為什麼金融服務領導者必須為第三階段人工智慧經濟做準備

人工智慧已不再僅僅是工具的對話。

在金融服務領域，它正逐漸成為基礎設施。

在銀行、保險、支付與資本市場中，機構正透過採用指標來衡量AI的進展：

• 試點數量
• 副駕駛部署
• 生產力提升
• 模型性能基準

這些指標很重要。

但它們並不能定義持久的競爭優勢。

在AI的十年中，優勢將隨著市場圍繞可程式化、受管控的決策基礎設施重組而轉移。

這一轉變——從採用到市場重組——標誌著我所稱的 第三階段AI經濟的開始。

採用似乎是進步。但並非結構性優勢。

每一波技術浪潮都經歷兩個階段。

階段一：價值遷移

預算轉移。供應商增加。實驗擴大。採用看似領導。

階段二：價值創造

產業結構重組。新類別出現。利潤重新分配。

金融服務已經經歷過這一模式：

• 核心銀行數位化
• 線上分銷
• 行動優先渠道
• 平台生態系統

AI現在正進入其結構性階段——由於它影響決策，風險也更高。

AI不僅僅是優化工作流程。

它改變了核保、信貸分配、定價、詐騙管理、流動性決策、合規解讀與風險監督的方式——以及誰來執行這些任務。

金融服務中的市場重組是什麼？

市場重組是產業圍繞新型基礎設施的結構性重建。

在網路時代，基礎設施是數位分銷。

在雲端時代，是可擴展的計算能力與生態系平台。

在AI時代，基礎設施是：

• 可程式化的決策能力
• 受管控的執行
• 持續學習循環
• 証據設計的責任追蹤

當決策變得可擴展、可審計且可改進時，產業優勢將轉向掌控決策層的人。

這在受監管行業尤為重要，因為：

• 資本配置決策驅動股東權益回報
• 風險決策決定償付能力
• 合規決策決定生存

AI不僅在改善這些決策。

它開始重組圍繞這些決策的層級。

金融服務中的三階段AI

第一階段AI：
降低成本與提升效率
聊天機器人、自動化、文件處理。

第二階段AI：
嵌入式決策智慧
更智能的核保、動態定價、詐騙偵測循環。

第三階段AI：
透過可擴展智慧創造市場
外部化風險引擎。
合規即服務。
中介市場的決策平台。

在第三階段勝出的機構，不會是擁有最多試點的那些。

而是那些成為智慧原生的機構。

運營引擎：C.O.R.E.

在操作層面，可擴展的智慧遵循一個同步循環：

C — 理解情境
客戶行為、交易信號、風險指標、政策限制、監管條件。

O — 優化決策
在既定資本、流動性與合規範圍內產生並排序決策。

R — 實現行動
在允許範圍內觸發執行——批准、限制、路由、結算。

E — 透過證據演進
從損失、逆轉、例外、升級、監管發現中學習。

當這個循環在機構內可靠運行時，能提升績效。

當它作為產品或平台外部化時，則創造出一個新類別。

這就是第三階段的轉變。

為何採用最終會趨於飽和

金融機構的董事會普遍觀察到一個共同的模式：

• 許多試點，有限的規模轉型
• 生產力提升但未明顯影響ROE
• 監管複雜性升高
• 隨時間衡量決策品質困難

這不是模型問題。

而是運營模型的限制。

AI代理與多步驟執行系統若邊界不清、監督模型與責任架構不明，會放大風險。

在受監管環境中，沒有治理的可擴展性是脆弱的。

贏家將把AI視為制度重塑——而非技術推廣。

金融服務中利潤將轉移到哪裡？

每一次顛覆都將利潤轉移到控制層。

在金融服務中，AI將利潤轉向：

1. 決策平台

銷售受管控決策結果的機構，而非僅是工具：

• 信用決策
• 動態定價
• 流動性路由
• 詐騙授權
• 合規解讀

2. 代理中介

控制需求與供給協調的AI系統：

• 智能採購代理
• 交易執行優化器
• 風險感知支付路由
• 嵌入式金融協調層

流量控制即利潤控制。

3. 信任與責任基礎設施

隨著自主執行增加，對以下的需求也在增加：

• 審計追蹤
• 決策溯源
• 模型監督框架
• 可逆性保證
• 責任架構

信任成為可貨幣化的基礎設施。

4. 情境基礎設施

隨著基礎模型商品化，差異化轉向：

• 專有數據
• 機構記憶
• 風險政策
• 領域本體
• 實時運營情境

情境成為護城河。

5. 結果核保市場

可能出現的新模型，包括：

• AI驅動的核保由擔保支持
• 性能風險共擔
• 執行保險

這代表一個結構性市場擴展——而非逐步優化。

董事會的真正問題

不要問：

“我們部署了多少AI？”

而應該問：

• 哪些經濟上重要的決策可以變成可程式化？
• 誰擁有協調層？
• 如果決策自主擴展，利潤將流向哪裡？
• 我們是否已架構為受管控的自主？
• 我們的智慧循環能安全外部化嗎？

這不再是創新問題。

而是結構性定位問題。

重組已開始的信號

當出現以下情況，即表示你正進入重組階段：

• 採用指標上升，但邊際經濟影響趨於平緩
• 競爭者推出新商業模式，而非新功能
• 分銷轉向嵌入式或自動化渠道
• 信任成為差異化因素，而非合規勾選
• 你的運營模式——而非技術——成為瓶頸

角色不清、邊界模糊、經濟所有權未定，智慧就無法擴展。

這種限制將成為你的競爭劣勢。

除非重新設計。

90天董事會重整

為了準備第三階段的定位：

2. 識別你最重要的10個經濟決策。
3. 為每個決策定義明確的自主邊界。
4. 實施證據設計的智慧循環。
5. 指定AI驅動決策的經濟所有權。
6. 投下一個第三階段類別的賭注——不是試點，而是結構性假設。

目標不是更多實驗。

而是制度準備創造價值。

結論：AI十年將獎勵制度重塑

在金融服務中勝出的公司，不會是那些：

• 採用最多工具的
• 部署最多副駕駛的
• 追逐最新模型的

而是那些：

• 同步智慧循環
• 嚴格治理執行
• 衡量決策經濟
• 安全外部化可擴展智慧

這是從價值遷移到價值創造的轉變。

也是競爭優勢從AI採用轉向市場重組的時刻。

智慧原生企業原則

本文屬於一個更大的戰略體系，定義了AI如何改變市場、機構與競爭優勢的結構。欲了解完整理論，請閱讀以下基礎文章：

1. AI十年將獎勵同步，而非採用
為何企業AI策略必須從工具轉向運營模型。

2. 第三階段AI經濟
決策層圖譜，幫助看見下一個Uber時刻。

3. 智慧公司
AI時代的新企業理論——決策品質成為可擴展資產。

4. 判斷經濟
AI如何重塑產業結構——不僅是生產力。

5. 數位轉型3.0
智慧原生企業的崛起。

6. AI時代的產業結構
為何判斷經濟將重新定義競爭優勢。