《AI創新百強》百年銀行動起來！第一銀行打造AI代理人，讓800名法金業務員專心和客戶「搏感情」

拜訪客戶的前一天，一位法金業務人員坐在電腦前，要查財報、找負面新聞、撈外訪紀錄，再確認推薦方案是否符合最新法規。光是備訪，就要花將近1小時。

拜訪回來，要登打外訪日誌。格式不統一，存在系統某一層資料夾，下一個接手的同事根本找不到。遇到不熟悉的案件，打電話去總行確認，等到答案出來，客戶早就冷掉了。

「客戶關係的維護，才是重點，」第一銀行數位銀行處處長謝秀真說，「我們應該把這些勞力的事情丟給AI去做，讓業務人員可以更有時間去跟客戶做一些『bua-nua』。」

「bua-nua」是台語，意指「搏感情」。一銀法金業務人員用這個詞，形容自己最核心的本事，也用它點出問題所在：過去有7成的時間，都被庶務偷走了。

從4大痛點出發，讓法金人員從行政中解放

第一銀行在台深耕逾125年，連續15年蟬聯中小企業放款市占第1，去年放款餘額首度突破兆元。市場地位愈穩，競爭壓力愈大，傳統招攬模式逐漸失靈，現有人力卻大量耗在行政作業上。

謝秀真把金業務人員（AO）的工作切成4個階段，每個都卡關。找客戶靠陌生掃街，每找一家至少花20分鐘；拜訪前跨系統蒐集資訊，大約30分鐘，整理完還不確定客戶需求在哪；外訪紀錄散落各處，後人無從參考；查詢業務規範，每週平均花120分鐘。

「銀行資料很多，但怎麼用這些資料換成獲利來源，過去非常仰賴AO的個人經驗。」她感嘆。

第一銀行的AI布局，是一步一步走出來的。2022年，數位銀行處率先開發「精準行銷模組」，透過GIS技術串接全台工商企業資料，讓AO用地圖找客戶。此後，隨著生成式AI快速發展，一銀在2025年完成「智能詢答模組」上線，並在同一年規劃「法金輿情模組」與「互動摘要模組」。

打造智慧派案系統，特定行銷檔期成交率增3倍

這4個模組逐步整合，形成完整的「Project 3A」計畫，從業務生命週期的每個環節下手，各自解題。

找客戶，靠「精準行銷模組」。系統匯入全台逾百萬筆工商資料，結合地理資訊系統（GIS），讓AO直接在地圖上搜尋周邊目標客群；一銀自行研發的AI模型同步預測每家企業的貸款成交機率，讓總行能一鍵智慧派案。找客戶的時間從每戶20分鐘縮至1分鐘，特定行銷檔期成交機率成長近3倍。

拜訪前，靠「法金輿情模組」。系統自動整合企業公開資訊、新聞輿情與財務數據，生成客戶洞察報告，連行銷話術都備好。資料蒐集時間從30分鐘壓縮至10分鐘。

外訪紀錄的黑洞，靠「互動摘要模組」解決。AI從過去零散紀錄中萃取客戶需求與禁忌，新手接手一眼掌握脈絡，處理時間從20分鐘縮至5分鐘。

最後則是「智能詢答模組」。一銀業務規章橫跨12大種類、處理細則逾4000頁，系統把26個業管單位、逾2000份文件整合進對話介面，AO直接用自然語言問，AI附上出處回答。查詢時間從每週120分鐘縮至15分鐘。

「新手不會因為不知道下一步該怎麼做而焦慮，老手也不需親自處理這些庶務。｣謝秀真說。

挖掘AI無法取代的價值：人與人之間的信任感

系統做出來，只是第一關。全台183家分行、800多位AO，每個人都是習慣的總和。

第一銀行推行AI初期，阻力來自3端：技術端算力不足、業務單位對成本效益存疑、AO端擔心AI回覆不準確。於是，便由高階主管帶頭推動，成立跨單位AI共創工坊，讓業務與數位團隊一起打磨系統，並建立即時回饋機制，AO發現問題，技術團隊立刻修正。

「信任，是這樣一次一次使用出來的，」統計近半年系統使用紀錄，全行每日平均使用227次，累計超過4萬次，「這種人機協作的方式，其實蠻顛覆過去的做法的。」謝秀真說。

導入後，AO的4大痛點所需作業人天從每月3.25天縮至0.71天，減少78%；全行每月節省超過2000個作業人天，換算約474萬元，與導入前相比，中小企業放款均額提升4%，增加新台幣360億元。

AO空出來的時間，回去做一件AI取代不了的事：跟客戶「bua-nua」（搏感情），談真正的需求，成為客戶身邊懂產業、懂金融、隨時可諮詢的人。

回頭看，謝秀真覺得，導入AI最難的不是技術，是問題定義。從4個卡關環節切入，找到每個真實痛點，再讓AI對準發力，技術選型反而是最後一步。

推動習慣改變，是這個專案最值得記錄的一課，接下來，第一銀行規劃將這套底層技術逐步評估延伸到消金信貸報告、人力資源管理等場域，「讓AI先做苦工，讓人去做人的事。」謝秀真說。

百強AI應用心法
「我們應該把勞力的事情丟給AI去做，讓業務人員可以更有時間去跟客戶『bua-nua』。銀行資料很多，但問題在於你有沒有把對的資料，放在對的人面前，在對的時機派上用場。」—第一銀行數位銀行處處長謝秀真

核稿編輯：康育萍、黃巧惠