國泰金(2882)前八月賺近千億，代理式AI能否開始貢獻獲利？

國泰金把代理式 AI 推進日常營運流程

國泰金(2882)今年舉辦技術年會，首度公開以代理式人工智慧建立的「數位同事」試驗。代理式人工智慧能拆解任務、調用工具，並依流程完成多個步驟。近期金融科技的焦點涵蓋代理式人工智慧、AI 驅動資訊系統升級與數位資產，國泰金目前揭露較多的成果集中在前兩項。

年會吸引近7,000人報名，線上與現場觀看人數突破3,500人，反映金融業導入 AI 的關注度快速升高。不過，參與人數代表產業熱度，商業價值仍要回到成本、收入與風險指標。數位同事能否規模化，將決定試驗能否進一步轉成營運效益。

 

十年系統重整，讓六百萬張 CUBE 卡有資料底座

金融業導入 AI，前置工程往往比模型更耗時。國泰金副董事長蔡宗翰表示，集團投入數位轉型已達十年，初期斥資超過90億元整頓資訊系統，並花五年處理被形容為「下水道工程」的底層資料庫整合。

這段歷程很像行軍先修糧道。模型可以快速採購，跨系統資料的一致性、權限與歷史紀錄卻需要長年累積。金融機構若缺乏乾淨且可追溯的資料，個人化推薦容易失準，法遵與資安風險也會跟著放大。

國泰世華銀行後續推出 CUBE 應用程式與實體信用卡，讓客戶自行選擇權益，目前累計流通卡量已超過600萬張。六百萬張卡代表服務觸及規模；投資判斷還要追蹤活卡率、每卡消費、獲客成本及交叉銷售成效，才能確認資料整合對獲利的貢獻。

 

法務初審與科技治理，先從高頻繁瑣工作切入

國泰金現階段的 AI 應用，已涵蓋專案管理、科技治理審查與法務合約初審。這些流程具有高頻、規則多、文件量大的特徵，適合用數位勞動力協助整理資料、比對規範與提出初步結果，再由人員完成覆核。

金融業的部署門檻也高於一般企業。代理若能存取內部資料並調用多套系統，權限控管、資安監控及稽核軌跡都要同步建立。Google Cloud與微軟參與技術年會，討論企業導入 AI 後的權限設計及實務應用，也反映雲端平台、模型與金融機構之間的合作正逐步加深。

責任治理決定擴張速度。若模型輸出錯誤、資料存取越權或責任歸屬模糊，金融機構很難把代理式 AI 放進高風險流程。初審、整理與提醒屬於較合理的起點，後續再依準確率和稽核結果擴大權限。

 

前八月獲利成長，AI 貢獻仍需拆成營運指標

截至今年8月底，國泰金累計稅後淨利986.4億元，年增52%，顯示集團獲利規模明顯走高。這組數字與科技升級同時出現，現階段仍無法單獨拆出 AI 對淨利的貢獻，也無法直接推導兩者的因果幅度。

後續可追蹤三類指標：單件作業時間與人力成本是否下降、錯誤率及法遵事件是否減少、個人化服務能否提升轉換率與客戶黏著度。資產管理及企業金融若開始出現具體產品、客戶採用與收入貢獻，AI 才會從效率工具進一步成為成長來源。

數位資產目前列入技術年會主軸，具體產品與財務成果仍未充分展開。以投資角度看，國泰金已完成相當長的資料與系統準備期，下一階段要看效率能否量化。在缺乏成本節省、收入提升與風險改善數據前，較合理的定位仍是觀察營運升級進度，暫時不把技術展示直接換算成估值溢價。