金融機構欲在人工智慧（AI）時代保持競爭力，需從多面向進行準備與轉型，包含技術導入、人才培育、風險管理、法規遵循及組織文化等，以因應AI所帶來的機遇與挑戰。
技術導入與基礎建設
金融機構應積極擁抱AI技術，並將其融入現有營運流程，以提升效率與客戶體驗。這不僅包含傳統AI的應用，如機器學習在風險評估、詐欺偵測和信用分析上的運用，也需掌握生成式AI的潛力，例如用於優化客戶服務、文件審閱和內部行政作業。金融監督管理委員會（金管會）的調查顯示，金融業使用AI及生成式AI的比率逐年提升，主要目的為提高作業效率、節省人力及優化客戶體驗。銀行應用AI的比例最高，其次為壽險公司和產險公司。
雲端運算能力的提升是推動AI廣泛應用的關鍵，它降低了企業導入AI的門檻，並促進了生成式AI的快速發展。因此，金融機構應投資於數據基礎建設，確保數據的品質、安全與可存取性，這也是AI模型準確性的重要基石。此外，金融機構也應關注資料上雲的趨勢，同時在資料收集、共享及利用上落實嚴格的內部控制與風險管理機制。
風險管理與法規遵循
AI技術的廣泛應用也伴隨著潛在的風險，金融機構必須建立健全的AI治理框架，並將風險管理機制整合至現行作業流程中。主要的風險包括數據隱私外洩、演算法偏見導致的歧視、AI模型的「黑箱作業」難以解釋，以及委外集中度過高等問題。為此，各國監管機構已陸續發布相關指引與規範，例如金管會的「金融業運用AI指引」，旨在鼓勵金融機構在風險可控的情況下導入AI，同時強調公平性、透明性、可解釋性以及以人為本的價值觀。
此外，金融機構應持續關注外部監管機構對AI規範的進展，如歐盟的AI法案和國內的相關草案，以避免合規風險。特別是生成式AI的產出內容不穩定或有誤，以及資料安全與隱私保護的考量，都是金融機構在應用時必須謹慎面對的挑戰。
人才培育與組織文化
為了有效運用AI技術並應對挑戰，金融機構需要重視人才的培育與組織文化的轉變。這包括培養員工對AI的接受度與支持度，營造鼓勵創新與持續學習的環境。同時，提升員工在AI知識與能力方面的素養，使其能以風險為基礎做出適當的決策與監督至關重要。
金融機構應積極延攬具備AI專業知識的數位人才，並鼓勵跨領域人才的合作，以加速AI應用的落地。同時，建立專責的AI治理單位，負責監督與管理AI系統的應用，確保其符合組織的風險偏好與策略目標。
策略佈局與未來展望
展望未來，AI在金融業的應用將持續深化，從優化現有服務到解鎖全新的應用案例，例如演算法交易、更個人化的客戶體驗以及營運效率的提升。台灣金融業積極擁抱AI，顯示出其在轉型與創新上的決心。根據金管會的調查，台灣有超過三成的金融機構已導入AI，其中銀行業的AI應用比例尤其高。
金融機構應將AI視為驅動業務成長和提升競爭力的關鍵策略工具，透過與時俱進的技術導入、嚴謹的風險控管以及持續的人才發展，才能在瞬息萬變的AI時代中穩健前行，把握發展契機。產官學界的合作亦是推動AI在金融領域健康發展的重要力量，透過交流與研討，匯集各方智慧，共同應對AI帶來的挑戰與機遇。
