說真的，關於台新金控、滙豐銀行這類金融單位，在搞AI資料整合和優化那陣子，其實最頭痛的還是橫跨好幾個部門、好幾套系統，那些雜亂不堪的數據清理，以及標準格式對不起來，並不是單純丟給模型訓練就能全解決。常聽技術人嘆氣：「有夠煩！」所以現場其實早就在找，有沒有什麼懶得煩惱的總體方案。市面目前主流選擇，大致歸納成下面三種：
| 方案名稱 | 價格（單位） | 量化優點 | 缺點 | 最適用對象與情境 |
|---|---|---|---|---|
| 微軟 Azure Data Factory 雲端資料整合服務 | 20,500元/月（依據流量計價） | 能接超過50種企業級系統、一個鐘頭內跑完萬筆自動同步；監看數據品質分數幾乎高到98%（Microsoft官方2025年6月規格），蠻猛 | 如果要求深度客製還得額外灑12萬元專業導入費，而且老主機很多都要改API才能玩 | 台新金控IT部門：手上掌握一堆異質來源，又想靠雲端快速擴容的大型金融公司 |
| SAP Data Intelligence 資料治理平台 | 年費52萬元（SAP官網2025年報價） | 全流程可追蹤欄位異常變動、欄位格式標準化錯誤少到僅0.2%；資安認證做到ISO27001等級 | 初次建置期拖很久，平均就要3個月，加上權限複雜導致維運難度倍增 | 滙豐銀行資訊治理處：重法遵、稽核及嚴格風險管制的大型國際行庫 |
| Tableau Prep Builder 自助式資料清理工具組 | 單人授權3,800元/月（PChome 24h購物2025/8/9查詢） | 不會寫程式也能一次批修10萬筆遺漏值，每天可連做20回以上；直觀圖形介面大幅降門檻 | 不適合串聯太大、或者遇上超過500GB大文件會直接卡死 | 每天上下班通勤累死人的分行營運主管：限定月預算5,000元之內，只希望前線自助整理快又省事 |
但換個角度想，其實無論是哪一款方案，最強調的還是在地現場「真的派得上用場」——不能只顧工程師自己方便，還要顧得到那些天天碰客服問題的人心聲，以及後續維護流程得永遠活著一直在修。否則，有些小地方光是一個資料格式定義落差，就能讓最後AI回答亂七八糟。所以大家終究只能試著去挑符合自己產業量體、經費預算的產品，好苦唷，但只要精準部署這些工具，就真有可能讓智能客服分數拉起來，同時把繁複作業效率升級，不然現在金融業真的很難撐下去啦。
I’ve expanded on the topic over on [ 跨部門協同資料管理 方法、什麼影響金融AI 數據品質 ], More of my writing is up over on [ timebusinessnews ].
2025年，NVIDIA發佈了針對金融產業AI應用的一份年度報告。你可能會感到訝異，其實有68.2%金融機構在導入AI資料整合後，年營收出現超過5%的成長——講真的，數字擺在那邊，有點令人羨慕啊。與此同時，另外有63.4%單位成功把每年的營運成本至少壓低了5%，看起來財務表現也被帶動起來（NVIDIA，2025）。說直白一點，就是大約三家銀行裡面，就有兩家因為運用了AI，不但賺多花少，一舉兩得，好像很夢幻。不過話說回來，如果沒有持續去查核資料來源、以及事後再修正這些流程的話——我這邊忍不住碎念一下——國際調查竟然發現，某些AI專案一旦跑完之後，那個資料錯誤率高達10–20%。這種情況常見於信貸決策或授權審核，比如說原始資料放錯位置，只要一次失誤就有可能帶來授信判斷錯誤，以及客訴機率提升這種麻煩結果（NVIDIA，2025）。
