金融業如何落實生成式 AI：關鍵策略解析
生成式 AI 不是魔法
生成式 AI 是一種可以讓組織有效運用非結構化資料的強大工具，能大幅提升資料價值、甚至放大十倍。
對金融業而言，這尤其重要，因為金融公司同時擁有大量結構化與非結構化資料，往往不知道如何善加利用，甚至可能花了不少成本去儲存這些資料。深入理解如何達到這十倍價值，其實並不複雜。
推薦閲讀：生成式 AI 熱潮解析：破解 IT 領導者常見的 4 大迷思
人工智慧 VS 生成式 AI
很多人會混淆 AI 與生成式 AI（GenAI），覺得這兩個詞可以互換。
最簡單的說法是：傳統 AI 系統比較僵硬，遇到新的或未預見的情況時，往往需要人工干預才能應對；而 生成式 AI 則更具彈性，能從大量、多樣化的資料中學習，並適應新的情境。
生成式 AI 的運作依賴資料。向量資料庫可以儲存龐大的結構化與非結構化資料，提供 GenAI 運作的基礎。 像 OpenAI、Gemini 和 Perplexity 這類大型語言模型（LLMs）則持續從網路上獲取資料。就像每天吃垃圾食物來準備 AI 奧運一樣，資料來源的品質也會影響模型的表現。
透過 RAG 提升生成式 AI 的效能
若想讓生成式 AI 的回應更精準、減少錯誤，就需要使用 RAG 方法。
RAG 能將大型語言模型（LLM）與向量資料庫中的外部資料連結，例如公司內部的文件、郵件、試算表、圖片或音訊檔，提供更個人化、準確且相關的回應。
金融產業每天都在面對大量資料與高度風險，而 RAG 生成式 AI 能協助提升效率、強化防詐與安全。也因此，能否正確部署生成式 AI，正是金融機構在嚴格監管與快速變動威脅下保持穩定的關鍵。
用 GenAI 重新定義資安
GenAI 能分析大量資料，精準偵測漏洞並預測新興威脅，透過即時異常偵測提供傳統工具無法達到的主動防禦。 例如，資安平台可利用 GenAI 模擬攻擊並壓力測試金融網路，找出弱點並提供改善建議。
此外，RAG 結合即時資料擷取與 AI 分析，可提供具情境脈絡的威脅情報。在攻擊發生時，RAG 可調取歷史資料，提供可行洞察，加快應變並降低損害。
提升詐欺偵測與防範
金融業面臨新挑戰：AI 生成詐欺。犯罪分子利用技術創建虛擬身份，突破傳統防護。GenAI 可分析行為模式與交易異常，精準辨識詐欺活動。
例如，信用卡公司可將 AI 整合至詐欺預測系統，即時分析交易資料，在卡片被濫用前偵測並替換受影響卡片。GenAI 也能透過過往詐欺模式預測未來威脅。
同時，RAG 提供情境化洞察，加快偵測與防範。RAG 可調取歷史案件資料，輔助即時決策，降低誤判並提升準確性。
提升運營可觀測性
可觀測性 — 即監控、分析並優化系統表現的能力 — 對維持客戶與監管信任至關重要。GenAI 可處理非結構化資料，提供複雜系統的即時洞察。
許多金融機構已使用 Elastic 的 AI 驅動可觀測解決方案，能主動監控系統、找出瓶頸並確保合規，進一步提升運營可靠性與客戶滿意度。
此外，GenAI 還能強化應對突發事件的能力。例如在高波動時期，AI 模型可調整監控優先順序，確保關鍵功能不中斷。
FSI 高層的策略重點
高層可優先考慮以下策略：
- 投資 AI 人才：招聘並培養具機器學習與 AI 專業能力的人才。
- 落實倫理 AI：建立治理框架，減少偏誤、確保透明並保護資料隱私。
- 善用合作夥伴：與 Elastic 等科技供應商合作，部署符合產業需求的解決方案。
- 整合 RAG 能力：在關鍵流程中加入 Retrieval-Augmented Generation，強化 AI 決策並降低偏差。
總結
生成式 AI 正在徹底改變金融服務業，從資安防護、詐欺偵測到運營可觀測性，帶來前所未有的精準與效率！
金融機構可透過 GenAI 分析大量資料、偵測異常並提供即時洞察，而 RAG 技術則進一步強化決策與降低偏差。對高階管理層而言，投資 AI 人才、落實倫理 AI、善用合作夥伴並整合 RAG，是抓住 AI 潮流、提升組織競爭力的關鍵策略。
本文翻譯自：Getting it right with GenAI in financial services: Where to focus in 2025
想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！
