今年參加「大專院校金融 AI 應用研習營」，這是最後一堂課的心得。在全球 AI 浪潮下，金融業正經歷前所未有的數位轉型，這場研習營即是為了培育具備「生成式 AI 應用規劃」能力的未來金融人才 。透過理論與實作，學生得以理解 AI 如何從底層架構重塑我們對銀行的認知。
本課程由彭仁主（Rex Peng）講師授課，任職於第一銀行數位銀行處副處長的彭老師在金融 AI 應用規劃領域具備深厚專業 。他在課堂中強調，生成式 AI 不僅僅是技術，更是一種全新的商業思維，鼓勵學員解放想像力，思考 AI 如何在金融場景中讓「想像成真」 。彭老師的的產業背景橫跨出版、電玩、金融產業。
這堂課的核心在於討論「生成式金融（Generative Finance）」的降臨 。講師將引導學員從工業革命的歷史視角，看見當前 AI 革命如何取代人類「腦力」，並轉化為金融業的競爭優勢 。這不僅是一場科技培訓，更是一場關於未來社會運作邏輯的深度思辨。科技演進史：從 Bank 1.0 邁向 Bank 5.0 的生成式時代
回顧金融業的發展，從 1472 年的「關係銀行（Bank 1.0）」開始，銀行業經歷了漫長的演進過程 。隨後的數據化（2.0）、網路化（3.0）到智慧化（4.0），每一次變革都與科技硬體，特別是晶片算力的提升密不可分 。過去的進步縮短了我們與銀行之間的距離，從實體櫃台移動到了手機螢幕 。
我們現在正處於 Bank 4.0 到 Bank 5.0 的轉型期，這是一個從「智慧型」跨入「生成式」的關鍵十年 。Bank 5.0 的核心被定義為「生成式金融」或「生活金融」，強調商業模式的「晶片化」 。這意味著金融服務將不再是標準化的產品，而是能像晶片處理數據一樣，根據每個人當下的生活需求動態生成。
在 Bank 5.0 的願景中，科技將徹底彌平智慧決策的落差 。過去需要高度專業才能觸及的理財規劃，未來將由 AI 代理人按需滿足 。這場演進最終導向的是「普惠金融（Inclusive Finance）」的極致實現，讓每個人都能成為自己夢想的主宰 。
新工業革命：AI 對「腦力」的全面賦能與替代
講師提出一個震撼性的觀點：生成式 AI 是與 1769 年蒸汽機同等級的「工業革命」科技 。兩百年前的工業革命取代了人類的「體力」，帶來了大量生產與全球貿易，但也改變了五代人的命運 。而這一次的 AI 革命，其核心標的是取代與升級人類的「腦力」 。
這種腦力的替代並非單純的失業風險，更多的是對人類能力的加成 。AI 就像「翻譯蒟蒻」與「導航天使」，能即時處理潤稿、會議記錄與客製化服務 。它讓原本繁雜的文書處理與決策過程，縮短至幾秒鐘之內，讓人類大腦得以解放，投入更高價值的創意工作中 。
然而，這也意味著競爭格局的劇烈變化 。常用 AI 的人將贏過少用 AI 的人，這已成為職場與企業間的新流行語 。在生成式金融時代，誰能掌握大量的參數與權重，並透過算力（GPU Finance）將其轉化為有效的決策，誰就能在新的經濟秩序中勝出 。
商業模式重塑：以 AI 為核心的「自律型商模」
在傳統金融架構中，決策核心往往受限於語言與繁瑣的人為流程 。但生成式金融引進了「自律型商業模式（Autonomous Business）」，其運作邏輯是建立在大量數據決策的基礎上 。這就像是自動化的 DNA 串聯，讓客戶從產生需求到得到解法，形成一個不斷自我修正、五星好評的循環 。
