麥肯錫看台灣金融業導入AI：百花齊放很熱鬧，卻難轉成獲利引擎！管國霖點破三大卡關處

鍾惠馨分析，從全球、亞洲到台灣市場觀察，銀行業「人人談AI、卻少有領先者」，關鍵不在技術是否導入，而在於是否以正確策略、足夠深度推動整體轉型。

銀行AI導入現況：多停留在工具層級

鍾惠馨表示，過去十多年銀行業歷經數位化、智慧化，如今正式進入AI化階段，但多數銀行仍將AI視為輔助工具（Copilot）或單一代理人（Single Agent），尚未真正改造核心流程。

圖左為麥肯錫全球資深董事合夥人鍾惠馨、圖右為麥肯錫資深顧問管國霖。（照片來源：麥肯錫顧問提供）

從麥肯錫訪談全球2000家企業的研究來看，雖有近9成企業已使用AI，真正將AI全面推廣至全公司的比例卻不到7％；在銀行與金融機構中，AI代理人（AI Agent）的採用率更低於多數產業。

她指出，這也是為何許多銀行「感覺用了AI，卻看不到明顯營收或效率提升」的主因。少數被麥肯錫定義為「AI高效益者」的企業，已在年報中揭露AI帶來至少5％以上的實質效益，這些公司共同特徵為「並非單點導入」，而是以AI重塑整個業務模式。

鍾惠馨進一步說明，AI應用已從Copilot快速演進至AI代理人，甚至是「多代理（Multi-agent）」模式，也就是一名員工可同時指揮10至20個AI代理，全面重構工作流程。儘管科技與創新企業已開始實踐，但金融業目前仍少見真正跨越這道門檻的案例；她預期，未來3至5年內，銀行業勢必出現具指標性的轉型樣本。

為何「由下而上、百花齊放」沒效益？他點出三個問題

管國霖則直指，許多機構採取由下而上（bottom-up）的做法，讓各部門依自身痛點提案、各自試點，看似熱鬧卻難以真正拉動公司獲利與股東權益報酬。

他強調，AI要產生可量化的財務貢獻，關鍵在於從企業戰略出發、以流程重塑為核心，而不是把AI當成單點工具。

圖左為麥肯錫全球資深董事合夥人鍾惠馨、圖右為麥肯錫資深顧問管國霖。（攝影：林韋伶）

管國霖觀察台灣目前金融業者的AI使用典型情境，就是由「A部門、B部門、C部門」各自提出需求，常見應用集中在知識庫（KM）與智慧客服等。

他直言， bottom-up的試點雖能建立「AI接受的模範」，讓員工開始思考AI與工作的連結，但缺乏「由上往下，在AI戰略找出最重要的方向。若沒有先鎖定能跨部門重複使用的核心domain，就很難把單點成功複製到全公司，最後只留下零散工具，難以形成收入上的影響跟創新的影響」。

國際壽險怎麼用AI代理人？「master agent＋多agent」已能自動化銷售

相較台灣多停留在生成式AI應用，管國霖指出，生成式AI走向AI Agent是「完全不同經營層次的改變」，因為從「內容的生成」到「真正能夠執行」是質變。

他透露，自己在亞洲看過領先的壽險公司，已能運用「多agent的操作」，由員工扮演master agent（主代理人），再主代理人調用不同單一功能代理人，像是銷售代理人、生成內容代理人、連結CRM（客戶關係管理）與產品的代理人，並落實在銷售管理全流程。

他描述，該壽險公司擁有「近100萬人業務人員」，每位業務都配備AI代理人，有助依客戶特性選擇產品、生成差異化提案，並可推送內容，「整套體系已經全部可以做到自動化」。

圖左為麥肯錫全球資深董事合夥人鍾惠馨、圖右為麥肯錫資深顧問管國霖。（照片來源：麥肯錫顧問提供）

不過，他也提醒大家，要能串起這套流程系統，前提是公司擁有的CRM與客戶畫像夠完整，「當你有好的CRM，你就有好的客人的檔案，能依年齡、偏好、溝通管道等行為傾向，提供更精準的方案與內容」。

只要能做到這一點，管國霖估算，人員生產力可能出現數十倍的成長，也能降低新人訓練與經驗累積的門檻。

台灣金融業導入AI　管國霖給三大建言

對於台灣金融業要導入AI，管國霖給出三大努力方向。第一，他認為台灣的金融業要先補上「由上而下」的戰略缺口，「現況多是每個部門都得到一點資源，然後每個部門做出一點成績」，更像「全民運動」；但AI「不是你試一點點就有結果的」，必須有清楚藍圖、鎖定主力集中投入，才能把可重構、可重複的能力做厚。

第二，台灣仍需加速從「生成式AI」跨入「AI代理人應用」。管國霖指出，目前台灣落地多在知識庫、客服等「還是屬於生成式AI的東西」，離「可以去執行工作或交互執行的動作仍有差距」；全球金融業者規模化使用AI agent的比例「不超過10％」，台灣則更少，顯示追趕空間很大。

第三，真正的突破在「把全部的流程重新拿出來重新塑造」。他直言，若仍以單點痛點為出發，很難走到中後段；要達到最佳階段，就必須「把流程重寫」，未來不再由人手操作多套系統，而是「你對一個Agent AI，然後把全流程全部改寫」，由代理人調用資料、甚至協助完成交易，才可能把AI的效益從「輔助」推進到「重塑」。

管國霖總結，台灣金融業AI導入確實積極，但要把熱度轉為財務成果，不能停在百花齊放的工具試點，而要回到企業級轉型：以Top-down決策聚焦主戰場、以AI代理人串接流程、以流程重塑擴大可複用能力，才有機會讓AI從「看起來有做」變成「真的有感」。