AI的革命热潮正盛，从生成式AI席卷全球，到台湾及整个地区的金融市场和银行纷纷将生成式AI纳入产品和服务，似??所有公司都渴??搭上AI这班列车。NetApp最新发布的云端复杂度报告指出，银行和金融服务业在AI准备度方面表现出色，72%的银行、金融服务与保险业（BFSI）受访者表示其资料基础架构和管理已针对 AI 进行最隹化。

图一 : NetApp金融服务业技术长Steve Rackham

尽管BFSI在AI准备度和最隹化方面表现出色，成本和安全仍是追求AI优势的最大挑战。在总体经济和地缘政治持续不确定的情况下，BFSI必须在追求AI以保持竞争优势的同时，平衡成本管理和网路安全问题。NetApp金融服务业技术长Steve Rackham指出，AI在BFSI产业带来的主要优势可归纳为几个不同的高阶类别，我们可以将其视为：

更紧密的客户关系和更好的客户体验

BFSI可以利用 AI 和资料简化营运，并提供个人化解决方案来满足个人客户需求，进而提升客户体验。AI 驱动的聊天机器人和虚拟助理可以提供全年无休的客户支援、个人化财务建议和更快的贷款处理速度，可大幅提升客户满意度。企业可部署生成式 AI (GenAI) 来提供个性化沟通和行销素材，更精准地迎合个别客户的喜好。

增加产品和扩大传统服务范围

GenAI不仅能辨识模式，还能生成新的模式，发挥更大的用途。对於 BFSI 而言，GenAI可以自动执行资料撷取等任务、加速金融研究，并深入洞察信用分析等领域。GenAI还可以自动建立内容，包括贷款核销和信用备忘录，加速银行流程。

更高的营运效率

让AI自动执行文件处理、资料输入合规性检查等重复性後台工作可以让BFSI 大幅提升营运效率。这也有助於将无法察觉的人为错误风险降至最低，并赋予 BFSI 以资料驱动的决策能力。例如，由机器学习 (ML) 驱动的预测性 AI广泛用於辨识模式、简化流程和最隹化繁琐的工作流程。

更快速侦测并预防金融犯罪

AI 能即时分析大量财务资料，以辨识诈欺交易、评估信用度及预测风险，让企业得以做出更资讯充分的决策。

从以上所述，我们可以看到 AI 能透过许多方式协助企业。然而，企业仍在尝试确定符合其企业目标的最隹方法。

在当今竞争日益激烈的环境中，金融科技公司和数位优先的银行正逐渐占据一席之地。然而，传统银行拥有一大优势，即其拥有的大量客户资料。如此庞大的资料量可能会让人不知从何着手利用。透过利用 AI 等新技术并部署强大的资料基础架构，BFSI 能将此资产转化为可行的洞察，以满足不断变化的客户需求，并在竞争中保持领先。

提升客户体验和业务效率

AI在改善客户体验和业务效率方面具有重要作用，尤其是在BFSI等产业。AI的实际应用不断发展。例如，我们已看到 AI 用於大型语言模型 (LLMs) 分析资料带来的显着效益。

GenAI 解决方案 (如LLMs) 的一大优势是能多次从储存空间读取原始资料集，并将其处理到记忆体中，以培养智慧。透过处理多模型和多种类型的资料，BFSI 可以扫描客户服务对话中的音讯、电子邮件和信件中的文字，甚至是影像，例如支票的扫描??本。分析这些多元的资料输入将让企业得以建立更完善的客户个人档案，以提升整体客户体验无论是提供更好的服务产品，或是更强的能力来发现诈骗等异常情况，并采取行动。

加强资安态势

网路威胁肯定在持续增加。根据Fortinet近期报告显示，2023 年上半年，台湾每秒遭受近 1.5 万次攻击，包括与反洗钱和诈骗侦测相关的攻击，让台湾成为亚太地区的头号受攻击目标。特别是对於 BFSI 产业来说，企业持有的敏感资料和交易数量庞大，这使得网路犯罪分子窃取金钱或扰乱经济活动的动机更加强烈。

因此，政府正在推出更多法规，企业需要进一步加强其资安能力。许多企业都会关注伺服器、端点、网路等方面的威胁。然而，这有时会导致企业忘记网路攻击的最终目标是获得他们的资料。因此，部署强大的策略来保护敏感资料绝对是重中之重。此举可细分为三个不同领域：

预防您首先要做什麽来防止攻击？

了解您所拥有的资料类型、资料的放位置，以及谁有权限存取资料，这些都是关键问题，但有时会被忽略。

侦测您的系统发生了什麽变化？使用者的行为是否有所不同？

及早侦测是降低网路攻击影响的关键。 网路入侵的最大指标之一，就是资料因加密而出现异常变化。能够监控资料，并察觉到加密率突然变化，即为显示攻击正在进行中的明显迹象。NetApp 部署了可侦测加密率变化的技术，并能提醒管理员甚至自动锁定资料以防止进一步的损害。此外，企业应该检查使用者的「行为」是否反常。通常，使用者拥有可辨识的习性。例如，使用者通常会在类似日期和时间登入，存取相同类型的资料等。藉由利用使用者行为分析等功能来寻找使用者行为异常，企业就能迅速采取行动，有助於侦测并阻止潜在的攻击。

