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Rawstone 深耕金融軟體領域十餘年，為台灣最專精的金融業軟體供應商之一，以豐富實務經驗結合人工智慧技術，與 Phison 合作，利用 aiDAPTIV+ 為客戶打造即時可落地的智慧金融方案。
作為亞太區20大最佳銀行科技企業之一的金融科技軟體公司，Rawstone 一直走在創 新的前沿。公司自創立以來專注打造客戶生命週期管理(Client Lifecycle Management, CLM)數位平台，強調安全、高效、合規的帳戶經營與溝通管理，協助 金融業者加速數位轉型、實現普惠金融。
在累積深厚金融實務經驗的基礎上， Rawstone 現正積極布局 AI 策略，將機器學習、深度學習以及生成式 AI 等新技術融入 現有解決方案。例如，Rawstone 與群聯電子(Phison)合作推出的在地部署生成式 AI 解決方案，結合 aiDAPTIV+ 平台，讓金融機構以合理成本快速部署大型語言模型應用。
這類創新舉措充分展示了 Rawstone 致力於「創新、合規、安全、自主並具成本 效益」地將 AI 技術落地金融業務，為客戶提供差異化價值。
風險控管領域的 AI 應用
金融機構歷來將風險控管視為營運命脈，隨著業務線上化與交易量激增，傳統風控方 法面臨前所未有的挑戰。AI 技術為風險管理帶來突破性的工具，能即時從海量數據中 察覺異常、預測潛在風險，提升風控的敏捷度與精準度。例如，在防制金融犯罪方面 ，許多銀行已運用機器學習模型偵測交易詐欺，降低詐欺交易造成的資損;又如信用 風險評估上，AI 可引入更多元的數據來源與非傳統變數，優化信用評分模型的準確 率。
在高度監管的金融環境下，引進 AI 輔助風控也需同步強化模型風險管理與合規治 理。然而只要運用得當，AI 將成為風控人員的強大助手，把人力從繁瑣重複的稽核工 作中解放出來，專注處理高價值的決策事項。 值得一提的是，金融詐欺手法也因 AI 技術而演變。例如近年生成式 AI 被不法份子用來 偽造圖像，助⻑了保險詐領等事件。根據 Allianz 集團報告，2022‒2023 年間因利用 AI 竄改照片而發生的保險詐欺案件增加了300%。
面對新型態的風險，金融機構也開始 運用 AI 來“以毒攻毒”，例如透過圖像識別模型檢測證據照片真偽、利用關聯圖譜分 析偵測詐欺集團網絡等。在台灣，已有大型金控與新創公司合作開發 AI 理賠詐欺偵測 模型，即時鎖定可疑案件並提升調查效率。總體而言，AI 在風險控管領域的價值不僅 在於偵測精度提高，還體現在更快的反應速度及更全面的風險洞察，協助金融機構主 動防範於未然。
AI 詐欺偵測系統、AI 洗錢防制監控 、AI 信用風險評分 、貸款違約預測 AI、數位身分驗證 AI(eKYC) 、場風險預警 AI 、交易行為監控 AI(交易合規監控) 、壓力測試與情境模擬 AI 、合規監控 AI(文本與通信監控) 、營運風險異常偵測 AI 、AI 資安威脅偵測 、AI 模型風險管理、客戶風險分層 AI 、AI 第三方供應商風險評估 、即時授信額度管理 AI 、內部舞弊偵測 AI 、ESG 風險分析 AI 、AI 保險核保風險評估 、風險報表自動化 AI 、金融市場異常監測 AI 、信用卡詐欺預警 AI 、AI 反詐騙客服助手 、AI 風險儀表板(Dashboards) 、AI 語音稽核監控 、AI 即時風險資訊圖譜
應用資產管理領域的 AI 應用
資產管理(包含財富管理與投資管理)領域正快速被 AI 技術重塑。隨著資料分析能力 的飛躍，投資決策不再僅仰賴基金經理的經驗與直覺，AI 工具能從龐雜市場資訊中發 掘機會、預測趨勢、優化投資組合。近年崛起的機器人理財(Robo-Advisors)即為代 表之一:透過演算法為廣大客戶提供自動化、個性化的投資建議與組合管理。
