現正接案 — 2026 第三季
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金融服務業：AI 客製解法

金融業不適合把 AI 當成聊天機器人專案。真正有價值的 AI 客製，是在合規邊界內把文件、服務紀錄、產品規則與內部知識變成可查、可追、可評估的工作流。

// 可先做的 AI 場景

內規與產品知識 RAG

把 SOP、產品手冊、法遵政策、FAQ 與客服知識庫切分、向量化、權限控管，讓員工問得到但不越權。

文件與合約抽取

從申請文件、保單、合約、財報或 KYC 補件中抽取欄位，進入審核 workflow，不讓員工重複打字。

客服 / RM AI 助理

把通話摘要、客戶背景、下一步提醒、風險提示與工單建立串在一起，但保留人工覆核。

// EKel 會怎麼落地
  1. 01先定義不可越過的合規紅線：哪些資料不能進模型、哪些回答必須附來源、哪些任務必須人工覆核。
  2. 02建立 reference dataset 與 eval rubric，用真實金融場景測 hallucination、權限外洩與錯誤建議。
  3. 03先做 1 個可量化 KPI 的 sprint，例如客服摘要時間、KYC 補件處理時間或內規查詢時間。
  4. 04上線後用 log、抽樣、告警與版本控管持續調整。
// 適合的公司
  • →有大量文件、內規、產品資訊或客服紀錄，但搜尋與整理耗時的金融團隊。
  • →想把人工反覆執行的非結構化工作（文件、查詢、摘要）轉成可量測 AI 流程的金融機構。
  • →希望先用小型 sprint 測 ROI，而不是一次買完整 AI 平台的公司。
// 參考來源
Salesforce Agentforce for IndustriesSalesforce Financial Services Cloud
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// 客製 AI 系統架構

AI 不是一個工具，是 4 層堆疊起來的系統。

// 第L4 層
使用者層
行員、客服、客戶——透過 Web、Mobile、內部工具、Slack、Email 與系統互動。任何 AI 介面都要保留人工覆核退路。
Web · MobileInternal toolsSlack · Email
// 第L3 層
應用層
用 **Vibe Coding** 客製應用——把 AI 嵌進公司既有的具體業務流程（KYC、合約審閱、客服分流、報表）。複雜多步驟任務（例如「KYC 補件 → AI 抽取 → 風控規則 → 承辦人覆核」）走 **agentic workflow**，由 AI agent 串接多個 tool 與資料 source。每個流程綁一個 KPI，不是另開一套儀表板。
Vibe CodingAgentic WorkflowAuth · RBAC
// 第L2 層
AI 層
LLM Gateway（多模型路由）+ RAG retrieval + Eval pipeline + Guardrails + Hallucination 監控。模型可換、guardrail 不能省。
LLM GatewayRAG · EmbeddingsEval · Guardrails
// 第L1 層
資料層
Vector DB（內規／文件向量化）+ 結構化資料庫 + 文件存放 + 完整 audit log。資料分級決定哪些可以離開機房。
Vector DBDocument storeAudit log
// 金融 AI 合規 checklist

每一個項目都過了，才叫「ready to ship」。

01
資料分級

分清楚哪些資料絕對不能進入模型、哪些可以送 commercial LLM、哪些只能在私有部署裡跑。沒分清楚 = 不該開始。

02
部署選型

私有部署 / 合規 LLM Gateway / On-prem inference——按資料分級決定，不是按「最簡單」決定。

03
留存與稽核 Trail

所有 prompt + retrieval context + LLM 回應都留存可追，含時間戳、user、模型版本。稽核時調得出。

04
Hallucination 監控

上線後持續抽樣（自動 eval + 人工複核），對「答錯有後果」的流程設告警閾值。模型升級時 regression test 全跑。

05
人工覆核流程

AI 是「準備提案」不是「自主決策」——KYC 結論、合約條款、放款建議都由人簽。AI 把人工從重複工作中解放出來，但不取代判斷責任。

06
Eval 與 Reference Dataset

上線前用真實金融場景測 100+ 案例（合規問題、權限外洩、錯誤建議）。每次模型版本更動全部重跑，沒過不上線。

// 常見問題

客戶最常追問的 5 件事。

01資料絕對不能上雲，AI 還能用嗎？
可以。on-prem 部署的開源模型（Llama、Mistral、Gemma 等）+ 自有 vector DB + 自有 inference 是完整可行方案。trade-off 是模型品質會比 frontier model 弱 1-2 代——對「結構化文件抽取」、「內規查詢 RAG」這類任務通常夠用，對「客服自然對話」就會明顯比不過商用模型。判斷依據是資料分級：哪些絕對不能離開機房、哪些可以走合規 Gateway、哪些可以送 commercial LLM。沒分清楚之前不該動工。
02模型升級之後，已經測過的 eval 還算數嗎？
不算數。模型升級的本質就是「行為可能改變」——同樣的 prompt 在新模型可能給不同回答。健全做法是把 eval pipeline 接進 CI/CD，每次模型版本更動（含 GPT-4 → GPT-5 這種大升級）都跑全套 reference dataset，hallucination rate、accuracy、latency 都過閾值才能切版。沒過就 rollback 到上個版本。eval reference dataset 的維護成本通常被低估，但這是 production AI 跟 demo AI 的分水嶺。
03RAG 跟 Fine-tuning 該選哪個？
90% 場景選 RAG。理由：(1) 內規會變，RAG 改文件就好，fine-tuning 要重訓；(2) RAG 答覆能附來源，稽核時調得出；(3) 成本低 1-2 個量級。Fine-tuning 適合「風格一致性」（例如客服回覆固定格式）或「特殊領域語彙」（例如 domain-specific 縮寫），但金融業很少非 fine-tune 不可。實務常見組合是 RAG 做主、fine-tune 一個小模型做 query reformulation 或 reranking。
04為什麼很多 AI 專案做半年才上線？
通常因為三件事：(1) 沒先把資料、權限、整合點盤清楚就動工；(2) scope 太大（「做一個 AI 平台」而不是「做一個流程」）；(3) eval rubric 沒有上線前定義好，上線後才補。把這三件倒過來，4-6 週可以做完一個 vertical 流程——前提是「一個流程一個 KPI」，不是「先建一個平台」。
05為什麼不直接用市面上現成的 AI 客服 / 文件 AI 產品？
如果現成 SaaS 適合，就先買現成的——這是工程師的判斷，不是顧問話術。客製的時機通常是三選一：(1) 合規限制讓現成 SaaS 無法部署（資料不能離境、不能 multi-tenant 等）；(2) 流程需要跟既有系統深度整合（不只是 webhook）；(3) AI 行為本身是競爭優勢（「我家的客服回應跟別人不一樣」）。前兩個在金融業很常見，第三個比較少。

金融 AI 要先證明可控，再談擴大。

我們可以從一個流程、一次 sprint、一組真實 eval 開始，判斷 AI 在你的金融場景裡到底省多少時間、承擔多少風險。

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