銀行業的 AI : 專家針對 2026 年的 13 個關鍵預測

SAS 專家團隊深入剖析即將重塑銀行業的 AI 關鍵突破、潛在盲點與臨界轉折，並揭示金融機構目前尚未準備好的挑戰與風險。

AI 的試驗階段已結束。到了 2026 年，銀行業將邁入全新的發展階段 : 自主型的代理開始實際處理客戶需求、合成資料對核心資料庫帶來潛在風險，而「信任」也將不再只是抽象概念，而是可被量化與衡量的關鍵績效指標。因此，問題已不再是 AI 是否會改變銀行業，而是，在這場已全面啟動、且持續加速的轉型之中，金融機構是否已做好準備，承擔其所帶來的影響與後果。

從代理型商務所引發的爭議，到量子運算驅動的風險建模，SAS 專家團隊提出一份「對銀行業的 13 個關鍵預測」，勾勒出將重新定義產業格局的未來趨勢。這 13 項洞察，將清楚區分出已掌握智慧銀行關鍵能力的金融機構，以及仍在基礎層面掙扎的業者。未來即將到來，而銀行現在就必須了解、也必須正視的重點，就在這裡。

可驗證的智慧，正在成為建立信任的全新衡量標準

「AI 讓金融機構變得更快、更聰明，也更有信心，有時甚至讓我們變得太過自信。從信用評分、詐欺偵測到客服應對，在業界已訓練出能在毫秒內做出判斷的智慧系統。但在這段過程中，業界是否也逐漸忽略了最核心、也最具人性的原則？那就是信任必須被贏得，而不是理所當然地被假設。

到了 2026 年，隨著銀行從以模型為中心走向以證據為中心的智慧決策，信任將從一句承諾，轉變為可被衡量的績效指標。屆時，對於每一次預測、每一個決策、以及每一段互動，都要求具備可驗證的透明度，此將成為新的智慧標準。換句話說 — 別急著相信這個預測，除非你能證明它。」

– Alex Kwiatkowski, SAS 全球金融服務總監

代理型 AI 從概念驗證邁入實際應用階段

「2026 年將成為銀行業代理型 AI 的新起點，半自主系統將開始在組織內部承擔更具意義的工作。未來的智慧銀行，將由 AI 驅動的代理來重新定義：它們能處理客戶需求、協調跨部門工作流程，並在規範治理之下，以可解釋的方式大規模做出決策。這樣的轉變，將從根本上改寫銀行如何設計營運流程，以及如何衡量 AI 的價值。

根據 IDC 預測，金融服務業者在 2028 年前於 AI 的支出將超過 670 億美元。其中，與決策制定及營運流程相關的正式上線部署，預期將迎來最大幅度的成長。產業已不再停留在概念驗證階段；真正能勝出的銀行，會是那些能將 AI 系統化、規模化落地，把試點專案轉化為實際獲利，並把治理能力轉化為競爭優勢的企業組織。」

– Diana Rothfuss, SAS 風險、詐欺與合規解決方案全球策略總監

「救命！我的 AI 代理失控了，竟然買了一台 900 美元的烤麵包機。」 而銀行正被迫承擔這些讓機器購物造成的後果

從客服中心到高階管理層，金融機構都將被迫正面迎接代理型商務快速擴張所帶來的後果。銀行勢必會看到許多爭議案件激增，起因往往是自主的代理型 AI 擅自代為下單，卻並未獲得客戶真正授權；同時，隨著犯罪者學會劫持或偽冒合法的代理，詐欺防制團隊也將面對全新的風險型態。

隨著代理型電商規模持續成長，銀行必須學會驗證的不只是人，還包括那些以客戶名義行動的代理型 AI，這也讓原本就艱鉅的金融犯罪防制挑戰，再多了一層複雜度。像是代理型 Token、行為特徵簽章與動態風險評分等框架，將成為第一波必備的控管機制，協助銀行同時守住客戶權益與自身獲利底線。」

– Adam Neiberg, SAS 全球銀行業資深行銷經理

面對合成數據的污染，銀行正建立資料純度防護機制

「隨著生成式 AI 與合成數據以更難被察覺的方式滲入核心資料庫，銀行將面臨一種全新的資料完整性危機。不同於過去較為零星、可被定位的資料品質問題，生成式 AI 可能會以大規模的方式引入錯誤，而且其逼真程度更高，使得受污染的資料幾乎難以被及時揭露與揪出。

