美國中大型區域銀行正在加速推動商業貸款業務的數位轉型，積極將人工智慧（AI）技術整合至日常營運。最新發布的國際金融產業調查指出，自動化與 AI 應用已顯著縮短貸款前期作業流程，並改變了金融專業人員的職能重心。
資料整合成為 AI 應用的核心關鍵
該研究針對管理資產約 120 億至 2,350 億美元的 15 家社區、區域與超區域性銀行進行深入訪談。結果顯示，許多銀行過去面臨資訊分散與人工處理效率低下的困境。欲落實實用的 AI 應用，最重要的一步是解決「資料孤島」問題，將貸款申請、核保、貸後服務、擔保品管理及風險監控等資訊完全匯集。
受訪機構指出，部分銀行已透過更新核心系統與建立中央客戶資料庫，成功把分散在不同平台的系統串接起來。在資料統一後，AI 便能順利導入信用報告解析等複雜作業，不僅提高資訊透明度，也使銀行能更快完成前期的審查準備。
自動化加速作業，最終風險判斷仍仰賴人工
雖然自動化工具大幅減輕了重複性行政作業的負擔，但調查強調，技術無法取代銀行家在風險控制上的專業經驗。金融從業人員仍須對資料的正確性進行查核，並在授信決策中納入質性判斷。
業界主管認為，AI 技術擅長加速標準化流程，卻無法提供具備溫度的客製化服務。對於結構複雜或特殊產業的企業貸款，銀行從業人員的人際溝通與商業洞察，依然是評估風險與維持客戶關係時不可或缺的核心能力。
這代表什麼
這項趨勢對台灣金融業與廣大中小企業帶來了實質的啟示與影響：
- 對台灣金融業的啟示：台灣許多金融機構同樣面臨新舊系統交錯、資料散落在不同部門的挑戰。若要有效發揮 AI 應用的潛力，銀行應優先落實底層資料基礎建設的整合，而非盲目引進先進演算法。建立單一且可靠的客戶與風險資料庫，才是推動智慧金融的關鍵。
- 對中小企業申貸的影響：隨著銀行端導入自動化審核技術，企業在申請商業貸款時，資料準備的完整度與數位化程度將直接影響審核速度。然而，企業主無須擔心授信完全由冰冷的電腦決定，AI 主要協助整理與初步分析，最終的彈性評估與信任建立，仍取決於與銀行專員的深層互動。
背景補充
商業貸款（Commercial Lending）是指金融機構提供給企業營運、擴充設備或建案融資的資金服務。相較於申辦流程高度標準化的個人房屋貸款或信用貸款，商業貸款需要審閱複雜的財務報表、營運計畫與市場風險，過往極度依賴大量人力手動輸入與查核資料。
隨著金融科技演進，銀行業正從過往單純的「表格電子化」，邁向透過 AI 進行非結構化資料萃取與自動彙整的新階段。然而，金融業屬於高度監管產業，法律規定風險最終責任仍歸屬於機構與專業人員，這也決定了 AI 在金融授信領域扮演的是「輔助加速」而非「完全接管」的角色。
常見問題
AI 在商業貸款流程中主要扮演什麼角色？
AI 主要用於自動化處理重複性的行政流程與資料彙整，例如解析信用報告與整合跨系統資料，藉此提升作業效率與資訊透明度。
引進 AI 後，銀行授信審核會完全由電腦決定嗎？
不會。AI 無法承擔風險的最終責任，最終的風險評估、決策判斷以及客製化的客戶服務，仍需由經驗豐富的銀行專業人員執行。
金融機構導入 AI 時最常見的瓶頸是什麼？
最常見的瓶頸是底層資料未統一與系統孤島問題。若沒有建立中央客戶資料庫與整合舊有系統，AI 將難以順利發揮分析效益。