這種新模式強調「IPOD」循序圖：Input（數據輸入）、Process（AI 處理）、Output（精準生成）、Database（知識庫回饋） 。透過這個流程，銀行能將非結構化的客戶行為轉換成可理解的商機 。例如，當 AI 發現你是愛貓人士，它能自動生成專屬於你的貓食折扣或免運服務，實現真正的個人化行銷 。
此外，自律型商模還包含了「按需自造」的特性 。未來的金融服務不再是由銀行設計好掛在架上，而是客戶提出期望，AI 在背景計算風險參數與權重後，動態生成最適合的合約與費率 。這種從「生產者導向」到「銀客共創」的轉變，是 Bank 5.0 最核心的價值所在 。
競爭優勢：EDGE 框架與金融業的關鍵資源
面對 2023 年到 2033 年這場關鍵的企業競賽，講師提出了「EDGE 競爭格局」 。所謂 EDGE，涵蓋了成就（Achievement）與資源（Resource）兩個維度 。企業必須在決策範圍、速度與體驗上取得「成就」，同時在雲架構、人才與數據上佈局「資源」 。
在資源層面，AI 雲架構（如 AWS 全球設施）與高效能運算平台（如 NVIDIA Blackwell）成為了金融業的新基建 。數據不再只是存在資料庫裡的數字，而是必須經過清整、向量化，並串聯 AI 模型才能發揮作用的資產 。誰擁有更乾淨、更具關聯性的參數，誰就能精準預測市場趨勢與客戶風險 。
人才則是另一個勝負手 。未來的金融從業者需要具備「跨界發問能力」，因為 AI 時代下，懂得問「為什麼（Why）」比死記硬背「是什麼（What）」更重要 。組織也需要從傳統的分層負責框架，重塑為以 AI 為營運主成分、員工扮演「AI 小老闆」的民主化共創組織 。
實務應用：從對話式介面到個人化金融引擎
生成式 AI 在金融實務中最直觀的改變是「對話式介面」的崛起 。過去冷冰冰的 APP 按鈕將被具有同理心的人性化對話所取代 。這種對話不僅是溝通的開始，更是數據的新起點，透過對話捕捉客戶最真實的情緒與需求 。
在後端，則由「個人化金融引擎」驅動 。它能像 Spotify 推薦音樂一樣，自動生成理財方案 。例如，一個想打工賺學費的學生，系統會即時生成從校園打工推薦到短期高利活存的完整套裝 。這種「即時場景生成」能力，讓金融服務能無縫嵌入消費者的日常生活 。
而在風險管理上，AI 客服與智能稽核能隨時按需餵食數據，確保服務的合規與透明 。透過大量蒐集用戶旅程的互動紀錄，AI 能進行產品企劃與跨售分析，預判客戶未來的需求 。這不僅提高了營運效率，更大幅提升了客戶的滿意度與忠誠度 。
未來挑戰：克服幻覺與建立 AI 可解釋性
儘管前景看好，生成式 AI 仍面臨「幻覺（Hallucination）」等技術挑戰 。所謂幻覺，即是 AI 生成看似合理但卻錯誤的資訊 。這在金融這種強調精確的產業中是致命的，因此講師強調，必須建立「最小可視化知識控制點」，如同彈珠檯的釘子一樣，精準導引 AI 的生成路徑 。
要解決幻覺，必須提供「乾淨清晰的數據」與「制式化樣板」 。同時，多輪的提示詞（Prompt）調教與「反問 AI」的技巧也是必備的技能 。金融機構需要編寫「可幫助 AI 判讀」的公文與內規，將人類的知識結構化，讓 AI 能夠遵循自律運作，確保 0 幻覺的產出 。
最後AI 的可解釋性（Explainability）與不歧視規範是建立信任的關鍵 。在「自造產品」的過程中，必須確保算法不是黑箱作業，且符合監理要求 。只有在技術精準與倫理合規的基礎上，生成式金融才能真正獲得大眾的信賴，帶領我們邁向 2035 年的超級智慧銀行大未來 。
