大綱

中國信託商業銀行在《AI 創新百強》中奪得金融業第一名

該行自 2018 年建立 AI 團隊以來，已落地超過百項專案，橫跨財管、消金與法金業務。其 AI 投入的效益已接近國際大行摩根大通，顯示其在數位轉型的卓越成效與領先地位。

透過AI挖掘「隱性知識」

從傳統作業到 AI 訊號偵測 過去法金業務需耗時準備資料，現在中信銀透過 AI 整合政府開放資料與內部數據。AI 能偵測微小訊號如徵才資訊與供應鏈變動，自動判斷並提醒 RM 值得注意的商機，宛如具備精準的偵測雷達，徹底改變了傳統開發模式。

撐過負報酬才能迎接指數型成長

跨越 AI 投報率的「甜蜜點」

AI 投資初期回報率可能為負，但中信銀已接近投報率轉正的「甜蜜點」。一旦撐過初期，AI 將能不斷自我進化並複製到各項業務，進而迎來指數型成長。關鍵在於堅持與跨越初期投資回報不穩定的挑戰。

中國信託銀行跨越AI鴻溝的三大實戰心法

秘訣一：把業務旅程當菜切段，用小勝利撬動大槓桿

祕訣一：追求小勝利與速贏項目

中信銀採取「小勝利撬動大槓桿」策略，將業務流程切段優化。優先選擇能快速見效的項目，如支票辨識檢核。透過讀取 120 萬張支票影像訓練 AI，成功節省行員超過三分之二的時間，以此建立內部同仁與主管對 AI 的信任。

秘訣二：打造「法金商情平台」，打破數據孤島

業務的偵測雷達 「法金商情平台」

該平台是業務的偵測雷達，串聯年報、財報及輿情以萃取隱性知識。它能從供應鏈變動中發現規律，在需求爆發前提醒業務切入。這種透過數據連結發現隱藏資訊的能力，成為中信銀在法金市場決勝的關鍵。

預測蝴蝶效應：AI 如何看見肉眼看不到的商機

AI 的強大在於其處理複雜關聯的能力。在法金業務中，當 A 廠商的訂單發生變動時，其影響力會如同漣漪般擴散，甚至影響到第五層的供應商需求。

傳統的業務開發依賴人力搜尋，如同拿著望遠鏡漫無目的地搜尋客戶。中信銀的 AI 則轉向監控微小的經營訊號，例如企業的徵才資訊與供應鏈變動。AI 能自動學習並判斷這些數據背後的意義，將台灣政府的開放資料與銀行內部數據整合，轉化為具備商業價值的情報

秘訣三：逆向學習，讓 AI 模仿頂尖業務的直覺

1. 核心機制：從「說不出」到「看得到」

傳統上，資深業務人員的「直覺」或「心法」往往難以言傳，或者說出的方法太過籠統，導致 AI 難以學習。中信銀採取「倒過來學」的策略，不再強迫業務員口述經驗，而是讓 AI 直接觀察高績效業務員在平台上的「數位軌跡」。透過模仿高手的經營方法與數據查詢路徑，AI 能將這些隱性知識轉化為演算法，進而為資淺業務提供具體的行動建議。

2. 實質效益：縮短人才培育週期

這種模仿高手直覺的 AI 應用，帶來了顯著的組織效益：

• 經驗複製：將資深人員的隱性知識轉化為可複製的建議，幫助菜鳥快速上手。

• 培訓加速：過去培養一名徵信老手需要七年，在 AI 的輔助下，培育週期有望縮短至 三到四年。

• 決策輔助：AI 甚至能生成建議書，提醒業務訪談重點、國際情勢變化及資金調節建議，並在客戶狀況變動時，即時提供反饋。