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研究生: 蔡宜伶
TSAI YI-LING
論文名稱: AI導入對銀行分行業務模式轉型的影響與挑戰 -以Y銀行為例
The Impact and Challenges of AI Adoption on the Business Model Transformation of Bank Branches: A Case Study of Y Bank
指導教授: 周冠男
Chou ,Guan-Nan
口試委員: 陳嬿如
Chen,Yen-Ju
盧建霖
Lu,Chien-Lin
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 經營管理碩士學程(EMBA)
Executive Master of Business Administration(EMBA)
論文出版年: 2026
畢業學年度: 114
語文別: 中文
論文頁數: 46
中文關鍵詞: 人工智慧生成式AI數位轉型人機協作
外文關鍵詞: AI, GenAI, Digital Transformation, Human-Machine Collaboration
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  • 隨著人工智慧(AI)技術的迅速發展與生成式AI(GenAI)的興起,全球金融產業正經歷深刻的數位轉型。特別是在銀行業,AI的應用已廣泛涵蓋風險控管、信用評分、客戶服務、行銷決策與作業自動化等領域,顯示AI已成為金融創新的核心驅動力。生成式AI的出現進一步重塑銀行的營運模式與人力結構,使分行功能由「交易中心」逐漸轉型為「顧問中心」與「體驗中心」,人機協作亦成為新常態。
    本研究採用個案研究法,以Y銀行分行為研究對象,透過深度訪談分析AI導入對分行業務功能變化、客戶旅程優化及分行行員職能轉型之實際影響與挑戰。研究目的在於探討AI導入後,銀行如何重新定義分行功能、優化服務流程,並調整人力配置,以回應數位金融時代的轉型需求。
    本研究期望透過Y銀行的個案分析,揭示AI技術在銀行分行層面的實際應用效益與挑戰,並提出具體策略建議,作為台灣金融業推動AI與數位轉型之參考與借鏡。


    With the rapid advancement of artificial intelligence (AI) technology and the rise of generative AI (GenAI), the global financial industry is undergoing profound digital transformation. Particularly in banking, AI applications have extensively covered risk management, credit scoring, customer service, marketing decisions, and operational automation, demonstrating that AI has become a core driver of financial innovation. The advent of generative AI further reshapes banks' operational models and workforce structures, gradually transforming branch functions from “transaction centers” into “advisory hubs” and “experience centers,” while human-machine collaboration becomes the new norm.
    This study employs a case study methodology, focusing on Y Bank branches. Through in-depth interviews, it analyzes the practical impacts and challenges of AI implementation on branch operational functions, customer journey optimization, and the transformation of branch staff roles. The research aims to explore how banks redefine branch functions, optimize service processes, and adjust staffing configurations post-AI adoption to meet the transformation demands of the digital finance era.
    Through the case analysis of Bank Y, this study seeks to reveal the practical benefits and challenges of AI technology at the branch level, proposing concrete strategic recommendations to serve as a reference and benchmark for Taiwan's financial sector in advancing AI and digital transformation.

    摘要 i
    Abstract ii
    目次 iii
    表次 v
    圖次 vi
    第一章 緒論 1
    第一節 研究背景與動機 1
    第二節 研究目的 4
    第三節 論文架構 4
    第二章 文獻探討 6
    第一節 AI於金融服務業之應用 6
    第二節 銀行分行轉型之相關理論 12
    第三節 銀行分行行員角色與職能變遷 16
    第三章 研究方法 22
    第一節 研究設計 22
    第二節 研究對象 23
    第三節 訪談問卷設計 24
    第四章 個案分析 26
    第一節 Y銀行簡介與數位轉型策略 26
    第二節 Y銀行分行AI應用現況 29
    第三節 訪談結果分析:AI對業務模式的影響與挑戰 31
    第五章 結論與建議 36
    第一節 研究結論 36
    第二節 研究建議 40
    參考文獻 43

    一、中文文獻
    1. 朱漢崙(2025)。金管會公布金融業AI調查,銀行使用率近9成。經濟日報。
    2. 吳牧恩、謝明華、李宜熹、鍾建屏(2025)。人工智慧於金融交易和造市之運用及其對金融市場之衝擊。財團法人台北外匯市場發展基金會。
    3. 吳碧娥(2025)。智慧金融:從AI應用看台灣金融業的轉型與挑戰。北美智權報382期。
    4. 杜昕(2023)。我國商業銀行數位轉型之探討。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。
    5. 孫彬訓(2024)。《金融》強化分行轉型,達虛實合一。工商時報。
    6. 張浩祥(2025)。生成式AI原理及在金融領域中之應用與突破。中央銀行資訊處。
    7. 張智星(2023)。金融服務轉型,生成式AI之機會與挑戰。財金資訊季刊第107期。
    8. 歐素珍(2025)。數位轉型下實體銀行存在必要性之探討。國立中興大學高階經理人碩士在職專班碩士論文。
    9. 鄭宇珍(2022)。金融科技浪潮下,銀行業實體分行轉型方向之研究。國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文。

    二、英文文獻
    1. Accenture. (2020). Global Banking Consumer Study 2020: Making digital banking more human. Accenture Research Report.
    2. Chen, Y., & Sungkhamanee, K. (2024). Research on the relationship between intelligent branches, service innovation, perceived service quality and retail financial performance of banks. International Journal of Business and Technology Studies.
    3. David Evans. (2025). AI and the Future of Financial Services: The View from Davos. World Economic Forum.
    4. Deloitte. (2020). The social enterprise at work: Paradox as a path forward. Deloitte Insights.
    5. Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2024). Generative AI. Business & Information Systems Engineering, 66(1), 111-126.
    6. Gallouj, F. and Weinstein, O. (1997) Innovation in Services. Research Policy, 26, 537-556.
    7. Gomber, P., Koch, J.-A., & Siering, M. (2017). Digital Finance and FinTech: Current Research and Future Research Directions. Journal of Business Economics, 87(5), 537–580.
    8. IBM. (2024). 2024 Global Outlook for Banking and Financial Markets. IBM Institute for Business Value.
    9. ITC Infotech. (2020). Automation Playbook – Banking & Financial Services.
    10. Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Machine learning and deep learning. Electronic Markets, 31(3), 685-695.
    11. KPMG. (2023). Banking CEO outlook report 2023. KPMG International.
    12. KPMG. (2024). KPMG Global AI in finance report: Transforming into a new era with the AI-empowered finance function.
    13. Lewin, K. (1951). Field Theory in Social Science. New York: Harper.
    14. Mamede, H. S., Martins, C. M. G., & da Silva, M. M. (2023). A lean approach to robotic process automation in banking. Elsevier.
    15. Thompsett, L. (2025). Temenos: 75% of Banks Now Exploring Gen AI Deployment. Temenos.
    16. Velmie. (2025). How Omnichannel Banking Drives Digital Transformation.
    17. Vial, G. (2019). Understanding Digital Transformation: A Review and a Research Agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28, 118-144.

    三、網站文獻
    1. European Commission. (2022). EU General Data Protection Regulation (GDPR).取自https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection_en
    2. McKinsey & Company(2023). Capturing the full value of generative AI in banking.取自https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/capturing-the-full-value-of-generative-ai-in-banking
    3. 雲端互動(2025)。金融業導入AI的7大挑戰。取自https://www.cloud-interactive.com/tw/insights/ai-in-finance#success

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