香港2026年11月12日 /美通社/ -- 人工智能（AI）正加速改變金融業，但對金融機構而言，真正重要的問題已不再是「要不要用AI」，而是如何將AI真正融入業務流程。從過去數年的實踐來看，AI的價值不只是提高效率，更在於發掘過去難以觸及的客戶和機會、重塑工作流程，以至推動組織模式轉型。

早在生成式AI成為市場焦點之前，2015年起，微眾銀行已經開始用判別式AI（Predictive AI）逐漸深入金融業務。從實際應用經驗來看，AI帶來的改變主要體現在多個關鍵層面。對此，微眾銀行數字金融業務部負責人兼微眾科技跨境科技服務負責人范帷分享了自己的行業觀點：

首先，AI可以幫助金融機構突破傳統金融服務模式的限制，發掘過往難以捕捉的業務機會。

以中小企融資為例，不少企業缺乏完整的信貸紀錄或有形資產，在傳統授信框架下，金融機構較難全面評估其經營狀況和信貸需求。透過AI分析替代數據（alternative data）及非結構化數據，可以補充傳統信用評估模式的不足，讓一些按照傳統邏輯較難獲得授信的企業，可以被更全面地理解和評估。

在微眾銀行的具體實踐中，我們透過「AI+大數據」風控體系，交叉匹配企業經營、專利、交易對手等多維數據，為缺乏傳統抵押物的中小微企業建立數字信用化身。這正是AI的重要價值之一：將原本服務不到的客戶和抓不住的機會變成可能，真正踐行普惠金融的初心。

其次，是效率上的提升。傳統企業信貸流程由資料整理、分析到撰寫信貸報告及審批，涉及大量人工工作。當AI融入工作流程，可以串連不同環節和上下文，協助完成部分原本需要人手處理的標準化工作，再由專業人員負責最後的合規及審查。

在實際應用案例中，AI可以將部分原本繁瑣的流程大幅縮短，讓線上優質客戶信貸審批從數天縮短至數小時，信用債審查報告從半天縮短至10分鐘。此外，反欺詐數字員工與研發數字員工等應用，也實現了效率的10倍重構。

這並非簡單以AI取代人工，而是重新思考人與AI的分工，讓人員更集中處理需要專業判斷、合規及風險管理的工作。對金融機構而言，速度本身就是競爭力，更快的流程意味着能夠更及時回應客戶需要和把握機會。

AI更深層次的挑戰並不只是技術，而是組織本身。金融機構普遍認同AI是重要趨勢，但當真正要將AI融入核心系統，甚至參與業務決策時，態度自然更加審慎。

因此，AI轉型最終也是組織和工作流程的轉型。金融機構需要重新思考工作流程、團隊分工，以及AI在不同決策環節中應扮演的角色。只有當業務團隊真正把AI融入日常工作，AI才能由單一技術工具，變成提升整體業務能力的一部分。

在粵港澳大灣區的發展背景下，數據互通亦是一個核心課題。大量的內地企業需要以香港為重要樞紐拓展海外業務，由此產生了龐大的跨境金融服務需求。然而，出海企業及企業人才在香港往往缺少信用、資產等數據，過去往往通過人工攜帶紙質信用報告等方式，面臨效率低、成本高且驗真難的痛點。

為此，跨境數據驗證平台基於微眾銀行提出的DDTP（分布式數據傳輸協議）理念及開源區塊鏈底層平台飛梭鏈（FISCO BCOS）進行開發，憑藉區塊鏈不可篡改且可追溯的技術優勢，以哈希值驗證實現用戶自主跨境攜帶資料的可信驗證。平台自身不觸碰、不存儲數據原文件，且不做數據原文件的跨境傳輸，僅為機構提供可信驗證。

自上線以來，深港跨境數據驗證平台累積了豐富的業務場景與雙向驗證數據，切實助力香港銀行機構為在港大灣區企業成功審批大量貸款，便利在深圳工作生活的香港青年快速獲批信用貸款。當數據互信與AI能力進一步結合，金融機構亦能更有效地理解企業的經營狀況和金融需求，進一步發掘過往難以觸及的跨境金融服務機會。

下一階段金融業的AI競爭，未必只是比較誰擁有更先進的模型。真正的關鍵，是能否將數據、AI、業務流程與組織變革結合起來。AI不只是讓金融服務做得更快，更重要的是讓金融機構看見過去看不到的客戶、抓住過去抓不住的機會，重新定義金融服務的邊界。