复原如果遭受攻击，您将如何复原？

即使有强大的预防和侦测策略，网路攻击仍然可能发生。因此，做好快速复原的准备极为重要。 在发生攻击的情况下，重点应放在恢复最小可行业务 (MVB) 上，即维持业务运转所需的核心服务。现代法规通常要求企业维护网路保险库和隔离环境，使其能对受损资料进行监识分析，同时安全地复原基本服务。这样即使发生严重入侵事件，也能确保业务连续性。部署具备 AI 驱动侦测能力的智慧型资料基础架构，也能够协助金融机构主动扫描并分析资料流量，即时且高精准地评估模式。这将有助於 BFSI 确保服务不中断，更重要的是，防止资料和金钱损失，以及保持客户的信任。

帮助客户平衡AI投资与风险管理

随着各种总体经济和地缘政治的不确定性不断演变，企业必须谨慎地在投资 AI 及其应用与潜在风险之间取得平衡，同时保持财务审慎。根据 NetApp 的 2024 年云端复杂性报告，全球 31% 的公司已从其他业务领域重新分配资金，以管理 AI 专案的成本。

资料是 AI 的命脉，而「资料流入」这项工作流程中包含许多不同的工作负载。然而，企业可能面临挑战是，如何在不影响多年来为其他业务功能建立的企业标准的情况下，确保资料能够快速、有效地提供给不同的 AI 团队。

在 NetApp，我们可以在 AI 的整个资料生命周期中为企业提供协助：

确保正确的资料能在需要时、需要的地点提供给正确的人

例如，我们的 FinOps 解决方案能助企业整合云端成本和基础架构最隹化。我们让企业能更清楚地了解其云端支出，找出最隹化机会，并更有效地分配资源。这种方法确保正确的资料能在需要时、需要的地点提供给正确的人，同时将存取权限限制在授权人员，例如财务和 IT 团队。接着，财务和 IT 团队可以建立最隹实务，以量化和理解云端使用成本，在财务承诺和适应不断变化的环境所需敏捷性之间取得平衡，藉由确保 AI 投资既具策略性又可持续发展来推动数位业务成长。

协助企业遵守各种新的和不断发展的AI法规

随着AI采用率的加速，强大的资料治理对於风险管理变得越来越重要。NetApp 提供全面的合规性和治理解决方案，对资料进行分类、归类和控制存取，确保整个组织中储存资料的完整性。从我们业界领先的静态资料加密，到我们 AI 驱动的隐私控制，NetApp 协助金融机构遵守监管机构的严格要求，符合不断发展的 AI 法规，这些法规要求长期保存模型及其相关资料集的??本。

确保资料能够以不可变、不可删除的方式予以保护

在现今不确定的环境中，金融机构必须投资於能够适应和扩展的解决方案，以满足不断变化的业务需求。NetApp 的智慧型资料基础架构方法为我们的客户提供了从任何地方存取资料的弹性，同时提供卓越的资料保护，防止未经授权的存取或窜改。

AI在BFSI的未来发展趋势

在NetApp，我们从两个关键领域审视金融服务中的信任：客户是否信任他们的金融机构，把钱和资料托付给他们？

但随着我们迈入新的 AI 时代，我预见信任将出现新的维度对所提供的 AI 服务的信任。

如今，我们看到 BFSI 产业出现一波新的 AI 驱动创新、产品和服务的开发浪潮。例如，推出整合 AI 聊天机器人的智慧助理，在数位平台上与客户密切互动。

金融机构将不可避免地需要向其利害关系人和客户解释并证明 AI 为何以及如何做出决策。随着对 AI 服务信任的需求增加，这种透明度将变得极端重要。政府已推出法规指导 BFSI 必须遵守的 AI 责任使用。事实上，台湾的金融监督管理委员会已於 2023 年 10 月发布了 AI 系统和 GenAI 应用的指导方针，采取措施规范银行、金融服务和保险业采用 AI。金融机构需要证明客户资料仍然安全可靠，而且所采用的 AI 系统在使用资料时是以合??道德和负责任的方式运作。

AI 的广泛采用已为大势所趋，AI 驱动的模型将挑战传统的银行、保险和金融服务实务。企业必须意识到的关键是，支撑 AI 的是对资料的严格期??。部署强大、智慧的资料基础架构将让银行、金融服务和保险机构得以掌控其资料，同时不影响资料安全。

最终，藉助 AI 驱动的智慧型资料基础架构，BFSI 可以应对其最紧迫的挑战。随着网路防御能力的强化，诈骗受到遏制，合规变得更容易，效率得到提升，我们相信台湾整体金融生态系统将变得更有韧性和竞争力。