AI 浪潮下的金融蝶变：台新金控如何从“探索”走向“规模化”？

AI 浪潮下的金融蝶变：台新金控如何从“探索”走向“规模化”？
“AI 转型不是百米冲刺，而是马拉松。速度很重要，但方向错了，只会南辕北辙。”这是最近听到最让我有共鸣的一句话，出自台新金控数位科技长张慎之口。 这位掌舵台新金控数字化转型的大咖，一语道破了当下许多企业在 AI 转型道路上的困惑与焦虑。
作为一名也在科技领域摸爬滚打多年的从业者，我深知这种焦虑并非空穴来风。 过去一年，AI 的发展速度堪称 “光速”，各种新模型、新应用层出不穷，看得人眼花缭乱。 我的朋友圈里，每天都有人在讨论 AI，从效率提升到商业模式颠覆，仿佛一夜之间，所有问题都能用 AI 解决。
说实话，我也曾一度陷入这种“AI 崇拜”的狂热之中。 去年公司也启动了一个 AI 项目，希望能提升客户服务效率。 我们花重金引入了最新的 LLM 模型，幻想着客户满意度能直线飙升。 然而，现实却给了我们当头一棒。 模型的确很强大，但面对客户千奇百怪的问题，却经常 “答非所问”，甚至出现“胡说八道”的情况。 客户不仅没有感受到便利，反而更加不满。
痛定思痛，我们开始反思：问题究竟出在哪里？ 是模型不够好吗？ 还是我们的方法有问题？
最终，我们发现，问题的关键在于数据。 我们长期积累的数据质量不高，格式不统一，无法有效地支持 AI 模型的训练和应用。 就像再好的跑车，没有优质的燃料，也跑不起来。
这次经历让我深刻体会到，AI 转型绝非简单地购买几个 AI 工具，而是需要从数据治理开始，构建一个坚实的基础。 就像张慎所说，”数据是 AI 的燃料，没有高质量的数据治理，就无法推动有效的模型应用。”
台新金控在 AI 转型方面的做法，也验证了我的思考。 他们从数据架构整合、品质管理、安全隐私到生命周期控管等面向，皆持续推动系统性的基础建设，以确保资料具备可信度、可用性与安全性，有效支撑 AI 模型开发与业务实际应用。
此外，台新金控还意识到，AI 转型不仅仅是技术部门的事情，更需要跨部门的协作与支持。 他们强调 AI 应用不该局限于科技部门，而是要由业务与技术共同参与，让 AI 真正解决实际问题、提升客户体验与营运效率。 这与我之前的经验也十分吻合。 只有让业务部门参与到 AI 项目的规划和实施中，才能确保 AI 真正解决他们的痛点，而不是 “技术自嗨”。
更让我印象深刻的是，台新金控还非常重视企业内部 “数字化文化” 的培养。 他们投入大量资源推广内部数位文化与人才培育，让 AI 转型真正扎根于组织的每个面向。 这一点非常重要。 AI 转型不仅仅是技术升级，更是工作与思维模式的改变。 只有让员工真正理解 AI、拥抱 AI，才能充分发挥 AI 的潜力。
正如张慎所说，”转型的关键，在于组织内部持续打造一种『数据+AI』驱动的业务和思维模式。”
面对 AI Agent 这样的新趋势，台新金控将其定位为 “数位同事”，让 AI Agent 与人类工作者建立互补与协 作的工作关系，助力人类工作者将更多时间投入在判断、沟通与策略性决策等高价值任务上。 这样的思路，也避免了很多人对于 AI 将取代人类的担忧，将 AI 视为赋能员工的工具，让员工更有价值。
从台新金控的案例中，我看到了 AI 转型的一种更成熟、更务实的路径：
1.夯实数据基础： 数据是 AI 的生命线，高质量的数据是 AI 应用的前提。
2.拥抱跨部门协作： AI 转型需要业务部门和技术部门共同参与，才能真正解决实际问题。
3.培养数字化文化： 让员工理解 AI、拥抱 AI，才能充分发挥 AI 的潜力。
4.明确转型目标： 思考 AI 如何真正提升用户体验、优化作业流程与强化风险控管，才能让 AI 真正创造价值。
AI 浪潮已经来临，与其盲目追赶，不如沉下心来，夯实基础，找准方向。 也许， 这才是 AI 转型成功的关键。 毕竟， 这场竞赛， 比的不是爆发力， 而是耐力。