過去兩年，金融業強力推動 AI 導入，部分業務情境已進入規模化階段。
然而，CCAF（Cambridge Centre for Alternative Finance）與 Fii（Financial Innovation for Impact）發布的《2026 全球金融服務業 AI 報告》（The 2026 Global AI in Financial Services Report）卻指出：只有 14% 的金融機構認為透過 AI 轉型對組織策略與競爭優勢產生實質影響力。
採用率已經提升，影響力還沒有跟上，成爲金融業目前最關鍵的 AI 執行落差。
本篇 Aiworks 將透過這份橫跨 151 個市場、628 個組織，並由 BIS、IMF、WEF、World Bank Group 等機構合作支持的金融產業 AI 研究報告，拆解金融業 AI 採用的真實面貌，說明導入落差來自哪些結構性問題，風險版圖正在如何擴大，以及企業決策者現在應該優先建立哪些能力。
文章大綱
金融業 AI 採用率達 81%，僅 14% 進入實質轉型
金融業的 AI 導入已經跨過早期試點階段。報告顯示，81% 的金融機構已導入 AI，40% 已進入規模化或轉型階段，也就是 AI 已經超出單一試點，開始在特定業務線或組織流程中擴大使用。
但只有 14% 的金融機構認為 AI 轉型對組織策略與競爭優勢產生實質影響力。
更棘手的是如何衡量 AI 帶來的實際效益：55% 的金融業者表示難以衡量 AI 部署的實際價值，監管機構的比例更高，達到 63%。在大型金融機構中，衡量困難更明顯，員工數超過 5,000 人的機構，有 76% 回報衡量 AI 價值存在相當困難。
對企業決策者來說，已經投入大量資源在 AI 導入，但許多組織還沒有建立能向董事會、主管層或業務單位說清楚成效的衡量或治理框架，因此 AI 導入就很容易停留在「有做、有用、有一些效率感」，卻難以累積成可被管理、可被複製、可被擴張的組織能力。
(source: Figure 6.0, The 2026 Global AI in Financial Services Report)
金融業 AI 規模化的三大核心阻礙：資料、人才、舊系統
報告中將 AI 導入的瓶頸集中在三個面向：資料品質、人才準備、舊系統架構。這三個問題牽動的是日常營運、風險控制與監管責任，對金融產業是不可忽視的挑戰。
資料品質與可用性：AI 落地的首要前置條件
根據 AI 服務供應商的回饋：
- 72% 指出，客戶端最大的挑戰是資料品質與完整性
- 46% 點名舊系統與資料孤島環境
- 41% 提到資料共享限制，包括隱私規範、資料主權與跨部門共享限制
模型能力再強，仍要有可用、可信、可追溯的資料支持才能有效運作。金融機構的資料常分散在不同業務系統、風控系統、客服系統與合規系統裡，格式、權限與更新頻率都不同。當資料本身無法穩定串接，AI 就很難從單點工具走向跨部門流程。
AI 人才缺口：跨域整合角色比技術人才更稀缺
41% 的金融機構把 AI 人才列為主要導入障礙，監管機構側則有 47% 回報人才問題。
技術人才短缺是一層問題，更大的挑戰是橫向角色不足。金融業需要的是能理解業務情境、資料限制、風險責任與 AI 應用方式的角色，這些人才要能把業務需求翻成可執行的 AI 工作流程，也要能把模型輸出帶回真實決策流程。這類角色缺位時，AI 很容易變成某個部門的工具試點，無法成為跨部門協作方式。
舊系統與架構複雜度：拉大傳統金融與金融科技的導入差距
傳統金融機構常有多層核心系統、地端部署、私有雲、安全控管與既有流程。報告指出，傳統金融機構較高比例仍依賴地端或私有雲部署，整合需求與安全要求也更嚴格，而這會直接拉高 AI 規模化的成本。
金融科技業者與傳統金融機構也因此拉開導入差距，在金融科技業者中，已進入規模化或轉型階段者佔 19%，傳統金融機構只有 6%。因為金融科技業者可以在較新的技術架構上快速試驗，傳統金融機構則要處理更多系統相依性、資料管線與風險控管。
