根據調查，AI最常被用來提升作業效率（30%）、節省人力（18%）與提升客戶體驗（15%），具體場景包括表單自動處理、客服機器人及詐騙偵測系統。技術應用上，自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM）最常見，占比達31%，其次為機器學習（28%）與機器人流程自動化（RPA）（23%）。
生成式AI方面，目前已有61家金融業者導入，應用範圍以內部行政（39%）及智慧客服（15%）為主，不過面臨最大挑戰為內容產出不穩定（32%）、資料安全與隱私疑慮（21%），以及合規風險（18%）。值得注意的是，儘管生成式AI話題火熱，但目前仍以「輔助工具」為主，多數業者尚未全面採用AI自動化決策，43%的業者完全未使用AI進行決策，另有40%比例低於25%。
根據金管會的調查顯示，目前已有多家銀行積極導入生成式AI技術，應用於防詐、客服與法遵等領域。例如台北富邦銀行與政府合作打造「AI鷹眼」模型，用於提前攔阻異常金流；國泰世華銀行則透過語意分析助理「阿發」提升語音客服的理解與回應能力；中信銀行導入生成式AI於智慧客服與分行作業審票；將來銀行推出「AI小將」提供全天候客服，回答精準度達97%；樂天國際銀行亦在產業交流中分享其生成式AI實務應用成果。這些案例反映生成式AI已從概念走向落地，逐步滲透台灣銀行體系的營運流程。
金融三業中，銀行業AI使用率最高（87%），壽險公司居次（67%），產險公司為45%；證券及期貨業雖為三業中最低，但也從去年的18%升至今年的23%。非銀行業者也開始強化AI應用，例如國泰人壽開發「Cathay Eye」與「AI Coach」提升保單審核效率與客戶互動，新光人壽導入語音辨識與商品推薦模型，強化理賠流程與客戶溝通；新光證券則運用AI即時追蹤盤中異常資訊，群益期貨開發AI策略選股與精準行銷工具，顯示金融業各領域正朝AI化多點開花。
展望未來，共有179家業者（占47%）規劃進一步導入或擴大AI應用，目標集中在內部行政、智慧客服及打擊金融犯罪領域。業者亦認為防詐科技（31%）、在地大型語言模型（26%）與AI風控系統（16%）是可透過產業共研推動的關鍵領域。
金管會指出，現階段金融業AI應用仍多屬輔助性質，超過8成業者會定期檢測模型效度，避免偏差決策，並已展開多項聯盟合作，鼓勵技術共研與應用實驗。未來也將持續關注AI在金融領域的導入狀況，確保科技創新能兼顧市場秩序與消費者權益。
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