百年行庫遇上AI：穩中求變，合作金庫與IBM打造有溫度的智慧金融

「科技是冷冰冰的，但服務是有溫度的。」合作金庫副總經理兼資安長陳嘉玫，談到合庫的AI轉型時，期許對客戶的承諾：將冷冰冰的技術轉化成為有溫度的金融服務。

對一家在台深耕近百年、被金管會列為國內系統性重要銀行（D-SIBs）的傳統行庫來說，怎麼讓AI走進日常，同時把人的判斷與溫度留下來？這個問題，合庫與長期夥伴IBM一起回答。答案要從一場「穩中求變」的基礎工程說起。

穩中求變，打造敏前台、大中台、穩核心

對合庫而言，AI不能只停在表層的應用。底層基礎架構若撐不起海量且即時的運算，創新終究流於形式。陳嘉玫坦言：轉型最核心的挑戰是讓「舊有架構的韌性」與「新技術應用的敏捷性」順利接軌。

合庫的策略，落在兩條軸線上。一條是核心系統現代化，打造「敏前台、大中台、穩核心」的敏捷心臟；另一條則是讓AI走進每一位同仁的日常工作。

資訊部門的角色，也因此被重新定義。「AI已經成為IT團隊的研發超能力。」陳嘉玫說。透過AI輔助開發（AI-assisted coding），系統可主動偵測程式碼漏洞、提出修復建議；搭配嚴謹的自動化測試機制，合庫得以用更少的人力、更高的資安標準產出創新功能，並把核心系統升級的遷移風險穩穩控制住。

陳嘉玫同時清楚表示，AI如果只停在資訊部門，那麼效益就會被框住。因此合庫與IBM顧問團隊合作，為核心主管舉辦協理級工作坊，再以實體與線上課程把AI思維帶入基層。讓員工不再只是技術的消費者，更是AI應用的發想者。

AI為企金挖掘客戶、並有效管控風險

資訊基礎基底打穩後，AI才能在實戰中發揮效用。合庫鎖定三個應用場景，每一個都帶著明確的轉型命題。

第一個場景，是企金洞察平台。合庫的企業金融業務，向來是中小企業放款市場的龍頭，但是企金人員過去得耗費大量時間翻找資料。新平台運用AI與自然語言處理技術，把外部財經資訊、企業財報，加上內部的結構化與非結構化客戶資料整合在一起，協助行員挖掘潛在客戶、精準命中市場商機；同時建立滯繳風險預警模型，提早偵測企業客戶的信用變化，做到風險的超前部署。
第二個場景，是AI防詐。陳嘉玫直接點出傳統規則式（Rule-based）機制的限制：誤判太多。「我們每一天用規則式產生的高達5千多，甚至到1萬筆，行員沒有辦法看完。」她說。合庫導入深度學習模型，把預測能力與規則式的嚴謹性結合，發揮關鍵的「降噪」效果，把每天成千上萬筆的無效警示，過濾為幾百筆高風險的案件，再由各分行分工合作、確實處理。

第三個場景，是智慧法規助理（Regulation AI）。合庫運用大型語言模型，把繁瑣的內部規章數位化，建立員工專屬的「金融維基」。未來同仁只要透過簡單的對話，就能秒級查詢規章，把合規意識內化為直覺。這項工具目前已完成概念驗證（POC），下一步將擴及各部門。

人機聯防，把最終裁決權留給專業行員

技術愈深入業務，治理就愈重要。合庫建立全行的「人工智慧治理框架」，把AI應用納入全生命週期管理，以透明、公平、安全為核心原則，確保模型運作可被解釋、避免偏見。

其中最關鍵的精神，是落實人機協作（Human-in-the-Loop）。AI負責精準預警，最終裁決權則交回到專業行員與安控人員手中。「AI應用系統的產出，使用者一定是最終的決策者。」陳嘉玫強調。這樣的設計，讓合庫在追求科技效率的同時，依然保有決策的可解釋性與法規韌性，向客戶提供「負責任的AI」。

與IBM並肩，從Client Zero到協理級工作坊

談到IBM，陳嘉玫的形容是「long-term partner」（長期夥伴）。從早期的核心系統，到現在的AI深化，IBM一路扮演引導合庫前行的角色。

她特別提到一場讓主管們印象深刻的協理級工作坊。IBM顧問團隊帶進全球金融轉型的實際案例，與合庫主管一起腦力激盪，把眾多想法收斂成幾個具體的行動方案，並協助評估每一個專案的難易度與長遠規劃。

另一個讓她印象深刻的，則是IBM的「Client Zero」精神。「IBM自身是Client Zero，第一套就先自己試用。」合庫也採取同樣的做法，把新技術率先導入內部進行概念驗證，先在內部完成概念驗證，再推向業務應用。

百年行庫的下一哩路

從核心系統現代化、AI風控到全員AI賦能的建構，合庫AI轉型已邁入深化階段。下一步，合庫與IBM將持續聚焦於「AI深化」與「現代化架構」。

「轉型沒有捷徑，只有穩中求變，持續往前走。」陳嘉玫說。她希望合庫一步一步穩健推進，藉由IBM的協力，讓所有同仁都擁有AI的超能力，把有溫度的金融服務送到每一位客戶面前。「期盼透過AI賦能的戰鬥力，讓合庫同仁成為最有溫度的銀行員。」陳嘉玫說。