永豐金控很早就投入先進AI技術研發，2017年就導入Nvidia DGX-1超級電腦，這是臺灣金融業的第一臺深度學習超級電腦，用於永豐和成大AI產學合作。AI研發成果豐碩，像是永豐金控科技長張天豪就是產學合作教授之一，近年更接連在全球AI頂級會議上發表論文，如2023年ICML、2024年NeurIPS等，與科技巨頭並列發表研發成果。

投入AI研發多年，永豐金控終於在日前舉辦了科技年會，對外揭露成果。張天豪更揭露了永豐金控的AI未來發展藍圖。

張天豪在2020年進入永豐擔任科技長，花了兩年時間，透過十多項重點試行專案，與業務單位建立合作的默契。尤其是2022年下半年的顧客基因專案，對精準行銷帶來的成效，讓業務單位信任技術團隊的落地能力。

顧客基因專案包括了400多個模型組合而成的模型群，可以從顧客表現出來的資料，例如顧客交易紀錄、資產總覽與數位足跡等，萃取出顧客真實的意圖，例如資金需求、投資偏好等。可以用於不同的應用，從產品偏好的行銷、個人化理財建議的服務，到強化交易安全的風險控管等。

2022～2025年瞄準四大領域，擴大AI應用廣度與深度

有了顧客基因等專案打下的信任基礎，永豐金控從2022年開始擴大AI應用廣度和深度，遍及業務、流程、風險和理財四大領域。

例如在業務面，建立顧客專屬的行銷基因，涵蓋三十多項指標，來提供個人化的商品推薦，例如AI模型篩選的信貸電銷名單，相較於人工篩選，可以達到更高的行銷成功率。

另外，也發展了一套文件辨識OCR技術和RPA流程自動化技術，已經應用到銀行、證券和租賃子公司的紙本作業優化，累計有260項RPA，大幅縮短了需要加班的工時，一年節省了7萬人時。或像是2024年夏天，永豐金控率先推出的GAI投顧報告服務投資水晶球服務，用生成式AI彙整超過5百個新聞來源，產生AI投顧報告，這是臺灣第一款金融市場的AI摘要服務，也頗受好評。

過去三年，永豐金控不只擴大應用規模，建立科技治理的制度，也強化了自身的AI基礎建設，像是建立了視覺化模型管理平臺，方便業務人員快速瀏覽「模型菜單」來管理，也透過系統整合和自動化，強化MLOps流程，減少建置和部署模型的時間。更投入潛力科技的研發，如投入分散式的邊緣運算架構，研發可以跨組織模型開發的聯合學習技術，也有成果發表到國際頂級會議上。

下一階段目標是加速普及，揭露四大AI發展策略

從2026年開始，永豐金控開始邁入加速普及階段，對內要發揮GAI協助構思、快速生成的優勢，來提高員工日常任務的產能，對外則要展現技術力，來強化品牌辨識度和科技影響力。張天豪更揭露了永豐金控未來四大AI發展策略，包括了全域賦能、安全防護、智能中樞，以及核心實力。

全域賦能策略要透過系統API化，驅動全場景的業務創新，張天豪用一句話來形容，要讓系統可以被AI呼叫。永豐金計畫將內部系統解構成金融元件，讓AI服務可以注入到業務、理財、封控、流程等核心環境，從被動的系統支援角色，轉變成主動的業務賦能。「AI代理要有行動的能力，得有手腳，甚至未來若要用來輔助交易，還必須串接到金融的核心主機，真的具有下單的能力，這是我們未來要努力的目標。」張天豪補充。

在安全防護上，永豐金控希望內建全方位的AI治理，建立可信賴的數位邊界。像是透過嚴格的合規驗證與倫理檢查，來確保AI行為的安全、正確、可控、合規與透明，來保護顧客與公司的機敏資料。張天豪預估，2026年將可能要花一半的力氣來推動AI的安全防護。

