銀行業普遍缺乏 AI 專屬預算與採購規劃

目前多數大型銀行已展開人工智慧試驗，希望以生成式 AI 與 AI agent 改善客服、風險管理及內部流程。然而，真正的挑戰不在模型效能或運算能力，而在於銀行能否重整決策、責任分工與工作流程，讓新技術嵌入日常營運，而非停留在零散的概念驗證。

Capgemini 報告顯示，僅 10% 的金融企業具備大規模部署 AI agent 的能力。近期業界討論指出，銀行主管若只追問模型準確度或單一工具效益，可能忽略更關鍵的營運模式問題；下一階段成敗將取決於治理、資料、人才及跨部門協作能否同步調整。

銀行與金融機構正擴大導入 AI 與自動化工具，用於處理例行作業、降低人力成本並重塑採購模式。相關分析將這類技術視為銀行體系中最具成本效益的資源，也凸顯傳統供應商名冊與治理制度可能未能完整反映 AI 的實際角色。

最新報導以「銀行裡最便宜的供應商是一個人，且任何名冊都找不到其姓名」描述這項轉變，核心數字為一名未列冊的供應者。不過，現有資料未揭露特定銀行、AI 供應商、採購金額或報導日期，因此尚無法量化節省幅度及判定導入時程。