金融業AI應用2026調查：43%導入、生成式AI達76%代表什麼
金管會在2026年10月15日公布115年金融業應用人工智慧(AI)調查結果：383家受調查機構中有164家已導入AI，導入率來到43%；在這些已使用AI的業者中，生成式AI(能自己產生文字、程式碼、報告草稿的AI技術)的採用比例從一年前的27%一口氣衝到76%。换句話說，不是更多銀行、保險、券商開始用AI，而是原本就在用AI的業者，現在幾乎都換成了會「生成內容」的新一代工具。
43%導入率是怎麼算出來的
這份調查由金管會每年進行一次，追蹤銀行、保險、證券期貨等受監理的金融機構使用AI的情況。根據金管會2026年10月15日發布的新聞稿，115年共有383家機構接受調查，其中164家表示已經導入AI應用，導入率43%。對照前兩次調查，113年導入率29%、114年(2025年5月20日公布)33%，可以看出這三年是逐年加速的：29%→33%→43%。
分業態來看，本國銀行的導入比例最高，114到115年都維持在87%；壽險公司則是67%降到65%，大致持平；證券投資信託事業(投信)115年導入比例為56%；114年的產險公司導入比例則是45%。整體而言，銀行業的AI普及程度明顯領先保險與證券期貨業，但後兩者的成長速度其實更快。
三年趨勢：證券期貨業成長最快
把三個業態放在一起比較，會看到不同的起跑點和成長曲線：
| 業態 | 113年 | 115年 | 成長 |
|---|---|---|---|
| 銀行業 | 41% | 48% | +7個百分點 |
| 證券期貨業 | 18% | 37% | +19個百分點 |
| 保險業 | 43% | 53% | +10個百分點 |
證券期貨業從18%跳到37%，等於兩年內導入率翻倍還多，是三個業態中成長最明顯的。銀行業雖然基期已經很高，但仍穩定往上；保險業則維持中段成長。整體方向一致：金融業對AI的採用，三年內是全面加速的狀態。
AI真正被用在哪？不是你以為的智能客服優先
調查顯示，金融業AI應用最主要集中在「內部行政作業」與「智能客服」兩大領域，而業者導入AI的前兩大目的是「提升作業效率」與「節省人力」。這點和多數人想像的「AI客服取代真人」不完全一樣——AI目前花更多力氣在內部流程自動化，智能客服只是應用場景之一，不是唯一重心。
值得注意的是導入目的排名的變化。113年與114年，業者導入AI的第三大目的是「提升客戶體驗」；但到115年，第三大目的變成了「提升分析及決策效益」。金管會的調查結論也指出，AI應用正逐漸深化為營運決策輔助工具。這代表AI的角色正在往後台移動：從單純幫客戶解答問題的前台工具，逐步變成協助機構分析數據、輔助內部決策的角色，例如風險評估、報告分析等後台作業。
不過即便如此，AI目前在金融機構裡仍然以輔助角色為主，最終決策普遍還是由人來判斷，並非完全自動化運作。
什麼是代理式AI？跟你平常用的聊天機器人差在哪
115年調查首次統計「代理式AI」(Agentic AI)的導入情況，結果是33家業者已經導入。分布上以證券期貨業最多(15家)、其次是銀行業(11家)、保險業(7家)；細分的話，投信6家、本國銀行7家、壽險5家、證券4家、投顧3家、保經2家、期貨1家、金控4家。
代理式AI跟一般聊天機器人最大的差別，在於「自己動手做事」的能力。聊天機器人多數時候是你問、它答；代理式AI則能規畫執行步驟、呼叫其他系統或工具、跨系統存取資料，自主推進一個多步驟的任務，而不只是單次回覆。目前金融業導入代理式AI的主要應用，集中在資料蒐集、研究報告撰寫、程式碼檢核等內部作業，整體仍處於發展初期階段。
