近年銀行業急欲利用人工智能（AI）取得成就。麥肯錫報告指出，生成式AI（GenAI）令銀行業在2024年增加了3400億美元的附加價值，業者都希望令業務更有效率及更有智慧，但成功並不容易。

AI這個名詞搶耳，但實際應用成功例子仍有待觀察。在銀行業內，相關技術已被廣泛接受並應用。以零售銀行為例，透過人工智能推展客戶個人化服務以及財務規劃已見過不少，但成功讓業務增長並不容易。

讓AI成功推進業務

我接觸到的跨國銀行例子中，有利用GenAI提升應用開發效率，更有效地加速應用上市時間。報告發現，有銀行透過GenAI令應用編程的生產力提升3成，8成開發人員指GenAI提升了軟件編程體驗。在此，銀行業確實看到在應用開發上AI成為加速器，但實際上，大多數銀行AI應用仍處在概念階段，紙上談兵，只有少部分業者能讓技術在提升業績上發揮作用。

AI可發掘業務潛力，透過GenAI的應用個案亦不少。麥肯錫剛發表的《全球AI報告》指出，企業正努力讓AI推動收益增長，包括透過GenAI重新設計工作流程，委重任予高級管理層，讓他們參與AI管治，積極招聘AI風險管理和AI部署等人才，可見業界確實是積極的。報告顯示，年收益超過5億美元的企業AI投資力度比小企業大，超過75%的受訪者表示他們的企業至少在一個業務部門內引入了AI。技術上，我認為GenAI及分析型AI（Analytical AI）將持續成為主流。

重新思考AI部署方式

然而，企業積極投入，但若遲遲未能看到AI提升業務收益的效果，這可能是整個部署方式及想法的問題。我認為，單單將AI加入業務流程中並不是變革，反而會為運作帶來技術負擔。銀行業者本身已經要面對業務挑戰，更要提升生產力及面對新晉業者的競爭，技術負擔只會帶來阻礙。因此，要重新審視AI部署方式，建立更廣闊的視野及願景，以AI為核心，探討AI如何為整個企業創造實際作為及財務價值，審視各個領域，再整體思考風險、銷售、營運、關係管理、收款等細分領域，才能認定目標，找到適合部署AI的部門，以創造新價值的想法去連結各個細項目。認定目標後，銀行就可建立一個中央控制塔，負責制定標準、追蹤AI計畫進度並更新路線圖。

我建議，銀行可透過以下4個層級展開AI計劃：

1. 參與層 面向客戶，讓客戶參與AI體驗。有銀行更使用數碼分身（Digital Twin）來面對顧客，並開始為客戶提供各種模式，包括文字、視像、語音等溝通工作。

2. 決策層 我們要視AI為大腦。我認為銀行可建立能夠產生即時分析見解並將其轉化為可操作資訊的架構，透過GenAI技術和預測AI模型建立AI代理，不僅能回答客戶問題，更能協調信貸過程，自動執行複雜的決策工作，成為真正的副手。

3. 數據層 資料數據和核心技術層讓系統可運行大型語言模型，包括與機器學習連接；現代化的應用程式介面架構；以及強大的網路安全系統。

4. 營運層 要讓AI在企業內有效運作並能針對業務發展最為重要。控制塔的任務是建立一套通用標準和風險協議，追蹤AI計畫實施及顯現價值。

各個層級對AI部署都有其角色，投資及資源分配稍有不慎，可能會令整個體系崩潰。建議可以大規模方式展開，再分階段進行，透過控制塔一步步完成計劃。AI是當前銀行革新的重要一步，但團隊要目標一致，共同努力、有耐性及有系統地去進行，才能達到預期效果。

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