AI帶來的是速度，人類賦予的是溫度。澳洲的行員訓練AI後遭裁員，結局超展開，對比摩根大通、渣打、星展推人機協作，金融客服人機共存再掀討論。

林瑞嘉

當人工智慧開始深度介入銀行業，一名資深員工卻在不知情的情況下「親手訓練出取代自己工作的機器人」。這聽起來不像科幻，而是澳洲聯邦銀行近期真實發生的案例。63歲的資深櫃員Kathryn任職25年後遭到裁員，更諷刺的是，她最後負責的工作之一竟然是協助該銀行的AI客服專案（Bumblebee AI）設計並測試聊天機器人的回應。正如她苦澀地坦言：「等於是我親手訓練了一個搶走我飯碗的機器人。」

事件曝光後，銀行不得不承認這次裁員的判斷失當。AI系統上線後，客服電話量不減反增，迫使管理層撤回裁員決定並公開道歉。這場風波揭示了全球金融業的一個現實：當AI以提升效率之名進入客服，如果缺乏明確的人機分工與良好的倫理設計，不僅難以提升服務品質，反而可能侵蝕客戶的信任與專業精神。

真正的智慧金融客服，絕非讓AI取代人，而是將AI視作推動銀行「服務升級」與「人才升級」的引擎。也就是說，資訊處理這類工作交給AI，人則專注經營客戶關係與信任。唯有在人機共存、優勢互補的架構下，銀行才能在效率與溫度之間找到新的平衡點。

在客戶服務領域，人工智慧的應用已經從以「自動回答」為主的時代，邁入強調「主動協助」的新階段。以往，聊天機器人主要被定位為減輕人力負擔的工具，但隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）的成熟，這類系統正逐步成為銀行知識庫與服務流程的中樞。

渣打銀行的演進歷程尤具代表性。早期，該行基於美國Kasisto公司的KAI平台，打造了一套可即時處理常見查詢的智能客服系統。這套系統能快速回覆餘額查詢、掛失報失、匯率查詢、信用卡申請進度等標準化問題，大幅提升了服務效率。然而，第一線的客服人員並未因此消失，他們仍是系統背後第二線的關鍵角色。

智慧客服的核心在於人機協作模式。當客戶出現焦躁、高額投訴或跨部門問題時，AI會自動觸發人工介入。此時，人工客服進入協作界面，系統會提供AI建議回覆、客戶歷史紀錄及AI判斷指標。客服人員可選擇採納、修改或覆寫AI的建議。人工的價值不在於速度，而在於補足AI欠缺的敏感度與同理心。人類能辨識客戶情緒背後的潛台詞，適時安撫或提供補償，這是語言模型難以模擬的。技術層面上，如Kasisto公司的KAI-GPTv4引入檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）提供可解釋性，並設計讓AI在不確定時坦承無知。這種機制是對人類專業的禮讓，將決策的最終詮釋權歸還給人工客服，確保他們在服務的最後一哩仍能發揮關鍵作用。

這場人機協作的演進也改變了前線員工對自身角色的認知。客服人員不再只是接線生，而更像導演與顧問。在AI能自動搜尋並預判客戶需求的情境下，客服人員要做的是在關鍵時刻決定「要不要、何時，以及如何介入」。有時，他們的一句真誠安撫比任何系統自動回答都有效；有時，最好的服務就是靜靜地傾聽。AI帶來的是速度，而人類賦予的是溫度。真正的智慧客服，從來不是為了取代人類，而是讓人機共同演出一場由理解、同理與行動交織而成的協奏。

當然，要讓人機共存的客服模式真正創造價值，還需要進行流程重構。銀行必須重新定義由AI執行的工作項目和需要人工主導的流程，建立透明的分工機制與監控節點，讓「AI預審、人工覆核、例外處理矩陣」成為客服流程中的標準配置。然而，再完備的AI系統也離不開人員素質的提升與組織文化的轉型。這正是銀行在AI時代所面臨的另一項重大挑戰：人才升級。

在AI時代，銀行之間的競爭不再比誰的科技更領先，而是比誰的人才轉型更迅速、更成功。前線的客服人員必須掌握AI系統操作、數據判讀、情緒管理等新技能；管理者則要學會如何設計「人機共治」的流程，讓AI成為決策的助力而非潛在風險。國際間各大銀行也已意識到這點，並透過不同措施推動員工技能重塑。

舉例而言，摩根大通將AI技能培養納入員工訓練的核心，新進員工必須學習提示詞工程（Prompt Engineering），以掌握如何與生成式模型協作，讓員工的定位從執行者轉變為「指揮AI」的管理者。而渣打銀行目前採用「技能導向型組織」架構，將人工智慧、數位化、創新、領導力等納入核心職能，並每年定期舉辦「人工智慧與數據週」活動，推動全員再學習與內部轉任。星展銀行更是早在10年前便開始培養員工的數位敏感度。該行自行研發的DBS-GPT平台不僅提供資料搜尋和內容翻譯功能，更成為員工日常決策的輔助夥伴。隨著業務自動化程度提高，原有職位也逐漸衍生出全新角色。例如，傳統客服人員升格為「數位旅程設計師」，授信人員轉型為「數位授信流程優化顧問」等。

AI雖能帶來效率與嚴謹的規則，但唯有人類能體察情感、承擔倫理責任。在這波浪潮中，銀行必須讓機器負責資訊處理與執行規則，而人類則專注於經營客戶關係、理解焦慮，並詮釋價值、做出抉擇。人機共存的關鍵，在於讓機器負責效率，人類守護意義。（作者為陽明交通大學資訊管理與財務金融學系專任教授、華南金控獨立董事） 閱讀完整內容