銀行業生成式 AI：金融機構實現最高 ROI 的關鍵應用場景

銀行業導入 AI 的挑戰

生成式 AI 已成為全球銀行業最重要的策略優先事項之一。

在零售銀行、企業銀行、法規遵循、風險管理、放款及營運等領域，金融機構正積極探索如何運用 AI 提升效率、降低成本、加速客戶服務，並強化監管合規能力。

然而，儘管相關投資持續增加且管理層高度關注，許多銀行仍難以從其 AI 計畫中獲得具實質意義的業務成果。

挑戰並不在於技術本身。

真正的挑戰在於找出生成式 AI 能夠創造最大商業價值的應用場景。

許多銀行從聊天機器人開始導入 AI

對許多組織而言，邁向生成式 AI 的第一步，通常是部署內部 AI 助理或以對話為基礎的解決方案。

這些解決方案可讓員工：

• 搜尋政策與作業流程
• 存取內部知識庫
• 查詢法規相關問題
• 從文件中擷取資訊

雖然這些功能有助於提升員工生產力，但很少能真正改變銀行的核心營運模式。

對話式介面能夠提供資訊。

但無法執行業務流程。

因此，許多銀行發現，聊天機器人的部署所帶來的營運成本節省有限，投資報酬率也相對有限。

下一階段的演進：AI 代理（AI Agents）

為了突破單純資訊擷取的限制，許多金融機構正開始投資 AI 代理（AI Agents）。

AI 代理可執行多種特定任務，例如：

• 審閱文件
• 擷取資訊
• 填寫表單
• 產生摘要
• 建立報告
• 將資訊傳送至下游系統
• 支援合規審查

這代表著相較於傳統對話式解決方案的一項重大進步。

然而，許多 AI 代理的實際應用仍主要著重於自動化個別工作活動，而非完整的業務流程。

AI 代理或許能成功完成文件審閱或資料表填寫，但更廣泛的工作流程往往仍依賴多個人工交接環節與人員介入。

真正的機會在於端到端流程自動化

當銀行從單純的任務自動化邁向完整流程執行時，才能從生成式 AI 獲得最高的投資報酬率。

銀行業務營運本質上相當複雜。

大多數流程都涉及：

• 多種類型的文件
• 資料驗證
• 合規檢查
• 風險評估
• 人工核准
• 核心銀行系統更新
• 稽核與治理要求

僅自動化流程中的單一活動，通常只能帶來漸進式改善。

將整個工作流程自動化，才能創造具變革性的商業價值。

銀行在哪些領域獲得最高的投資報酬率（ROI）

根據目前市場的導入情況，最高的投資回報通常來自高度依賴文件處理且耗費大量營運資源的業務流程。

其中包括：

• KYC 與客戶開戶流程
• 信用審核與貸款業務
• 合約智慧分析
• 支付作業
• 詐欺調查
• 貿易融資處理
• 法規遵循作業

這些工作流程結合了高交易量、複雜文件、監管要求以及大量人工處理工作，因此非常適合導入企業級 AI 自動化。

以下章節將探討銀行如何在這些高影響力應用場景中運用生成式 AI，以及透過 elDoc 等平台所實現的業務成果。

為何這些銀行業務流程能帶來最高的投資報酬率

並非所有 AI 應用場景都能創造相同程度的商業價值。本文重點介紹的銀行業務流程之所以能持續帶來最高的投資報酬率，是因為它們具備多項特性，使其成為企業級 AI 自動化的理想應用對象。

首先，這些都是高處理量的業務流程。大型銀行每年在客戶開戶、貸款、支付及合規作業中，可能需要處理數十萬甚至數百萬份客戶文件。即使 AI 僅能自動化其中部分工作，也能迅速在整個組織內擴大營運效益並降低成本。

其次，這些流程通常高度依賴人工且勞力密集。團隊需要投入大量時間審閱文件、擷取資訊、驗證資料、執行合規檢查以及更新多個系統。其中許多工作具有重複性、規則導向且耗時的特性，因此非常適合透過 AI 驅動的自動化來完成。

第三，銀行工作流程經常涉及多個部門及多次交接。典型的 KYC 審查或貸款申請在完成前，可能需要經過營運團隊、合規人員、風險管理部門、客戶關係經理及核准人員等多個環節。每一次交接都可能帶來延誤、增加營運成本並提高出錯風險。透過協調與管理整個工作流程，elDoc 能大幅縮短處理時間，同時提升一致性與管控能力。

