銀行在部署AI投資時，究竟要將多少比例的年度資本性支出與營運預算，長期鎖定在AI與資料基礎建設上？以摩根大通為例，該行每年約投入20億美元於AI，約占其年度技術預算的10%出頭、約占年收入1％。在國際同業已經用實際資本比例表態的此刻，台灣銀行真正要回應的關鍵選擇是：在其資本支出結構中，願意為AI與資料基礎建設預留多少資金、投資維持多久，來決定自己將只是這一波AI浪潮的追隨者，還是有機會成為下一輪遊戲規則的制定者。近來，「POC疲勞」在金融業已經變成一個被頻繁點名的現象。國際管顧公司多次觀察到，銀行對生成式AI的想像
AI在金融業已成關鍵競爭力，但實踐的風險在於治理而非技術，董事會也須承擔監管角色，無法置身事外。
能夠少走冤枉路，讓成本曲線更平滑，並忠實執行對理想客戶輪廓的選擇，是AI在保險業最真實、也最被低估的競爭價值。
當少數領先銀行已邁入「AI驅動、AI重構」，生成式AI不再只是提高效率的加速器，更決定誰能在下一輪產業洗牌中占盡先機。
