在金融產業中，AI技術的應用範圍非常廣泛，從客戶服務、信用評分、風險管理到詐騙檢測，例如透過聊天機器人提供全天候客戶服務或理財諮詢，來提升客戶的滿意度；信用評分模型則藉由演算法分析大數據，為客戶提供精準的個人信用評估；在風險管理方面，AI能即時預測和識別潛在的金融風險，協助金融業迅速採取因應措施；作為詐騙檢測，AI能夠分析交易模式、匯款方式，及時識別並阻止可疑的交易。然而，AI的應用也帶來了一系列監管挑戰：首先是黑箱問題，許多AI演算法的運作機制對用戶來說並不透明，這可能會導致不公平的結果。其次，數據偏見問題，AI
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。
打造銀行「科技信任平台」，取決「後台」更強韌、「中台」更精準、「前台」更懂客戶。
