AI 金融戰開打：零售銀行夾擊在監管鐵拳與客戶「不耐等待」革命

・ 2026 年 06 月 10 日

英國新詐欺戰略把責任往上游推，銀行不再只負責賠償，而要把防詐鎖進產品設計與付款流程；同時，OpenAI 等科技巨頭推動「AI 理財助理」，研究顯示逾六成客戶願意用 AI 處理敏感金錢問題，銀行若不跟上，恐在客戶體驗戰場落後。

在生成式 AI 急速滲透金融服務的此刻，零售銀行面臨的已不只是數位轉型，而是一場關於「誰真正掌握客戶關係」的生死戰。一邊是監管機關將防詐責任大幅前移，另一邊則是客戶對即時、無摩擦服務的期待，被 OpenAI 等科技公司快速重塑。

英國政府近期發布的 Fraud Strategy 2026-2029，明確把詐欺定義為全國最大犯罪型態，估計 2023-24 年經濟成本至少達 144 億英鎊。更關鍵的是，這份戰略不是只喊打擊犯罪，而是要把責任直接壓回「基礎設施提供者」，尤其是銀行。文件中點名，現行包含 Retail Banking Fraud Charter、Confirmation of Payee 以及強制性 APP Fraud（授權轉帳詐騙）賠償制度等措施，雖讓受害者在第一年取回 1.73 億英鎊，但詐欺金額仍在 2025 年上半年高達 6.293 億英鎊，顯示「事後賠償」遠遠不夠。

在這套新思維下，銀行不再只是受害者或賠償者，而被視為詐欺得以變現的關鍵基礎設施。政府與監管機構釋放的訊號很清楚：防範必須前移到產品設計、客戶開戶流程、支付路徑、認證機制、帳戶安全、客戶溝通以及「人頭帳戶」偵測等各個環節。未來的問題將不再是銀行是否遵守某條固定規則，而是其控管是否能隨詐欺手法演進而動態調整。

配合這個方向，英國內政部預計在 2026 年就 APP Fraud 進行徵詢，財政部也打算廢除現行 Strong Customer Authentication 技術標準，交由金融行為監管局(FCA)制定更具彈性的成果導向新規。再加上「未能防止詐欺」的新公司刑責，整體環境正逼迫銀行董事會將防詐視為核心營運能力，而不是後台支援功能。

與此同時，前端的客戶期待也正被 AI 徹底改寫。隨著 OpenAI 宣布部分 ChatGPT 用戶可直接連結金融帳戶，市場開始想像一個未來：客戶不是先打開銀行 App，而是先問 AI 助理「幫我分析消費」「比較房貸」「解釋這筆扣款」。這對長期倚賴自家渠道維繫關係的零售銀行，是一個結構性衝擊。

最新針對逾千名歐美消費者的研究顯示，當問題牽涉金錢或安全等敏感議題時，受訪者選擇 AI 支援的意願，竟然是一般客服情境的三倍。整體而言，有 61% 的人對於用 AI 處理敏感議題持開放或中立態度；僅 39% 堅持要真人。而真正左右偏好的關鍵，其實是「等待時間」：當引入排隊情境後，消費者選擇 AI 的機率是原先的六倍，超過半數表示不會等待真人回答超過 15 分鐘。

這些數字對仍仰賴層層轉接、漫長排隊及分散系統的銀行客服，是一記重擊。研究顯示，多數客戶並非迷戀「人情味」，而是要求「有人懂我在說什麼」。40% 表示偏好真人的主因，是相信真人比較能理解脈絡與複雜度，而非尋求情感連結。換言之，若 AI 能掌握完整資料、記住上下文並快速回應，客戶並不排斥與機器對話。

對零售銀行而言，難題不在於技術本身，而在治理與風險。歐盟 AI 法案、英國 Consumer Duty 及脆弱客群規範，都要求銀行在導入面向客戶的 AI 時，必須保證解釋性、可稽核、清楚的升級與轉人工機制，以及對錯誤決策的問責安排。監管單位關心的，正是 AI 可能放大的既有缺陷：如判斷不一、升級不及時、忽略脆弱族群信號，以及跨管道資訊割裂等。

然而，監管壓力並不等於「禁止」AI。事實上，很多今天被點名的問題，本就存在於傳統的人力客服之中。業界觀點認為，真正的風險在於「壞設計的 AI」加重混亂，而不是 AI 本身。反之，若能透過 AI 強化資料整合與流程一致性，反而有機會提升合規表現與客戶保護水準。

在後端核心系統層面，AI 也被寄望能協助銀行擺脫 COBOL 等老舊程式語言的束縛。不過近期 IBM 在市場上遭遇約 300 億美元市值蒸發的事件，再次提醒業界：把 AI 當成「一鍵翻譯」工具，把舊 COBOL 直接翻成新語言，並不能解決真正的現代化難題。業內專家指出，多數失敗，來自忽略系統背後隱藏數十年的業務規則與流程邏輯，且這些知識隨工程師退休而流失。

在這樣的背景下，AI 更適合扮演的是「系統史學家」而非單純「程式員」。透過分析龐大舊程式庫，AI 可以協助找出隱藏的依賴關係、商業規則與例外處理，為銀行提供一份「現況地圖」，作為後續重構或替換的基礎。真正的策略焦點，也從「自己寫多少新程式碼」轉為「如何協調與編排」既有與外部平台，決定哪些保留、哪些替換、哪些棄用。

整體來看，零售銀行正同時面臨三重壓力：上游監管要求把防詐做到前端設計、客戶對零等待數位體驗的期待，以及核心系統技術債逼近極限。能否把 AI 視為治理與營運升級的契機，而非單純成本或風險，將決定哪些銀行能在新競局中留在客戶生活的中心。未來幾年，主戰場不會只是誰先上線聊天機器人，而是誰能在滿足監管、維持信任的前提下，用 AI 提供又快又準、具脈絡感的金融服務。