然而，投資領域的 AI 並非萬能，市場噪音、黑天鵝事件可能導致模型失靈， 因此人機協同仍是主流模式⸺AI 負責大量計算與模式尋找，人類專家負責戰略把關 與異常情境判讀。
整體而言，AI 為資產管理帶來的是「增強智能」而非替代。對金融 機構而言，及早佈局 AI 佈局可提升投資績效、擴大服務範圍(如服務中小資產客 戶)、降低營運成本。同時，監管單位對 AI 投資產品也保持關注，強調透明度與審慎 原則，這也是未來發展須兼顧的方向。
AI 理財顧問(RoboAdvisor) 、投資組合優化 AI 、AI 演算法交易、新聞與社群情緒分析、替代數據投資分析 、替代數據投資分析 、股價預測 AI 模型 、高頻交易策略 AI 、動態資產配置 AI 、客製化投資組合生成 、交易路由與執行優化 AI 、AI 基金經理輔助 、事件驅動型投資 AI 、 AI 對沖與避險策略 、投資者行為分析 AI 、AI 主動型 ETF 設計 、資產價格異常偵測 、投資策略回測優化 AI 、宏觀經濟預測 AI 、AI 信用評等預測 、房地產投資分析 AI 、AI 數位資產交易策略 、虛擬投顧聊天機器人 、社群與輿情監控 AI 、數位廣告投放優化 AI、品牌聲譽風險預警 AI
行銷科技領域的 AI 應用
行銷科技(MarTech)在金融業的應用，正隨著數位化和AI技術進步而快速迭代。金 融產品繁多且決策鏈條較⻑，如何在正確時刻觸達潛在客戶並提供個性化內容，一直 是行銷成敗關鍵。AI 的導入讓“千人千面”成為可能:透過數據驅動的洞察，機構能 更精細地細分客群、預測客戶需求、優化客戶旅程，進而提高行銷活動的效率與轉換 率。
無論是銀行針對數百萬持卡人的精準營銷， 還是保險公司為不同客群定制推廣方案，AI 都能大幅提高命中率並降低人力成本。此 外，AI 驅動的自動化也解放了行銷人員，使其將更多精力投入創意和策略。 本章將闡述行銷科技領域的25項AI應用，包括客戶洞察分析、個性化推薦、智能客服 與體驗優化等範疇。這些應用不僅提升業績，更為客戶帶來更佳體驗，創造雙贏局面 。
AI 客戶細分 、個人化產品推薦 、流失預測與挽留 、客戶終身價值(LTV)預測 、下一最佳行動/產品預測 、社群媒體輿情分析 、智能客服聊天機器人 、語音助理服務 、潛在客戶評分與優先級 、CRM 智慧決策 、動態訂價優化 、AI 內容生成 、 用戶體驗(UX)優化 AI 、客戶回饋與滿意度分析、 數位行為預測、廣告投放優化 、網站導覽虛擬導購 、自動銷售流程 、競品情報分析 、品牌形象分析 、AI SEO/SEM 優化 、智能通話銷售助手 、客戶教育內容推送 、 品牌聲譽監控
保險理賠領域的 AI 應用
保險業的核心在於風險理賠服務，AI 技術在這一領域的引入，旨在提高理賠效率、降 低欺詐損失並優化客戶體驗。保險理賠通常涉及大量文書審核、現場查勘與複雜決策 ，一直是耗時費力的環節。隨著人工智慧的進步，越來越多重複性、模式化的理賠流 程可被自動化或輔助決策系統所取代。
根據Allianz報告，AI照片生成造成的詐欺案件激增300%，但 AI偵測技術也迅速跟上。金管會也特別關注AI在保險理賠風控方面的應用。可以預期 ，AI 將深刻改造保險理賠運作方式，打造出“快速、準確、友善”的理賠服務新標 竿。
保險理賠領域的 AI 應用、理賠詐欺偵測 、保單審核自動化 、車險損失圖像辨識 、醫療理賠AI審核 、理賠聊天機器人 、理賠金額自動計算 、理賠決策引擎 、理賠案件分派優化 、理賠文件智能OCR 、聲紋分析防詐欺 、理賠進度預測 、保險定價優化AI 、新契約風險評估 、客訴分析與流程改進 、理賠資源調度優化 、理賠資金流優化 、虛擬理賠專員培訓 、災害理賠資源預佈 、理賠整體報表分析 、智慧理賠反饋客戶 、理賠知識管理 、 社群理賠口碑監測 、 AI 災害圖像損失評估 、理賠社群網絡偵測
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