另一個重要因素是監管與合規要求。銀行必須保留完整的稽核軌跡、證明遵循內部政策，並符合嚴格的監管義務。生成式 AI 結合工作流程自動化後，可自動記錄決策過程、維護完整稽核紀錄、驗證合規要求，並確保治理控制措施在整個流程中得到一致執行。

這些應用場景也會直接影響客戶體驗與收入成長。更快速的開戶流程意味著客戶能更早開始使用銀行服務；更快速的信用評估可加快貸款決策與收入實現；更高效率的支付與合約作業則能提升服務品質，同時降低營運阻力。其效益不僅限於降低成本，更能直接促進業務成長。

或許更重要的是，這些工作流程本身就高度依賴文件。由於生成式 AI 擅長理解、分析、驗證及推理非結構化資訊，因此銀行業務營運可說是企業級 AI 轉型最自然且最具潛力的應用場景之一。

因此，最高的投資報酬率很少來自獨立的聊天機器人或孤立運作的 AI 代理。最大的商業價值來自於將 AI 部署至完整的營運工作流程中，在每天進行數千次重複性決策、資料驗證及文件處理活動的環境下，全面發揮其效益。

為何自行建置企業級 AI 往往會延遲投資報酬率的實現

許多銀行已意識到生成式 AI 所帶來的變革潛力，並在初期考慮自行開發 AI 解決方案。雖然此方法具備一定的靈活性，但實際上往往比預期更複雜、成本更高且耗時更長。

成功的企業級 AI 平台所需的，遠不只是取得大型語言模型（LLM）的存取權限。

銀行必須設計並整合文件處理能力、工作流程協調、AI 代理、安全控制、合規框架、稽核日誌、人員核准機制、系統整合、模型治理、監控以及基礎架構管理等功能。每個組成部分都需要專業知識、大量測試及持續維護。

因此，許多內部開發的 AI 計畫長期停留在試點階段，組織往往投入大量預算後，仍未能取得可量化的營運成果。

從零開始建置 AI 的隱藏成本

大多數 AI 專案都低估了從概念驗證（PoC）發展到可正式投入運作的銀行級解決方案所需的工作量。

除了模型選擇之外，組織還必須處理：

• 企業級安全性與存取控制
• 監管合規要求
• 稽核能力與可追溯性
• 建置用於整合核心銀行系統的 API
• 工作流程管理
• 文件分類與資訊擷取
• 人員參與審核機制（Human-in-the-Loop）
• 模型治理與監控
• 可擴展性與基礎架構管理

雖然每個單獨的組成部分看似都能管理，但要將它們整合成一個安全、可靠且符合監管要求的營運平台，往往需要數月甚至數年的開發投入。

在此期間，既有的營運低效率問題依然存在，而企業原本期待透過 AI 實現的商業價值也將被延後。

為何 elDoc 能更快實現投資報酬率（ROI）

elDoc 無需企業自行整合多種技術，也無需從零開始建置客製化 AI 基礎架構。

該平台提供完整的企業級 AI 環境，專為高度依賴文件處理的業務營運而設計。

銀行可立即使用以下功能：

• 生成式 AI 協調與編排
• Agentic RAG
• 用於智慧文件處理的協調式生成式 AI
• AI 代理（AI Agents）
• 工作流程自動化
• 人工核准工作流程
• 稽核與合規控制
• 企業級安全框架
• 多 LLM 支援
• 系統整合能力
• 稽核與監控

這使組織能夠專注於業務流程轉型，而非投入大量資源建置技術基礎設施。

銀行無需耗費數月開發各種組件，即可立即開始自動化高價值的營運工作流程。

準備好為企業級 AI 建立商業價值案例了嗎？

當生成式 AI 應用於 KYC、客戶開戶、貸款、合約管理及支付作業等高處理量且高度依賴文件的銀行業務流程時，能夠創造最大的價值。真正的挑戰在於如何找出最佳切入點，以及如何在維持安全性、治理機制與監管合規的前提下，快速實現可量化的投資報酬率。

elDoc 團隊與銀行密切合作，協助識別最具影響力的自動化機會、評估潛在節省效益，並根據實際營運需求規劃專屬的企業級 AI 導入藍圖。

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