從生成式 AI 到 AI Agent，金融業進入關鍵轉折點
隨著生成式 AI 快速普及，金融業正站在從「單點嘗試」邁向「全面落地」的關鍵門檻。2026 年，被普遍視為 AI 將正式進入核心營運流程的重要節點，尤其是 Agentic AI（AI 代理） 技術的成熟，讓 AI 不再只是輔助分析工具，而有機會成為能協作執行任務的「數位勞動力」。
然而，AI 能否真正轉化為金融機構的長期競爭力，關鍵並不只在於模型本身，而在於背後是否具備可治理、可擴展、可長期演進的 AI 平台與資料架構。
挑戰｜理想與現實之間的三大隱形門檻
1. AI 建置期過長，基礎建設成最大時間成本
根據 HPE 內部觀察，多數金融機構若選擇自行建置 AI 運算環境，從硬體進場、系統整合到第一個 AI 應用正式上線，平均需耗時約 6 個月。
AI 導入不同於傳統 IT 架構，企業需重新堆疊硬體、作業系統、開源軟體與應用框架，後續還須面對版本更新、相容性測試與維運風險，對 IT 團隊形成長期負擔。
2. 單點應用快速，卻導致 AI 孤島擴散
部分金融機構為求快速落地，選擇導入針對特定場景設計的 AI 應用。雖然能迅速見效，但當不同部門各自採用不同工具，卻缺乏統一架構時，往往形成：
- 系統彼此分散
- 管理與資安風險提升
- 難以支援跨部門 AI 協作
在 AI Agent 需要「彼此協作」的未來，這樣的孤島架構將成為重大限制。
3. 資料治理不足，限制 AI 價值放大
AI 應用高度依賴資料品質與定義一致性。若缺乏統一的資料標準與治理機制，即便同一個數值，在不同單位可能代表不同意義，將使資料無法被跨部門重複利用，也限制 AI 模型的準確性與可信度。
解決方案｜以平台化思維，建構可治理的 AI 基礎
將 AI 從「專案」升級為「企業級能力」
HPE 的產業觀察指出，金融業要迎接 AI Agent 時代，關鍵不在於導入更多模型，而在於建立一個標準化、可擴展的 AI 平台架構，讓不同應用能在同一基礎上協作運行。
此平台需同時支援：
- AI 推論與模型調校
- 跨系統資料整合
- 一致的治理與資安控管
- 未來 AI Agent 協作需求
透過企業級運算平台，金融機構可在確保穩定性與合規性的前提下，加速 AI 應用從實驗走向營運核心。
成效｜AI 從提升效率，進一步創造營收動能
反洗錢（AML）：降低誤判、釋放人力
在反洗錢場景中，AI 機器學習模型可根據歷史資料進行風險分級，減少傳統規則式系統造成的大量誤判。實際導入案例顯示，此類 AI 應用可：
- 節省約 50% 人力成本
- 提升 約 2 倍作業效率
授信流程：速度成為競爭優勢
在授信應用中，AI 能加速資料審核與分析流程，顯著縮短客戶等待時間。對金融機構而言，「更快給出決策」意味著更高的成交機會與客戶滿意度，AI 的速度優勢也因此直接轉化為營收動能。
此外，AI 應用範圍正從銀行、保險擴展至證券業，用於市場資訊整理與分析，顯示金融業整體 AI 成熟度正快速提升。
未來展望｜AI 競爭的本質，將是治理能力的競賽
隨著 AI Agent 技術逐步成熟，未來金融業的競爭將不再只是模型或工具的比較，而是平台化能力與資料治理成熟度的較量。
HPE 的觀察指出，未來一到兩年，將是金融機構能否：
- 將 AI 投資累積為長期資產
- 建立可跨部門、跨場景的 AI 協作能力
- 在合規、資安與效率之間取得平衡
關鍵窗口期。唯有具備統一架構與治理能力，AI 才能真正成為金融業的決策引擎，而非零散的技術實驗。
報導來源：科技橘報 https://hpe.pse.is/8nd98s
