人工智能在金融服務中的未來

隨著人工智慧（AI）持續進步與普及速度加快，整個產業和商業模式在未來十年內將迎來重大變革。有許多動態在起作用，AI的能力已超越許多組織的敏捷性。尤其是許多金融機構，正透過雲端遷移來現代化其傳統的核心基礎設施。

當然，大多數金融機構的第一步是開發幾乎完全與傳統系統抽象化的AI應用案例，例如客戶支援聊天機器人。當我們觀察客服中心的運作方式時，這是一個顯而易見的起點。客戶會訪問網站、撥打客服電話或發送電子郵件來提出問題。這些互動都可以完全透過雲端解決方案來路由，並利用API將它們連接到相關的內部資料庫，例如客戶關係管理（CRM）系統。

雖然客服中心的應用案例是金融服務公司最容易採用的AI解決方案，但還有其他快速獲利的方式，能讓員工專注於更高價值的任務，尤其是在組織逐步提升對AI的理解與應用時。

為客戶與員工帶來的快速勝利

由於許多服務與應用都透過雲端提供，客戶也能從AI驅動的增強與效率提升中受益。許多金融產品現在都配備了內建的AI助手，客戶能透過自然語言與應用程式互動，提升可及性。這不僅明顯改善用戶體驗（UI），也提升用戶體驗（UX）。

同樣地，這些助手也能增強內部工作流程，銀行專業人員可以搜尋、發現、提取並總結資訊。它們還能創造全新內容，例如從現有內容生成報告。這使得各個業務部門的員工都能變得更具資料驅動力，工作流程也因洞察而得到提升，這些洞察若沒有AI工具則難以獲得。

以支付為例。銀行與支付服務提供商處理大量複雜的支付資料，因此能分析這些資料並以自然語言提取洞察非常有用。

另一個例子是複雜領域的培訓，例如貿易金融。這個行業面臨顯著的人才缺口，因為經驗豐富的員工逐漸退休或轉換角色。有了內部AI助手，新進團隊成員可以更快上手，透過提示式協助自助查詢流程與工作流程。結果，銀行員工不再需要翻閱大量文件來尋找所需答案。

對於技術團隊，例如開發人員，AI工具提供了極大的價值。程式碼補全助手提升了開發速度，加快了軟體開發週期，讓新功能與更新能迅速交付給客戶。當然，並非所有員工都能像技術團隊那樣熟練運用AI工具，但這正是金融機構的技術領導者需要推動為不同業務功能與團隊量身打造的技能提升路線圖的原因。

金融服務組織的關鍵投資

金融服務中最重要的AI效率提升，主要在於自動化專業人員在各行各業中耗時且價值較低的工作。生成式AI在近年來的採用與整合中扮演了推動力，其應用範圍從轉錄、翻譯到數位化紙本文件。例如，貸款團隊能將大量複雜的貸款文件數位化、查詢與管理，並確保下游應用能從這些資料中受益，這具有轉型性意義。

隨著新興技術與先進能力的逐步成形，現有投資也將受益。例如，AI代理的崛起正在開啟新的創新途徑，因為代理可以整合生成式AI工具。由AI代理增強的聊天機器人能透過連接不同的LLMs（大型語言模型）與經過批准的外部資料來源，提供先進的知識與資料搜尋與發現。

允許代理與LLMs相互通信的新協議也在擴展AI的可能性。兩個主要的協議是代理對代理（A2A）與模型上下文協議（MCP）。顧名思義，A2A協議使代理能自主地相互通信與協作，促使更大範圍與更具動態的AI系統的建立。MCP則是一個框架，賦予LLMs存取其他工具與系統的能力，例如API、外部資料庫與代理。

隨著朝著建立完全自主代理系統的方向邁進，對這些協議的投資變得至關重要。透過解鎖AI代理、API與外部資料來源之間的新型安全通信方式，AI引領的創新與協作將進一步加速。

對金融服務來說，這是一個令人振奮的時代，因為AI不僅在內部應用中帶來驚人的生產力提升，也在整個生態系統中增強產品與服務，從貸款到資本市場。

金融服務的各個分支都擁有豐富的資料，而資料正是推動AI的燃料。這也是為什麼我們現在看到越來越多專注於AI應用與提升金融服務的金融科技（fintech）與科技合作夥伴的爆炸性增長。行業的主要障礙在於傳統技術，但與這些合作夥伴的合作，以及雲端服務的採用，正提升敏捷性，確保金融服務公司能充分利用AI的全部潛力。