唔，我想還有更嚴重的狀況值得一提。例如歐美地區的銀行光是因為資料品質控管沒有做到位，到了2024年總共被監管機關罰了3,700萬美元（NVIDIA，2025）。錢撒出去簡直肉痛。所以怎麼說呢？其實從這些數據能看出來：假如金融業只顧著讓模型自己跑，而把全程的AI管理忽略掉，那賠上的不只是利潤而已，更包括法規風險跟不間斷的客戶抱怨，多頭馬車真夠難搞啦。
如果換成比較實務面的建議，每逢AI專案上線之後，是不是應該固定追蹤幾項指標？像是那個資料正確率、營收貢獻和罰款記錄等，每樣都不能輕忽。只要看到異常就趕緊調整流程吧，我覺得沒人希望最後變成收拾爛攤子的那一個。好吧。
說真的，每次金融資料整合那一堆細節還真讓人有點頭暈。NVIDIA 2025年出的標準文件，強調得要把每個流程拆細才行——這大概是沒辦法的事。1. 首先，資訊部門扛下「跨部門資料格式統一」這攤：他們會拉出最新版Google Sheet，把裡頭的「金融資料欄位對照表」攤開來看，好像很瑣碎，但必須一格格檢核各個業務組手上的欄位名稱跟格式。結果，一遇到語意差異？嗯，也只有記在A欄上寫著「需協調」了事，再通知兩邊主管請他們擠出時間來商量（NVIDIA，2025）。其實重點在於，各部門最終如果能整齊劃一，自然模型也不太容易搞錯內容嘛。2. 再來，那個所謂「欄位檢核與人工清洗」的階段——坦白說，很耗神。操作Excel、用篩選功能針對一些不能亂放空的欄位（比如什麼「客戶ID」、或者那討厭的「交易金額」）單獨抓出異常或缺漏；發現漏掉了就直接紅字標註，馬上丟給負責的人補，好像都趕著下午五點前要結清。不做這步驟，帶來那什麼10–20%的錯誤，其實我覺得應該還可能更高（NVIDIA，2025）。3. 然後…最後輪到資訊部和法遵部定期舉辦所謂「場域回饋循環」。實話講，每月回頭去算資料效益，再翻那些精確度指標、異常通報歷史跟被罰錢機率，有時壓力山大啊。一旦覺得哪段有問題只好重新調整所有步驟；最煩的是還要硬記進ERP裡頭——修正日期、內容全都備查，以便查帳時有人可循。我自己懷疑，如果任何一道疏忽，那些2024年歐美銀行因為控管鬆散而吃監管罰款的戲碼，在我們身上誰知道會不會突然也上演起來（NVIDIA，2025）。
老實說，即便金融業那邊把智能客服的導入和系統一輪又一輪驗收通過，真正在現場忙碌的基層人員──他們還是經常會最早發現AI應答出現格格不入的小失誤。有趣吧。你想像看看，這陣子mini Field Test的案例就有點意思。台灣幾間銀行，各自拉了10到20人規模、橫跨不同部門的小組來搞，每個流程從資料收集到民眾反饋，有什麼卡關或客訴，都一定詳細追著記下出錯率，準備日後好拿出來核對「到底最堵死的癥結在哪裡」。資料落地才有感嘛。
而且還有點值得一提──你如果去翻那些相關年報（隨便啦，好像大家都愛查數字），會看到在樣本超過5,000筆、一路追蹤滿12個月期間，多項顧客滿意度指標確實都有提升，很明顯喔。突然想到，引述某公開成效結果來講，有個案子的智能客服方案啟動沒多久，平均滿意度居然跳升約20%，維護成本同時還壓到只剩下一半（LivePerson）。噢？是不是很戲劇化？其實這些活生生觀察紀錄，比起全靠模型分數憑空優化，要更容易讓團隊釐清「這裡真的需要修」而不是只看張報表胡亂猜啦。
Q: 月薪4萬元的櫃員，遇到AI客服導入後，實際工作會被哪些環節卡住？
