若將這些分散資料導入統一的資料治理平台，能進一步進行客群分群、偏好辨識、信用評估等，高投資報酬潛力（如信貸、理財等）自然露出水面。
2. 案例補充：台灣某銀行資料治理
例如據 Webcomm(www.compotechasia.com)報導，金控策略是以「資料運用場景」切入，先定題再執行治理流程，以找出適合提供高資產潛在信貸客戶的模式。他們透過整合信貸、財報、稅務、網站爬蟲文字等資料，形成分析眉目。這種做法可令內部治理更有效率，且具商業背書。
二、數位商務：線上交易平台與創新 ATM，打破傳統場景限制
1. ATM 也能像語音助手？
在 2024 年台北國際金融科技展中，中信金控推出了「GPT ATM」與「AI 客戶助理」，這是在台灣金融界的先行示範。通過結合生成式 AI 與大數據，客戶可透過行動裝置發出自然語音命令完成提款，不僅支援包括中、英、日、韓在內的多國語言，還能在語音交互後依據交易時間與地點提供個人化建議，甚至利用 AI 分析用戶財運、刻畫用戶喜好，形成全新互動式服務模式(nownews.com)。
2. AI 客戶助理的真實模擬對話體驗
同場展出「AI 客戶助理」，結合機器視覺、生成式模型與資產配置分析模型，能夠辨識用戶語意與表情，自動生成理財圖表、分析市場趨勢，效果彷彿與真人客服互動，廣受體驗者好評，且內部現正試用(nownews.com)。
三、金融助手：從客服到行銷、自動生成，用 AI 強化每個接觸點
1. 生成式 AI 助理應用場景
以安永近期報告為例，生成式 AI 在銀行保險業有多種應用，涵蓋客戶互動洞察、行銷活動創作、虛擬助理客服與推廣優惠方案、財務報表分析與投資組合監控、法遵監管監控、金融盡職調查、人資訓練等多面向(ey.com)。
2. 客服錄音的轉型應用
過去錄音系統僅為留存用途，但透過集中化管理、語音轉文字再導入 NLP 分析，逐漸轉向洞察客戶聲量、情緒傾向、痛點與產品回饋，使客服資料成金融洞察的活資產(grandsys.com.tw)。
四、前瞻趨勢與挑戰
1. AI 發展潛力與監管風險
儘管大型會計與顧問業（如 EY、安永）認為生成式 AI 已達商業試水階段，但還需要建立健全治理架構、落實 AI 風險控管與對董事會教育，以符合金融監理要求與避免 AI 判斷誤差所帶來的後續責任。
2. 人才與架構建構
數位化工具需要科技領域人才支持，金融機構應提升數據分析、AI 技能、資料治理素養，在金融與科技人才之間建立橋接。Cake.me 提醒金融人才應培養三大能力：科技素養、持續學習能力與跨界合作能力(cake.me)。
五、結語：落地應用的核心建議
- 從「場景」思考出發，先定問題再決定技術與資料整合方式，避免 AI 變成空中樓閣。
- 重視資料體系建設：以集中化儲存與治理為基礎，支援語音轉文字、多維度交叉分析。
- 注入 AI 加值服務：如 GPT ATM、AI 客戶助理、生成式行銷方案等，打造數位瀑布服務體驗。
- 導入治理與監管並進：建立 AI 品質與合規監控，避免錯判與法律風險。
- 培訓跨域人才：金融專業 + 資料分析 + AI 技術是未來關鍵競爭優勢。
參考連結一覽（含照片報導）
- NOWnews 報導「GPT ATM」與「AI 客戶助理」實機亮相，中信金控展示場景體驗，附有記者拍攝照片，最快 2025 年正式推出(grandsys.com.tw, nownews.com)。
- Webcomm 報導銀行資料治理案例，強調以「資料運用場景」切入，並附有流程圖與治理圖解(dawningtech.com.tw)。
- Cake.me 提供數位金融 5 大特色與人才能力分析圖，可做為人才發展參考(cake.me)。
- 安永 EY 報告總結 AI 在金融業的多領域應用，包括行銷、法遵與助理服務(ey.com)。
- Webcomm 與 GrandSys 報導金融機構導入集中化錄音與 VOC 資料分析的重要性與實務流程(grandsys.com.tw)。
透過上述案例與觀點，可見金融數位應用正從「數據提升效率」走向「場景驅動、價值追求」，不再是冷冰冰的後台功能，而是能靠 AI、語音、生成式技術，重新定義客戶體驗與業務模式。未來，金融機構必須具備「資料治理—AI 應用—合規控管—人才養成」的全鏈條能力，才能成功轉型並持續在數位大潮中保持競爭力。
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