資料、人才與舊系統是最容易被看見的阻礙，但更深層的阻力，來自風險疑慮如何改變 AI 導入的決策邊界。模型幻覺、資料隱私、可解釋性不足、第三方依賴與 Agentic AI 的責任歸屬，都會影響機構願意把哪些任務交給 AI、交到多深、由誰承擔最後責任。
金融業 AI 風險升級：從機構內部擴大到系統層級
金融業的 AI 風險已經超出單一模型或單一部門。報告中將風險拆成機構內部風險、營運風險、監管風險與系統性風險，讓企業決策者更容易看見治理壓力的來源。
主要風險集中在以下幾個面向：
- 資料隱私與保護：74% 的金融機構與 80% 的監管機構把它列為主要疑慮。金融資料涉及客戶身份、交易紀錄、信用狀態與敏感財務資訊，任何資料處理錯誤都可能快速變成合規與信任問題。
- 模型幻覺與不可靠輸出：高達 70% 的受訪者把模型幻覺視為重大問題。這在信用審核、合規判斷、詐欺偵測或客戶通知中尤其敏感，因為金融機構不只需要正確輸出，也需要能追溯輸出如何產生、由誰核准、錯誤如何修正。
- 可解釋性落差：79% 的監管機構認為 AI 可解釋性對監理目標重要或非常重要，但只有 50% 的金融機構實際使用可解釋性方法。AI 服務供應商也回報，超過半數客戶缺乏使用可解釋性工具的能力。
- Agentic AI 的監管盲點：52% 的金融機構已在試點 Agentic AI 或更成熟階段，23% 已達規模化或轉型階段。報告直接把這個狀況稱為監管盲點，因為責任歸屬、數位身分、授權與可追溯性等治理問題尚未完整解決。
- 供應鏈集中風險：超過 80% 的受訪機構使用的基礎模型 （foundation models） 來自不超過 5 家供應商，雲端基礎設施也高度集中。金融業本身高度互聯，若大量機構依賴相同模型、相同雲端基礎設施與相似資料處理流程，單一供應鏈事件就可能跨機構放大。
(source: Figure 6.0, The 2026 Global AI in Financial Services Report)
目前已有具體監管能力建設開始出現。Project Noor 由 BIS Innovation Hub、香港金融管理局 （Hong Kong Monetary Authority, HKMA） 與英國 FCA（Financial Conduct Authority）合作，目標是開發監管用 AI 可解釋性工具，讓監管機構能獨立驗證金融機構 AI 模型的透明度、公平性與穩健性。BIS Innovation Hub 同期也進行 Project Aurora、Project Nadim 等計畫，分別涉及跨境洗錢偵測與詐欺模式共享。這些計畫給金融機構一個訊號：監管端正在補足 AI 監理能力。企業若等到規範完全明確才開始建立治理機制，調整成本會更高。
2030 展望：Agentic AI 規模化將重塑金融業治理框架
報告以 2030 年作為金融業 AI 發展的觀察時間點，指出未來五年 AI 能力將出現明顯變化Agentic AI 將會是成長幅度最大的項目。
這個變化會同時牽動幾個管理議題：
- Agentic AI 部署會明顯擴張：目前 24% 的受訪機構已實際部署自主性 AI Agent，也就是達到規模化或轉型階段，預期到 2030 年這個比例會升至 81%。而 Agentic AI 一旦進入金融流程，企業面對的問題會超出「員工用 AI 產生內容」或「系統提供建議」。它會牽涉流程觸發、權限管理、任務委派、例外處理與跨系統追蹤，每一項都回歸到治理設計。
- 競爭格局會被重新評估：2020 年時，近 50% 的受訪機構預期市場競爭格局維持現狀。到了 2026 年，這個比例已降到不到 10%。約半數業者預期某種程度的市場整合，約 20% 擔心出現贏家通吃的格局。能把 AI 導入資料、流程、風險與人員能力中的機構，可能在下一輪整合中取得更高效率與更快產品迭代速度。