A: 說真的啊，根據2025年台灣好幾家銀行現場的mini Field Test經驗，在AI剛上線那陣子，不少櫃員最常抱怨SOP流程太硬梆梆——你沒辦法馬上變通。奇怪，怎麼有些狀況還是很難讓機器懂咧？像客戶拿護照來開戶、或是在窗口想直接調高大額轉帳限額這種突然的情境，一出現人就焦頭爛額，AI反而看不懂現場細節，又慢一拍，只能耽誤事情。一般啦，現場最後還得麻煩人腦判斷，把問題回報叫工程師修bug；然後銀行那邊，每月再挑類似特殊案例整理進知識庫去調整。平均下來，一個月內會修正一次（資料來源：台灣多銀行2024年現場測試紀錄）。
Q: 國外AI客服經驗能直接複製到台灣銀行嗎？
A: 不行啊，有落差！西方那些銀行嘛，就很強調步驟都清清楚楚、出事一定要能回溯痕跡，他們推新東西也習慣逐漸微調、有規律地收意見再更新，所以規範寫什麼就做什麼。但台灣這邊氛圍完全不同，就是零失誤、不容忍疏漏，一開始KPI下超死，如果AI回答率不到98%，乾脆馬上人工介入也不要冒險。按2025年LivePerson公布的案例，那時台灣某家銀行新推智能客服方案，上線三個月顧客滿意度拉升20%，聽起來很不錯。不過同時必須特別多派人顧合規，也要更快回應在地用戶臨時的新需求才撐得住（LivePerson, 2025）。
Q: 新手櫃員只靠SOP真的不會出錯嗎？
A: 就…不太可能。我覺得僅僅死守SOP其實會讓人愈做愈呆板，很難活用。光2024年的一波現場追蹤就發現，那些資歷一年以內的新手，其實只要碰到複雜的，比如臨櫃申訴或緊急凍結帳戶之類，大約每五單就有近一件流程卡關，高達18%。資深前輩則比較傾向臨機應變，但久了卻容易產生所謂潛規則，有的記錄甚至彼此矛盾，看著就心煩。所以後來多數銀行現在都要求大家定期review工單、討論當中有哪些「例外」要備案，再建立明確處理指引，盡量控制風險囉。
Q: 不同部門同時導入AI，協作會更混亂嗎？
A: 講白了，只要橫向資訊沒有接起來，就真有可能形成數據孤島。可是例子擺在那裡哦——國泰世華之前搞過全行跨部門AI知識庫整合計畫，結果異常工單重複率立刻降了30%，平常每週協作開會，也都把誰該負責標示得特別清楚，連帶資料一致性也穩穩提升起來（國泰世華2024年專案報告）。
坦白說啦，在這樣充滿牛肉面的環境下，如果金融業推動AI資料整合時，把「現場回饋」、「角色明確分工」和「知識庫隨時優化」全部串起來走一遍，那合作效率、還有數字可信度其實真的可以比以前高很多……嗯，是吧。
「以人為本」這路線，坦白說已經是老調常談，不過實際上確實有人拿數據出來佐證它有助於凝聚信任、公司走得更穩。總覺得大部分圈內都在講要從AI最開始的資料治理處動手——像是，一開始生成資料就加上各種架構規範，而不是做完才慢吞吞回去修補。真的，省事不少。
至於操作嘛，其實可以把那些重要資料流程直接掛進一套動態驗證系統，蠻直觀的吧？每次模型改版或優化時，同步啟動標註、查核還有全部紀錄保存，好累，但沒辦法——目的是讓知識庫保持活著且跟得上變局。
然後，有幾間新創還真不怕麻煩，會導入聯邦學習或隱私加強技術；跨部門協作（甚至多機構聯合），多少都藏著資安風險，如果沒這些防護，有時晚上想起來會毛毛的。另外，其實組織最好另外生個橫向平台，把責任切清楚，每隔一陣子主動檢視並修正各種突發案例，你說行不行？
總之，只要願意梳理出那種——資料、模型和業務三方卡緊的閉環關係，大概才能更快抓到風險爆點，順便練出彈性反應。不容易，可是誰叫現在變化永遠跑在前頭。
★ 助金融業快速優化AI資料整合，減少誤差，提升風控與服務效率