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銀行鑑價導入生成式AI。第一銀行打造「智能AI鑑價平台」，結合大語言模型與雲端運算，部分原需數天完成的資料分析可縮短至數分鐘，並盼改善偏遠地區案例不足、鑑價標準不一等問題。
銀行鑑價結果牽動房貸授信額度、擔保品風險管理及授信決策，鑑價效率與準確度也直接影響銀行授信作業。
一銀此次導入AI，就是希望解決傳統鑑價在人力、效率及資訊完整度上的痛點。
一銀指出，傳統鑑價主要有三大難題。一是高度仰賴人工蒐集資料、研讀報告及分析市場資訊，耗費大量人力與時間；二是市場資訊快速變動，人工整理較難即時掌握。第三，在偏遠地區或交易量較低區域，可供比較的成交案例有限，鑑價人員往往需要投入更多時間蒐集及交叉比對資料，也可能因資訊完整度不同，影響鑑價結果一致性。
為改善這些痛點，一銀結合大語言模型（LLM）與雲端運算技術，打造智能AI鑑價平台，希望讓鑑價作業從較仰賴人工經驗，逐步轉向數據驅動的輔助決策模式。
導入AI後，首先可大幅加快資料處理速度。大語言模型能快速彙整市場資訊、公開資料及相關文件，部分原需數天完成的資料分析作業，可縮短至數分鐘。
其次，AI可透過語意理解及資訊整理能力，自動抓取文件重點、歸納鑑價關鍵因素，降低人工逐筆整理資料負擔，讓鑑價人員將更多時間集中在專業判斷。
第三，AI也可協助補足交易案例不足的限制，並透過較標準化的資料蒐集及分析流程，提高不同案件鑑價的一致性、完整性與精準度。
技術架構方面，一銀採用生成式AI服務，透過Amazon Bedrock整合Anthropic Claude大語言模型，並搭配雲端運算環境，以因應龐大資料量及市場資訊頻繁更新。
一銀表示，透過雲端與大語言模型結合，可進一步串起資料蒐集、資訊萃取到價值分析流程，提高鑑價作業自動化程度。隨金融業加速導入生成式AI，一銀也將AI應用進一步推向鑑價等專業金融流程。
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