- 監管協調仍有時間差：48% 的監管機構認為國際 AI 監管合作目前困難但有望改善，36% 認為進展穩健但緩慢，只有 9% 預期進一步碎片化。金融機構需要把這個時間差納入決策：業務部署正在前進，監管共識仍在形成，內部治理機制必須先跑起來。
- AI 價值衡量會成為下一階段投資條件：報告指出，獲利提升最明顯的功能集中在財務規劃與分析 （FP&A）、資產負債管理 （ALM）、產品創造與交易管理。企業若要持續取得 AI 投資資源，不能只靠使用人數、試點數量或工具覆蓋率，真正需要建立的是能連到營運效率、風險降低、決策速度、客戶體驗與財務影響的衡量方式。
(source: Figure 8.3, The 2026 Global AI in Financial Services Report)
金融業 AI 落地的五項優先行動：企業決策者指南
資料治理優先於模型選型，奠定 AI 落地基礎
資料孤島、資料品質與舊系統整合，是 AI 規模化部署的前置條件。模型選型可以影響體驗與成本，但資料基礎會決定 AI 能否進入真實流程。企業需要盤點哪些資料能被 AI 使用、哪些資料需要清理、哪些資料涉及權限與合規限制，以及跨部門資料共享該如何被管理。
於專案啟動階段同步建立 AI 價值衡量機制
55% 的金融機構目前難以衡量 AI 部署的實際價值。這件事不能等到部署完成後才補。每一個 AI 專案在啟動時，就應該定義它要改善哪個流程、降低哪種成本、縮短哪段時間、提升哪個決策品質，以及這些指標由誰負責追蹤。
於監管要求成形前，主動部署可解釋性與偏差監控
可解釋性已經是監管機構的明確關注點。金融機構應該先釐清哪些 AI 應用屬於高風險場景，哪些需要人類覆核，哪些需要輸出紀錄、偏差檢查與異常回報。這些設計越早放進流程，後續補強成本越低。
Agentic AI 部署前，明確界定人機責任邊界與授權機制
Agentic AI 會把 AI 從建議工具推進到流程參與者。企業要先定義 AI Agent 可以做什麼、不能做什麼、何時需要人類批准、哪些行為必須留下紀錄、錯誤發生時由誰處理。這些邊界如果沒有先建立，規模化部署後會變成流程與責任的混亂。
將 AI 導入定位為長期組織能力建設
AI 採用需連結到資料能力、治理能力、衡量能力與人員準備度，並持續投入。企業若只把 AI 當成單次採購，很難跨過執行落差。真正能拉開差距的，是把資料、治理、衡量與人才變成可累積的內部能力。
Aiworks 企業洞察：金融業 AI 競爭主軸轉向治理能力
金融業已經跑過 AI 採用率的第一輪競賽，真正的分歧正在移轉到治理能力。
第一，資料與系統能不能支撐 AI 進入真實流程？舊系統整合、資料品質、權限控管與跨部門資料共享，決定 AI 能不能從單點試驗走向規模化。
第二，Agentic AI 進入工作流程後，人機責任邊界能不能被清楚定義？誰設定權限、誰批准動作、哪些環節必須人工覆核、錯誤如何追蹤，這些問題會直接影響企業能否安全擴大 AI 使用範圍。
第三，可解釋性、偏差監控與風險回報能不能在監管要求完全成形前先建立起來？等待外部規範可以降低短期決策壓力，卻會增加未來調整成本。先建立內部機制的機構，會有更大的操作空間。
Aiworks 認為，金融業下一階段的 AI 競爭，重點會從「有沒有導入」轉向「能不能治理」。採用 AI 的速度仍然重要，但能否把 AI 變成可衡量、可監控、可負責、可擴張的組織能力，才會決定企業能不能跨過採用到執行之間的落差。
AI 導入的真正門檻，已經從工具選擇移到組織設計。金融機構若要在下一輪競爭中保有主動權，就需要把治理能力視為 AI 策略本身的一部分。
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