國內多家主要銀行近期加速將人工智慧（AI）技術導入行動銀行 App，針對個人化推薦、對話式搜尋與智慧客服等場景進行升級。金融業者正將營運戰場從過去的帳戶開戶數與功能數量，轉向提升月活躍使用者（Monthly Active Users, MAU）互動率與服務黏著度。
五大銀行加速導入 AI 打造個人化金融體驗
台北富邦銀行升級行動銀行 App，利用演算法分析使用者的數位軌跡與交易紀錄，透過排序與需求預測模型提供即時建議，例如在客戶完成外幣兌換後適時推送旅遊平安險提醒。台新銀行則透過自主研發的智慧推薦引擎，針對超過 360 萬名數位客戶辨識其不同人生階段的金融需求，有效提升使用者的互動表現。中國信託銀行則將技術運用於智慧決策與風險防護，並結合個人化介面與定期回顧功能，增強客戶的黏著感。
結合生成式 AI 與大型語言模型 簡化流程與對話搜尋
國泰世華銀行在旗下的數位平台導入生成式 AI（Generative AI），並結合檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構升級智能助理，使客戶能直接以自然語言搜尋特定功能，大幅降低使用門檻。玉山銀行則引進雲端服務平台的 Gemini 模型，推行智慧房貸顧問與投資對話工具；既有貸款客戶只需確認少數基本資料即可完成線上申請，必填資訊欄位減少高達九成，顯著節省使用者操作時間。
這代表什麼
這項趨勢代表金融業的數位轉型進入了精細化營運的新階段。過往銀行 App 著重於功能堆疊與開戶人數，但使用者常常面臨功能太多、找不到所需服務的困境。透過 AI 技術分析使用行為，銀行得以將服務主動推送到使用者面前，實現「服務找人」的模式。對一般民眾而言，這意味著操作流程更簡單、獲得的資訊更貼合當下需求；對中小企業與其他產業來說，這展示了如何運用資料分析與生成式 AI 來重塑客戶互動流程，將龐大的客戶流量轉化為實質的業務黏著度。
背景補充
檢索增強生成技術能將企業內部的專屬知識庫與大型語言模型（Large Language Model, LLM）相結合，讓 AI 客服在回答問題時參照企業內部的最新規範或資料，有效降低模型產生不實資訊的風險，因此被大量金融機構採納。此外，隨著金融科技（Financial Technology, FinTech）競爭日趨激烈，銀行的數位指標已從早期的「數位帳戶開戶數」與「App 下載量」，移轉至「月活躍使用者人數」與「客戶留存率」。如何在兼顧個人資料保護與風險控管的前提下，發揮資料價值並精準行銷，成為銀行能否在數位時代脫穎而出的關鍵課題。
常見問題
銀行 App 導入生成式 AI 主要能提供哪些新功能？
銀行主要將生成式 AI 用於智能對話搜尋、個人化投資與保險建議，以及簡化房貸等金融商品申請流程，讓使用者能用自然語言快速找到所需服務。
什麼是 RAG 技術？為什麼銀行客服需要它？
RAG 是檢索增強生成技術，它能結合銀行的內部資料庫與大型語言模型，確保 AI 回答時能引用精確且即時的金融資訊，避免出現錯誤解答。
行動銀行 App 的競爭重點發生了什麼變化？
銀行競賽已從早期追求 App 下載量與功能多寡，轉向搶占月活躍使用者（MAU）與回訪率，透過 AI 實現「服務找人」的精準行銷。