人工智能（AI）已經離不開我們的生活，大型企業亦開始逐步將AI融入工作流程，提高生產力，香港本地的金融機構亦開始謹慎地使用，究竟金融機構在使用時又面對哪些挑戰？
三個月推出生成式AI工具
富邦銀行（香港）透過Red Hat（紅帽）的開源技術，將AI硬件加速技術整合至OpenShift，簡化大型語言模型（LLM）及容器化AI應用程式的部署，將模型上線時間由數星期縮短至數日。富邦銀行企業數據平台、人工智能及監管科技部高級副總裁曾梓熙表示，銀行最新推出的生成式AI工具COSIE，可協助員工製作簡報、撰寫程式碼、建立數據儀表板、整理報告摘要，以及將會議語音即時轉成文字和會議紀錄。項目由規劃至首次試行僅花三個月。他引述上月內部調查指出，部分員工每月使用次數超過200次，反映工具獲積極採用。
我們希望透過COSIE節省同仁的時間，除了提升生產力，最重要的是提升同仁的AI素養（AI Literacy）。
銀行合規嚴謹 不能放任AI管理
香港本地金融機構一向以嚴謹合規見稱，在使用AI的過程中，又有哪些挑戰？曾梓熙分享，在監管方面，金管局對AI提出了兩大關鍵要求：
- 可解釋性（Explainability）：AI 解決方案必須能高層次地解釋為何會得出該答案，以及是否會對客戶產生不公平的現象。
- 公平性（Fairness）：確保 AI 決策不會帶來偏見或不公。
因此，若使用情境會影響客戶權益，銀行會堅持由人工做最後把關，如果是內部不敏感的流程（如生成會議報告、簡報等），則可以高度自動化。「因為AI始終存在幻覺風險，無法像傳統軟件做到100%精準，所以重要決策絕不採用全自動化。」另外，面對新型、未知的個案，因缺乏歷史數據，亦需要人工專業判斷。
個人AI代理或改變銀行服務
展望未來，曾梓熙認為，個人專屬AI代理（AI Agent）將成為發展方向。客戶或毋須頻繁開啟銀行App，而可透過AI代理，經銀行開放的API查詢產品或使用理財服務。在這種模式下，銀行將更專注於提供安全的API及底層金融服務。他認為，這有望降低前端維護成本與合規風險。
AI不只是技術，更是一種文化與持續演進的過程。無論企業採取哪種步伐，項目要成功，都必須安全、可靠，並帶來實際回報。
Red Hat香港、澳門及大灣區區域總經理文志鋒則觀察到，本地企業對AI主要有三種取態：保守者認為技術尚未成熟；積極者已訂立藍圖，探索以AI提升效率、節省成本，甚至取代部分工作或人手；其餘則仍在觀望和規劃。他強調，AI項目要成功，都必須安全、可靠，並帶來實際回報。
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