作者 / 盧智芳、責任編輯 / 溫為翔、照片來源 / 玉山銀行

金融AI化浪潮下，玉山銀行沒有選擇大刀闊斧的改革，而是採取「小步快跑」策略：如何從員工痛點出發，藉由優化徵信報告、精準行銷等實例，逐步導入AI並培養內部信任。他們究竟如何克服阻力，將AI轉化為企業成長的助力？

在AI浪潮席捲全球金融業之際，玉山銀行選擇了一條與眾不同的道路。不同於大刀闊斧的流程再造，玉山銀行智能金融處總工程師黃仕鎮強調「小步快跑」：從痛點出發，邊做邊學，逐步推動AI落地。

第一個代表性案例，就是徵信報告的優化。

徵信報告的痛點突破

在企業信貸審核過程中，RM（客戶關係經理）撰寫的徵信報告是關鍵。他們拜訪企業主後，必須根據營運狀況，分析企業的信用評級、財務風險、營運能力等。簡單說，就是幫助主管評估這家企業是否可以貸款。

這麼重要的文件，過去卻有高達八成的比例被主管退件，主因是缺乏洞察、架構不足、舉證太弱。「尤其是新人因為抓不到重點，必須反覆修改，拉長整段貸款流程，」黃仕鎮說。

為了克服這個瓶頸，黃仕鎮帶領他的團隊開發出「徵信報告檢查系統」，利用AI分析歷史退件原因，彙整各產業必備資訊清單，協助RM在送審前自動檢查報告完整性。此外，以爬蟲與OCR自動蒐集公開資訊與財報，再透過AI生成徵信報告初稿，也是目前發展重點，朝「AI生成＋人工加強 + AI把關」的混合模式邁進。

過去一位RM要寫出合格的報告，至少要3到5年資歷。如今，年輕的RM不僅可以快速上手，更可以騰出更多時間在開發商機，而不是資料蒐集、文章撰寫上，大幅提升工作效率並縮短貸款審核時間。黃仕鎮不諱言，也許有一天，企業貸款能像個人信貸一樣，實施全自動審核。RM的工作內涵和專業會因此而重新定義，那就是下一階段的課題了！

除了信貸，玉山銀行的另一個場景革命發生在行銷現場。

行銷貼標的精準革命

過去推出行銷方案時，團隊需要人工篩選名單，設定條件，過程中需要大量的人力。

如今玉山銀行已能夠透過AI，自動替顧客貼上超過500種行為標籤，分類精細到「懷孕中」、「「新手爸媽」或「小型犬飼主」。這讓行銷更聚焦，轉換率大幅提升：以外匯貸款轉換率來說，是傳統方法的3倍，理財產品轉換率更提高7.3倍。

有了這些標籤，行銷活動就不需要像從前般廣泛撒網，可以針對目標受眾進行更針對性、細緻的規劃與推薦。除了行銷內容更貼近使用者需求，也降低整體行銷成本。

目前生成式AI的產出內容仍然有錯誤風險和不確定性。但黃仕鎮認為，未來兩、三年內，隨著模型的透明度提升，可解釋性的增強，企業也會越來愈來愈能駕馭大語言模型的應用風險。到時候，生成式AI將不會只是對內使用的工具，而是真的可能應用在直接對顧客的服務上。

AI客服的顧客實驗

玉山銀行事實上已經啟動步伐。在面向顧客端，玉山銀行推出房貸與理財的AI對話機器人。不同於傳統的FAQ，這些機器人能進行自然互動，提供更符合需求的建議。

玉山也建立了一套完整的評估機制，從顧客滿意度、淨推薦值（NPS）、使用回訪率，到人工介入比例下降，都被納入衡量標準。黃仕鎮強調：「AI不是展示品，而是要真正減輕人力負擔，提升顧客體驗。」

回顧這些不斷試錯的歷程，黃仕鎮認為，技術突破只是第一步。企業要成功導入AI，必須面對三大課題：

1. 建立信任：玉山銀行的做法是「AI做80%，專人檢查20%」，逐步培養員工信心。

2. 評估效益：除了省成本，更要重視品牌信任、顧客體驗與風控等無形價值。

3. 降低內部阻力：透過漸進式導入，例如讓AI先產生徵信報告初稿，再由員工補強，讓同仁感受到AI的助益。

GENIE的學習教訓

玉山銀行不是沒有遇過困難。例如最初自主研發的企業版GPT「GENIE」，投入很多時間開發，但初期不重複使用率只有17%，每天的使用率甚至不足2%。

黃仕鎮檢視後，發現問題不在技術，而是員工不知道如何使用。團隊因此調整策略，設計各種友善機制，例如提供範例模版、舉辦黑客松、納入教育訓練，並要求主管帶頭推動。「必須從上到下，先說服主管，再由主管結合業務往下推動，才會比較有效，」黃仕鎮說。經過上下一起努力，GENIE終於成為員工日常習慣的工具。

除了組織挑戰，模型漂移、生成式AI快速迭代、新工具不斷推出⋯⋯，很多變數都會影響企業應用AI的成果。黃仕鎮歸納出四大應對之道：

1. 敏捷開發：從MVP小步快跑，快速迭代。

2. 合規與風控：建立模型可解釋性，確保符合監管標準。

3. 架構穩定：以API隔離模型與核心系統，確保業務不中斷。

4. 持續評估：定期檢測模型表現與技術升級，避免盲目追新。

一路走來，黃仕鎮看見一個共同脈絡：「AI要真正發揮效益，必須從最有感的問題開始，邊做邊學，逐步累積信任與共識。」只要掌握方向，穩健前進，就能讓AI成為企業的助力，而不是壓力。