傳統金融未被科技吞噬 反促成創新

人工智慧基於近20年內深度學習演算法的重大突破，再加上雲端運算與大數據興起的推波助瀾，成爲當前在金融業應用最多元的技術。（新華社）

臺灣銀行家第168期：金融科技轉型下一站（臺灣金融研訓院）

金融科技快速崛起，確實已改變金融服務的傳統風貌，推動整個金融業轉向數位化，並朝着自動化與智慧化不斷提升。我們期待掌握科技者，能將方向導引爲創造更加包容，且符合永續概念的金融體系。

2012年，金融科技浪潮方興未艾，金融業內的暢銷書《Bank3.0》出版，預示未來所謂銀行（Banking）是指一種行爲（即取得金融服務），不是一個場所。時隔6年，《Bank4.0》發行，強調金融長在，而銀行不再，再次預言銀行即將走入歷史。如今倏忽又近6個年頭，昔日預言究竟有多少成真？金融與科技的融合在下一個6年又將走向何方？

首先，傳統金融業並未如部分人士預期般不堪一擊，被金融科技業者大幅取代的情景並沒有發生。也許是類似的警語已聽得太多，金融機構對於置身金融科技洪流充滿自覺，不僅善用熟諳金融法規的優勢，也憑藉着在金融消費者心中建立的長遠信任，穩健而積極的將科技元素逐步融入金融商品與服務，未來也將融入從業人員與企業文化。

臺灣金融研訓院所做的調研顯示，國內有9成銀行業者已經啓動數位轉型，3成業者自評其數位轉型完成度已達50％。我國銀行業對金融科技的總投資預算金額逐年成長，例如2021年國內金融業者投入金融科技發展之總金額爲新臺幣158.59億元，2022年增加爲293.22億元，預估2023年投入金額爲369.34億元。金融機構與金融科技新創企業歷經數年競合，漸呈水乳交融之勢。與金融機構建立合作關係的金融科技業者家數逐年增加，顯示臺灣的金融科技生態圈日趨完整。

金融科技技術面的幾項基石經過這些年的演進，以及與金融需求間的磨合，有些技術的應用已漸爲金融業者掌握，但也有不少處於摸索嘗試的階段。雲端科技技術本身已相對成熟，金融機構也深知上雲的好處，例如可讓成本減少，業務彈性增加，還能在雲端上開發試驗新產品。但是大規模上雲的金融機構目前仍屬少數，根據麥肯錫（McKinsey & Company）2022年的調查，全球只有少於13％的金融機構將超過一半的IT基礎架構放在雲端。畢竟雲端遷移是一項複雜的工程，尤其我們的銀行還可能在用現代系統執行幾十年前的應用程式。不過隨着國內法規開放，金融機構增加上雲的程度應屬必然，甚至可能因而改變部分營運模式。

人工智慧基於近20年內深度學習演算法的重大突破，再加上雲端運算與大數據興起的推波助瀾，成爲當前在金融業應用最多元的技術。除了擅長鑑別判斷的分析式人工智慧，生成式人工智慧亦廣受矚目。目前雖因資料隱私考量，多數國銀禁止公務使用ChatGPT，但已有將近半數的國銀開始規劃、實驗或部分導入大型語言模型（LLM）。關於生成式AI的應用，預估銀行業者會優先嚐試將其導引至流程改善與顧客體驗提升，例如升級智能客服系統，或以生成式AI轉錄並摘要客戶服務通話。生成式AI也可協助銀行內的軟體工程師進行程式碼開發，可提升工作效率；甚或經由行內企業版ChatGPT的訓練，讓員工能用來查詢銀行規定、草擬電子郵件並摘要會議記錄等。未來應會有越來越多整合分析式AI與生成式AI的應用案例出現。

區塊鏈在傳統金融業的應用則似乎不如預期，也許和區塊鏈這種去中心化的信任機器，與自帶信任且高度中心化的銀行天生命格相沖有關。那些將區塊鏈納入傳統金融業務的嘗試，時有尺寸不符、削足適履之感，相較於其他中心化的解決方案，效率未必勝出，卻常常難以落地。現今區塊鏈與金融最成功的結合，幾乎都位於去中心化金融的場域。這個場域鮮少傳統金融機構參與，暫時也乏人監管，看似欣欣向榮，實則潛藏巨大的監管風險，不出事則已，一出事損失都很大。現在看來，區塊鏈在2009年伴隨比特幣出現，有點像是原本屬於下一個世代的技術，偶然落到了這一個世代。但我們也不該忘記比爾‧蓋茲的忠告：「我們總是高估接下來2年即將發生的變化，而低估接下來10年可能發生的變化。不要讓自己被安撫得無所作爲。」對照區塊鏈的發展，真感似曾相識。（全文請見12月號臺灣銀行家；作者爲臺灣金融研訓院金融研究所副所長）