關於這類AI的概念與運作方式，可以參考AI代理付款安全嗎？Agentic Commerce授權機制與風險界線一次看懂這篇的說明。
代理式AI能力越大，監管就盯得越緊
因為代理式AI可以自己呼叫工具、跨系統動作，一旦管理不當，風險也會跟著放大：可能出現目標偏離、工具被誤用或越權存取、敏感資料外洩，或是多步驟流程中一個環節出錯，連鎖擴大成更大的問題。
金管會在2026年10月13日發布了「金融業運用代理AI安全諮詢文件」，公開徵詢各界意見30天。這份文件提出三大管理方向：
- 安全治理：要求以每個應用場景為單位，先釐清這個AI要做什麼、誰負責、它能存取哪些資料、能呼叫哪些工具、能執行哪些動作，並且要配置覆核(人工再檢查一次)、監控、停用與復原機制。
- 風險分級：依資料敏感度、動作造成的影響、能力邊界與可擴散性來分級,採「就高不就低」原則——只要有一項風險偏高,整體就按高風險處理。文件用L1到L4示意風險等級，L1是單純查詢、摘要、草稿輔助等低風險操作，一路到L4是會影響核心金融業務、交易、付款或重大客戶權益的高風險操作。對於高風險或不可逆的操作，文件建議保留必要的人工授權、政策檢查與覆核機制；如果系統缺乏適當的阻斷與復原能力，就不適合讓AI自動執行。
- 安全控管：把代理式AI視為一種「具行動能力的非人類身分」，參考零信任架構(不預設任何系統或帳號可以被信任)的原則來管理，核心是不預設信任、持續驗證、最小權限、可追溯。
想更完整了解這份諮詢文件在管什麼、對一般客戶有什麼影響，可以看代理AI走進銀行保險：金管會諮詢文件在管什麼、對你有什麼影響。另外，金管會此前也針對金融業AI應用整體訂有六大原則，相關說明在金融業AI指引是什麼？金管會六大原則與你的權益一次看懂。
身為客戶，遇到AI客服或AI審核該怎麼辦
目前金融機構運用AI普遍還是輔助角色，重大決策多數仍由人工判斷。如果你在服務過程中遇到AI客服無法解決問題，或是對AI參與的審核、評分結果有疑義，可以留意幾件事：
- 詢問是否能轉接真人客服，多數金融機構的客服流程仍保留人工服務的管道。
- 如果懷疑某項審核(例如核保、風險評分)有AI參與，可以直接詢問該機構判斷的依據與人工覆核機制。
- 對結果有疑義時，循該機構的申訴管道反映；各機構實際的服務流程與申訴管道，以其官方公告與契約條款為準，不同機構做法可能不同。
AI的輸出不是金融建議
不管是智能客服、分析報告還是代理式AI產出的內容，都只是輔助工具的結果，不等於專業的金融建議。涉及個人財務決定時，仍然需要自己評估風險與適用條件，不能單純依賴AI的回答做決定。關於AI理財工具的能力界線，可以參考AI 理財可以信嗎？能問 ChatGPT 什麼、不能交給它什麼。
金管會這份調查也提到，推動AI應用目前的主要挑戰包括技術與模型風險、資料安全與隱私保護、合規性議題——這些挑戰同樣是業者自己在面對的課題，而不是已經解決的問題。
這份調查該怎麼看
這份調查是金管會每年固定公布的時點統計，反映的是受調查機構在特定時間點回報的導入情況，不代表每一家你往來的銀行、保險公司或券商都適用同樣的比例或做法。各機構實際導入了什麼AI、用在哪些服務環節，仍要以該機構的官方公告與契約條款為準。金管會也提到，這次的趨勢與劍橋大學CCAF《2026年全球AI於金融服務運用報告》的觀察方向一致——國際上金融服務業的AI應用同樣集中在內部營運、以提升效率為主要目的，資料隱私與模型風險也是普遍面對的挑戰。
另外，台灣的AI基本法已於115年1月施行，金管會依該法第16條盤點金融業的AI應用場景與風險，正在研訂以風險為基礎的管理規範，後續的具體規範內容，建議留意金管會官方公告。