越是努力推動AI，越鼓勵員工使用AI，資安的挑戰就越大，甚至會出現新型態的挑戰。例如AI如何兼顧公平待客與資安防護？或是可解釋性如何實作等課題。

打造一個以AI和數據為核心的邏輯中樞

對張天豪率領的團隊來說，智能中樞就是他們的核心任務，要打造一個以AI和數據為核心的邏輯中樞。張天豪解釋，永豐金要導入「AI微服務」思維，將Agent解構成積木模組，來提高開發效率和應變速度，依據可複用性和複雜度分成模組層，中介層、應用層等不同類型的模組，來發展一個「永豐Agent宇宙」的多代理架構。

除此之外，張天豪指出，要打造一個好的服務，不只靠模型，更需要知識。「你所擁有的知識，是否適合AI探索，能不能快速找到答案，這將是未來的關鍵。」永豐金計畫將前中後臺與外部數據，提煉成高價值的結構化知識，建立多種數據出口，像是人類用的UI、系統用的API和AI代理用的MCP協定等。  

張天豪表示：「結合模組化的Agent和結構化的知識，就是永豐金控的智能中樞。」

最後一項發展策略是強化核心實力，包括人才和基礎建設，來建立難以複製的技術護城河。人才也應該是基礎建設的一環，永豐金要提升全員GAI能力，建立基礎、專業到高管的三層式AI人才結構。未來也會持續投入軟硬體基礎建設，像是雲地運算設施、Agent管理平臺、Agent護欄控管中樞、K8s管理平臺等，來擴大運算基礎設施的規模。

首度公開永豐金控未來Agent宇宙的發展藍圖

張天豪更公開了永豐金控的Agent宇宙發展藍圖，來涵蓋他們AI發展的各項戰略和重點元素。這張發展藍圖，以Agent宇宙為核心，四周是五大基礎建設，分別是下方的運算基礎建設、人才基礎建設、技術基礎建設，上方則是安全基礎建設，右方則是知識基礎建設。

在核心的Agent分為三層，分別是應用層、中介層和模組層。模組層大多是可以重複利用的模型、工具和引擎，像是CMoney MCP、DW MCP、爬蟲引擎，或是文件辨識模型、信用卡金流盜刷預測模型、顧客風險偏好預測模型，還有存、提、轉、匯工具等。

中介層則包括了多款可支援各種應用場景的通用型助手，如新聞情報員、財報分析師、法遵小助手、法說會傳令兵、房貸估價師、交易代理員、系統開發規劃師等。

最上面的應用層則涵蓋了四大類場景，業務、流程、風險和理財的各種AI助手或AI服務。舉例來說，業務面應用像是智能客服、顧問副手、電銷助理、估價助手等。流程類應用則像是人資幫手、卡務管家、軟體測試員、流程指揮家、知識管理員等。風險類則是目前項目最多的一類，像是盡職調查官、模型診斷師、帳戶稽核官、合規監察官等。

在這個Agent宇宙藍圖中，這些不同的職務名稱，代表了永豐金控想要發展的AI助手或AI代理角色，也可以說是永豐金控整個金融AI應用願景的發展框架。

為了支撐這樣大規模的AI應用，永豐金控也積極強化五大基礎建設。在運算基礎建設上，包括了Nvidai硬體算力資源、Azure微軟生態系統和AI Agent中央管理平臺，像是任務協調、提示版本管理、Token使用追蹤都屬於AI Agent中央管理平臺的功能。

在人才基礎建設中則包括了AI人才招募的圖靈計畫，由中臺和產品人員協助挖掘GAI場景的數位幕僚，也展開GAI平民化計畫，透過培訓活動提升員工GAI的應用能力。同時永豐金控也會持續從事尖端技術的研發，來充實技術基礎建設。

知識基礎建設則包括了法人金融、零售金融、數位金融、財富金融、信託業務、經紀業務等領域的前臺與中後臺知識，還會善用各種公開資料。安全基礎建設除了安全與合規驗證之外，還有事實驗證和幻覺防止機制，另外也有倫理與偏見防護，以及事後審查與問題追蹤機制。

「J’right Experience！」張天豪用這句話來點出，透過這個龐大的Agent宇宙發展藍圖，他想實現的AI應用體驗是，「用了會忍不住脫口而出，就是要這樣才對。」