當金融機構嘗試以合成數據加速模型開發時，許多組織可能在不自覺的情況下，把細微的偏誤與扭曲帶進信用、詐欺與風險決策流程中。為了守住關鍵作業流程，銀行將開始把最具權威性、最可信的黃金資料來源（golden source data）封存於可控的數位保險庫中，並對生成式 AI 工具可如何與核心資料集互動，建立更嚴格的治理規範。」

– Ian Holmes, SAS 企業詐欺解決方案全球負責人兼總監

生成式 AI 的知識型代理解鎖了非結構化資料的潛在價值

「到了 2026 年，生成式 AI 將在非結構化資料領域扮演的角色，就像傳統統計方法長期以來在結構化資料上的作用一樣，讓銀行能以規模化的方式萃取意義、提煉洞察。企業資料中有超過 80% 以文字、影像等非結構化形式存在，而且這個量每年仍以 50% 到 60% 的速度持續成長。

銀行將開始導入由大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）技術驅動的知識型代理，把過去長期被低度利用的非結構化資料，轉化為快速、可行動的答案與建議。透過這些新洞察，銀行不僅能加速策略性決策，也能讓風險管理從被動應對，進一步轉型為更主動、以情報與洞察驅動的管理模式。」

– Terisa Roberts, SAS 風險建模、決策與治理全球總監

愛情詐騙獲得代理型的升級

「你和模特兒交往的機率，從未像現在這麼高。不過呢，這是大型語言模型。雖然由 AI 驅動的愛情詐騙早已存在，但隨著詐騙集團開始把情感操縱武器化、並進行規模化操作，相關案件將攀升至前所未有的高點。過去需要數週、甚至數月投入大量人力經營的詐騙手法，如今只需極少成本，就能被自動化並大幅加速。

隨著機器輔助的操縱手段持續進化，真實情感與合成誘惑之間的界線將更加模糊，考驗的不只是詐欺防制機制，更是人類自身的判斷直覺。金融機構將被迫扮演起客戶的情感防火牆角色，結合行為分析與 AI 驅動的監控機制，在金錢損失發生之前，及早辨識並阻斷剝削模式。」

– Stu Bradley, SAS 風險、詐欺與合規解決方案資深副總裁

AI 投資的壓力正重新塑造金融犯罪科技市場

「未來一年，反金融犯罪合規市場將迎來一波重大洗牌，原因在於許多供應商正苦於如何把先進 AI 真正嵌入既有產品與解決方案中。近期接連出現的資產剝離相關動作，也凸顯出：要讓舊、以規則為主的平台完成現代化升級，所需的再投資規模相當龐大。結果可能就是，許多銀行手上的工具已難以跟上不斷演進的詐欺與洗錢威脅。當把 AI 硬接到既有系統上的難題逐步浮現時，那些原本建構於 AI 平台之上的金融犯罪科技，將更能展現其優勢。

到了 2026 年，金融機構將加速採用雲端原生、AI 驅動的反洗錢（AML）與詐欺偵測解決方案，以辨識並揭露更複雜的行為模式。根據我們最新針對 ACAMS 會員的調查，多數機構已將 AI 視為 AML 現代化不可或缺的關鍵；而那些能進一步走向可解釋、即時分析的銀行，將在合規與風險控管上取得顯著優勢。」

– Beth Herron, SAS 美洲區銀行合規解決方案負責人

AI 與量化的信用將加速提升債券市場效率

「量化信用策略的成長，將在 AI 輔助模型的推動下，加速公司債市場的價格探索機制。這類模型能快速吸收新資訊、另類資料與前瞻性的信用指標等，進一步提升反應速度與定價效率。主動式固定收益團隊也將逐步跳脫以信用評等為核心的作業流程，轉而採用更具彈性、以機器學習驅動的建模與決策基礎架構，把多元訊號轉換為可執行的交易決策。

