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別再只會考證照!銀行員不想被 AI 取代,這 3 個「隱形成長力」才是關鍵?

作者:小編 於 2026-03-10
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台大校園徵才揭示了金融業的變革:理工與 AI 背景需求暴增,引發傳統行員的失業焦慮。雖然目前尚未出現大規模裁員,但金融巨頭如玉山、國泰已全面啟動「賦能訓練」,將 AI 視為風控、阻詐及精準行銷的必要工具。這場轉型被視為「無法回頭」的趨勢,重點已從「是否導入」轉向「如何人機協作」。

然而,技術進步也帶來倫理挑戰。針對 AI 介入人事考核、篩選履歷的公平性,業界與工會達成共識:最終決策權必須由「人」掌握,以防止就業歧視並保留申訴管道。對於中年員工而言,雖然數位工具學習較慢,但豐富的實務經驗在判斷複雜灰色地帶時仍具備不可替代的優勢。在這波浪潮中,唯有持續學習並保有「人的溫度」,才能從馬夫成功轉型為汽車司機,在 AI 時代站穩腳步。

別再只會考證照!銀行員不想被 AI 取代,這 3 個「隱形成長力」才是關鍵?

這幾年校園徵才博覽會,氣氛變得很微妙。

以前台大校園裡,金融業攤位前排隊的清一色是穿西裝、商學院背景的學生;現在,銀行主管眼睛盯著的是那些懂 Python、會玩大型語言模型(LLM)的理工生。這種轉變,讓很多待在辦公室十幾年的老行員心裡發毛:「我的位子,是不是快保不住了?」

現狀:這不是「選擇」,而是「單行道」

雖然台灣目前還沒出現大規模的 AI 裁員潮,但這更像是大雨前的寧靜。

金融業引進 AI 已經到了「無法回頭」的地步,這不是我在危言聳聽,而是業界的集體共識。

應用領域AI 扮演的角色為什麼「回不去了」?
風險控管毫秒級的異常交易偵測人眼不可能 24 小時盯著數百萬筆流水帳。
打詐防洗錢關聯網路分析(Graph AI)詐騙集團都在進化,人類查帳的速度追不上洗錢的跳板。
精準行銷預測客戶下一個需要的金融產品比起理專的「經驗」,數據畫像的命中率更高。

賦能,還是另一種形式的「內捲」?

金管會這幾年訂了個《金融業運用人工智慧指引》,裡面提到一個很有溫度的詞:「永續」。

這對基層員工來說,其實是兩面刃。一方面,資方有義務幫你提升數位能力(賦能);另一方面,這也暗示了:如果你不學,你的工作權可能就無法被「保障」。

玉山金控的例子很典型。他們三年前就開始幫高層上課——沒錯,先讓那些拿筆、簽呈的老闆們知道 AI 不是科幻電影,而是工具。現在,基層員工開始學 Copilot 或 AI Agent。

私房話: 這就像是當年的英文熱。以前會英文是加分,後來是標配。現在的 AI 工具,就像是手機裡的翻譯軟體。你不可能每次見到外國人都掏出翻譯機,但你得知道怎麼利用它來溝通。專業能力 是本體,AI 只是你的外掛。

當面試官變成演算法:公平嗎?

最讓勞工團體擔心的,其實是「人事考核」的自動化。

現在已經有銀行要求應徵者錄製自介影片,讓 AI 去判讀你的特質、語氣、甚至細微表情。支持者說,這樣可以過濾幾千封信件,效率高且避免人為偏見;反對者則擔心,演算法本身就帶有偏見。

國泰世華銀行的做法比較中肯:「AI 負責梳理資料,但最後按下滑鼠的那個人,必須是主管。」

為什麼「人的溫度」取代不了?

根據全金聯的調查,理財和存匯人員的危機感最強。沒錯,年輕人愛用 App,但如果你有一筆五千萬的遺產要信託,或是遇到複雜的財產繼承,你真的敢只對著螢幕按「確定」嗎?

  • 老一輩的信任感: 他們要看的是眼神,感受的是專業的誠懇。

  • 複雜決策的灰色地帶: AI 擅長處理「是非題」,但人生多的是「申論題」。

中年大叔的逆襲:經驗才是最強的 Prompt

很多人問:「我是老員工,我學不過那些 20 歲的年輕人,怎麼辦?」

其實,這就像馬夫去學開汽車。年輕人可能油門踩得快,但老司機知道哪段路有坑、哪種天氣要減速。

在「人機協作」的時代,AI 生成的答案往往需要校正。

一個 25 歲的技術員可能寫得出程式碼,但一個 50 歲的資深經理才看得出這份風險報告背後隱含的政治或產業危機。

別被「取代論」嚇傻了

與其擔心被 AI 搶走飯碗,不如擔心自己失去「持續學習」的胃口。

  1. 最終決定權必須在人: 不管是解僱、招募還是排班,AI 只能是建議。如果員工不服,必須有「人類管道」申訴。

  2. 不分年紀的數位轉型: AI 不是年輕人的專利,它是全體金融人的基本技能。

最後,送給所有金融從業人員一句話:

AI 不會取代你,是「會用 AI 的人」會取代你。

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