AI is redefining finance, but trust remains its currency. As AI systems make increasingly high-stakes decisions—who gets a loan, who’s flagged for AML, who receives an offer—the cost of error multiplies. The message for financial leaders is clear: A black-box AI might optimize for accuracy but can expose the bank to unseen bias, regulatory penalties, or wasted budgets. A Responsible AI framework builds resilience, customer confidence, and long-term value.

作者：王定遠，维曙智能解決方案架構師 AI實施的挑戰 在過去八年間，維曙見證了AI在各行各業中的快速發展與廣泛應用。根據我們服務過的客群統計，醫療保健領域的AI應用佔比最高，達到34%，其次是製藥與生命科學產業的25%，製造業則以23%緊隨其後，其他產業合計佔18%。儘管AI技術的潛力引發了廣泛的熱情與期待，其實際實施過程卻面臨著顯著的矛盾與挑戰。 過去八年來，維曙啟動了許多AI專案，服務各行各業廣泛應用 雖然有高達92%的企業計劃在未來三年內增加對生成式AI的投資，但僅有1%的高階主管認為其組織已達到AI成熟度的理想狀態。更令人憂心的是，根據Gartner的研究報告，約有30%的生成式AI專案因實施成本過高，而在概念驗證（POC）階段被迫中止。這些數據不僅凸顯了AI技術在實際應用中的複雜性，也反映了企業在推動AI轉型時所面臨的現實困境。 AI就緒企業面臨的關鍵挑戰 來源：麥肯錫2025年1月報告 “Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potent