在這波流程與技術演進中，強健的資料治理與嚴謹的模型風險管理，將是不可或缺的關鍵要素。此外，信用評等風險建模的創新，也將協助投資人降低損失並掌握更多市場機會。」

– Stas Melnikov, SAS 量化研究與風險資料解決方案主管

具備泡沫化意識的風險管理，理應在 2026 年成為標準... 但恐怕仍不會

「到了 2026 年，領先的銀行與資產管理機構將開始把具備泡沫化意識的模型，納入定價、資產負債管理與壓力測試之中。這類模型會明確拆解資產的市場價格，區分其背後的基本面驅動因素，同時檢視風險溢酬，以及短暫存在的泡沫化成分。透過泡沫化意識模型，機構能更早辨識那些可能導致資產價格急遽上升、且難以持續的關鍵因素。而儘管我認為這類模型在 2026 年理應成為所有銀行的標準作法，但我既擔心、也預測，現實中並不會如此。」

– Robert Jarrow, SAS 量化研究與風險資料解決方案顧問暨產業顧問

穩定幣從理論走向實務應用

「試想一條連結美國與歐洲企業往來的金流通道，結算時間從數天縮短為幾分鐘。目前距離這個願景仍有一段路，但接下來一年，受監管的穩定幣將開始進入銀行體系的實際試點。隨著美國與歐盟的監理框架逐漸明朗，銀行將著手測試穩定幣在跨境結算與資金管理上的應用，原因也很直接：資金移動更快、成本更低，且透明度更高。

部分銀行也會探索代幣化存款（tokenized deposits），或與持牌發行機構合作，讓資金在數位化的支付軌道上流動，同時強化可稽核性與合規能力。這些早期試點，代表國際支付現代化邁出的第一個具實質意義的一步。」

– Ahmed Drissi, SAS 亞太區反洗錢領域負責人

零售銀行正將商務媒體模式從試驗階段，走向規模化擴展

「到了 2026 年底，每一家主要零售銀行都將擁有一套媒體策略，不論它們是否用這個名稱來稱呼。過去 12-18 個月低調測試此模式的銀行，將開始回報可衡量的營收成長，因為廣告主與品牌會逐漸意識到：經驗證的金融數據所帶來的價值與影響力。能把金融媒體網路（financial media networks）真正制度化、並納入日常營運的機構，在 2 年內，非利息收入有機會實現 20-30% 的成長幅度。」

– Cornelia Reitinger, SAS 廣告業務開發主管

銀行全面採納氣候風險壓力測試

「隨著暴風雨、野火與乾旱對銀行投資組合的衝擊在全球範圍內日益加劇，銀行正面臨來自客戶、監理機關與股東的多重壓力，必須更積極強化氣候風險管理。2025 年也出現了史上首例：有銀行因未遵循氣候風險相關法規而遭到裁罰。因此，我預期銀行將進一步加強氣候風險壓力測試，以補足在模型、治理與基礎架構上的缺口。尤其重要的是，氣候風險壓力測試必須更緊密地整合進銀行日常的核心風險管理框架中，才能有效回應持續升高的外部期待與要求。

以 AI 驅動的自動化與壓力測試流程整合，將成為關鍵推力，其不僅能協助滿足氣候風險管理需求，也能支援其他新興的情境分析應用，例如歐洲中央銀行近期宣布的地緣政治風險反向壓力測試。」

– Peter Plochan, SAS 歐洲、中東與非洲首席風險管理顧問

銀行業邁向量子級的技術突破

「這將是我們首次看到量子 AI 帶來實質影響的一年，並進一步預告它將如何在本世代接下來，逐步重塑銀行業的整體版圖。混合式古典量子運算將從試點走向正式上線，在風險控管與詐欺偵測上帶來關鍵突破；同時，也會拓展銀行在最佳化、模擬與決策上的能力邊界，尤其是在傳統模型效能開始下降、難以支撐的領域。能及早累積實務經驗的銀行，將在準確度、敏捷性與整體效能上取得具變革性的提升，進而在競爭中形成明顯的領先優勢。」

– Julie Muckleroy, SAS 全球銀行業策略顧問

探索預測洞察，發掘應對解決方案

AI 對銀行業帶來的影響，遠遠不只這 13 項預測。你可以進一步探索 2026 年跨產業的更多科技趨勢，或了解 SAS 銀行業解決方案如何協助金融機構將經驗證的智慧轉化為值得信賴的決策。

從不受控的 AI 代理、資料污染，到量子運算試點計畫 — 2026 年，銀行業究竟還沒準備好面對哪些挑戰？ 立即了解 13 位 SAS 專家一次揭示他們對未來的關鍵預測。