杜紫宸觀點:AI三年內清算台灣金融業─研究、理專、風控與法遵,誰還有存在必要?

2026-01-15 05:40
當企業將AI agent納入日常流程,企業內的客服部門與人員不會消失,但會被明確切割。(示意圖,取自尋圖網)
當企業將AI agent納入日常流程,企業內的客服部門與人員不會消失,但會被明確切割。(示意圖,取自尋圖網)

當台灣金融業談論AI,多半仍停留在「導入工具、提升效率」的層次,彷彿只要把AI當成輔助,就能維持既有人力結構。然而,真正正在發生的,是一場更根本的清算:哪些金融專業,其實早已不再為客戶或市場創造相應價值,只是被流程與監理暫時保護著。

智能代理人(AI agent)出現,讓這個問題無法再迴避。它不只是自動化某個環節,而是能自主拆解任務、跨系統執行、即時回饋與修正的行動單位。對高度流程化的金融業而言,這意味著整個專業分工結構,正在被重新定價。

首先受到衝擊的,是研究部門。無論是證券分析、產業研究或總體報告,台灣金融業長期仰賴大量人力蒐集公開資訊、整理財報、套用既有模型,再輸出成格式化報告。然而,當AI agent可以即時讀完所有財報、新聞與數據,並同時跑數十種情境,人類研究員提供的,往往只是速度較慢、覆蓋較窄的版本。更殘酷的是,市場早已用行為投票:多數研究報告,對投資績效的邊際貢獻極低,卻長期被視為「專業象徵」。

接下來是理專體系。在資訊不再稀缺的時代,理專的核心價值卻仍建立在商品說明、績效比較與標準化建議上。AI agent能即時根據客戶風險屬性、資產結構與市場狀態,生成更一致、也更可回溯的配置建議。當「建議本身」可以被自動化,理專若無法轉化為長期信任關係與整體資產規劃,只剩下銷售通路功能,其存在合理性勢必被質疑。

風控部門同樣無法置身事外。長期以來,台灣金融機構將風險管理等同於模型計算、壓力測試與報告撰寫,卻忽略了真正的風險往往來自模型假設本身。AI agent不僅能即時監測異常,還能反向追蹤風險來源、模擬極端情境,並持續修正參數。當「找風險」與「寫報告」都被自動化,中層風控人力若只是維持流程運轉,而非參與風險判斷,將快速被邊緣化。

最不可能被忽視的,是法遵部門。合規審查、規則比對與文件留痕,本質上高度結構化,正是AI agent的強項。當系統可以即時對照法規、標註風險並留下完整稽核軌跡,金融機構勢必重新思考:還需要多少人力,只是為了證明「流程被走完」?留下來的,只會是能處理灰色地帶、承擔判斷責任的少數人。

這場清算,並非意味金融專業全面貶值,而是價值分水嶺正在快速拉開。會被留下來的,不是最懂流程的人,而是最敢為結果負責的人。AI可以提供建議、生成報告,但無法替任何人承擔投資虧損、法律責任或聲譽風險。能在不確定環境中做出取捨,並承擔後果的決策者,其價值反而被放大。

從研究、理專、風控到法遵,AI agent正迫使台灣金融業面對一個長期被延後處理的問題:究竟哪些金融工作,是真的在創造價值,而不是只是維持體制運轉?當中間價值被清算,專業若無法轉化為判斷、責任與信任,市場自然會給出最直接的答案。 (相關報導: 我的工作會被AI取代嗎?盤點正在消失的職業,接下來10萬人恐失業?AI時代轉型3關鍵一次看 | 更多文章 )

*作者為東海大學EMBA兼任教授

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