玉山金打造 AI 智能徵信流程，7 分鐘生成報告初稿，年省 8.4 萬人時

玉山金導入 AI 智能徵信流程，將報告初稿的生成時間縮短至 7 分鐘，估計每年可節省 8.4 萬人時。相較於多數 AI 導入案例停留在概念驗證，這是少見的具體量化成效。

徵信作業的特性，讓它成為 AI 應用的合適場景。這項工作需要蒐集企業的財務報表、產業資訊、營運狀況與過往紀錄，整合分析後產出結構化的評估報告。過程中大量的時間耗費在資料蒐集、格式整理與初步彙整上，而這些正是模型能穩定處理的任務類型。

7 分鐘生成初稿的意義，在於它改變了作業的節奏。傳統流程中，徵信人員需要花費數小時甚至更久完成初稿，才能進入真正需要專業判斷的分析階段；當初稿的產出時間壓縮到數分鐘，人力就能更早、也更完整地投入在判斷與驗證上。

值得注意的是「初稿」這個定位。系統產出的並非最終報告，而是提供給專業人員審閱、修正與補充判斷的基礎。這種人機分工的設計相當務實——它在效率提升與責任歸屬之間取得平衡，模型負責可規則化的資訊整合，人類保留最終的信用判斷責任。

8.4 萬人時的節省，換算下來相當於數十位全職人力的年度工時。但這個數字的實際意義取決於後續的資源配置：若節省的人力轉投入更高價值的客戶服務與風險評估，效益是實質的；若僅用於縮減人力，則長期的專業能力培養可能受到影響。

對金融業而言，這類案例的參考價值在於它展示了可落地的路徑。後續觀察重點在於報告品質的一致性與人工修正的比例——若初稿的可用度高、修正幅度小，效益才真正成立；反之，若審閱與修正的成本抵銷了生成的效率，實質改善就相當有限。