RAG技術在金融領域的應用

一、前言

隨著生成式AI的快速發展，大型語言模型（Large Language Model, LLM）已成為推動各行各業數位轉型的關鍵引擎。然而在金融情境中，LLM卻暴露出幾個根本性的挑戰：知識更新速度不足、幻覺現象頻繁，以及推理過程缺乏透明度。這些問題不僅降低使用者對AI的信任，更使金融機構難以滿足監理單位對資訊可追溯性與合規審計的要求。

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的出現，為此帶來突破性解方。RAG結合「檢索」與「生成」，使LLM不再僅依賴訓練時的靜態知識，而能即時串接外部資料來源，動態更新並產出基於具體證據的回覆。換言之，RAG將LLM從「封閉式專家系統」轉化為「開放式智慧助理」，同時兼顧準確性、新鮮度、透明度與合規性，重新定義金融機構的知識管理與人機協作模式。

二、RAG技術發展突破金融領域的瓶頸

RAG的核心在於「先檢索、再生成」。在回答問題前，系統會先檢索內部文件庫或外部權威資料，並將相關內容作為背景傳給LLM，以生成上下文連貫且可追溯的答案。其運作模式類似「開卷考試」，確保模型回覆能與最新知識接軌，不再受限於訓練時間點的知識邊界。例如，若客戶詢問最新房貸利率，傳統LLM回覆可能是過時資訊；RAG系統則會即時檢索銀行利率文件與市場分析，再由LLM整合生成答案，並附上來源，以確保正確性與透明度。過去金融機構常用「微調（Fine-tuning）」方式強化模型領域知識，但此方法需大量GPU運算與專業數據標註，且知識一旦內嵌就難以快速更新。相比之下，RAG只需更新知識庫文件即可立即反映，既低成本又高效率。

三、應用案例

（一）德國安聯保險的60秒理賠

保險業務的客服需求龐大，涵蓋保單條款、費率、理賠與核保流程。傳統客服仰賴人工或FAQ式系統，需跨部門轉接，效率低且缺乏個人化，難以因應客戶即時需求。這種低效率模式，往往導致客戶等待時間過長，服務體驗受挫。

為解決此痛點，安聯子公司Allianz Direct在2024年導入基於RAG的Enterprise Knowledge Assistant（EKA）。該系統將保單條款、理賠規範、產品手冊等文件整合為統一知識庫。當客戶發問時，EKA會先進行語意檢索，鎖定最相關條款與歷史案例，再結合客戶個人保單資訊，由LLM生成精準且個人化的回覆，並附上來源文件。導入後，EKA實現了「60秒理賠」，大幅縮短原需數天的審核流程；同時解決約70%的標準化問題，讓人工客服得以專注於複雜案例；此外，每個回覆皆附帶依據來源，顯著提升客戶對AI的信任度。

此案例顯示RAG不僅提升營運效率與客服品質，更重塑保險業的服務模式。透過AI+RAG的流程再造，安聯成功將客服從被動回應轉向即時解決，為保險產業提供智慧化、透明化的服務新典範。

（二）摩根大通的Ask David與員工賦能

金融機構內部文件與知識龐雜，新進員工或顧問在查找基金資訊、法規條文與研究報告時，往往需耗費數小時，甚至依賴資深研究員協助。這種低效流程不僅拖慢決策，也加重專家負擔，導致知識傳承困難。

在此背景下，摩根大通開發Ask David系統，核心為RAG技術搭配多代理（multi-agent）架構。主管代理先判斷使用者問題，並分派給子代理處理：結構化數據由SQL查詢代理處理；非結構化文件則交由RAG檢索代理；更進一步的分析與視覺化由專屬API代理完成。最終，系統會依使用者角色（顧問、盡職調查人員、合規專員）輸出不同深度與格式的答案，提升回覆的精準度與適用性。實際成效包括：查詢效率從數小時縮短至數分鐘；知識不再受限於少數專家，促進「知識民主化」；新進人員培訓週期大幅縮短，由Ask David成為「即時導師」，讓員工能快速獲得正確答案。

此案例凸顯RAG在金融內部知識管理的價值，不僅提升員工效率，也確保知識傳遞一致化，讓AI成為組織智慧的延伸。摩根大通藉此建立典範，證明RAG能有效賦能員工，降低決策錯誤，並強化整體競爭力。

（三）花旗集團的風險管理

金融業合規要求嚴格，尤其在反洗錢（Anti-Money Laundering , AML）、詐欺偵測與高頻交易審查上，傳統做法依賴人工逐筆比對文件與審查交易，耗時費力，易因延遲或誤判造成風險升高，更難在監理機構要求下即時提供完整證據鏈。

花旗集團因此導入以RAG為核心的新一代監理科技（RegTech）架構，形成「即時檢索＋智能生成＋專家審查」的流程。當交易監控系統發現異常，AI會自動觸發核查，檢索相關法規、政策備忘錄與歷史案例，並由LLM生成具體合規報告，每項解釋均附來源，最後交由合規專家複核，確保透明與符合法規要求。導入後，花旗合規流程由被動稽核轉為主動預警，可在交易完成前即時標註疑點並評估風險，處理速度提升逾一倍，誤判率與溝通成本顯著下降。將審查結果全面數位化，所有決策均附完整溯源紀錄，便於監理稽核與內部追蹤，減少潛在罰則風險。

此案例展現RAG在合規領域的顛覆性價值：不僅提升效率，更確保透明度與決策責任，推動金融業從「事後查核」邁向「即時智能預警」，為全球金融合規數位化提供了可複製的成功案例。

表1　RAG技術在金融領域三大案例比較

資料來源：各公司，資策會MIC ITIS研究團隊整理(2025/9)。

四、結論

RAG技術以動態更新、低成本、高隱私保護與高度可追溯性，突破了LLM在金融領域應用的根本瓶頸。傳統的微調方式雖能增強模型的專業知識，但訓練成本高昂且更新緩慢，不足以應對金融市場的快速變動與監理要求。RAG透過「先檢索、再生成」的機制，讓AI能在不需重新訓練的情況下，即時整合最新知識，確保資訊的準確性與透明度。

從案例來看，德國安聯的EKA智慧客服展現RAG如何改變客戶服務流程，將過往繁瑣的理賠與諮詢轉化為即時、可信且個人化的互動；摩根大通的Ask David系統則凸顯了RAG在知識管理與員工賦能上的潛力，使龐大的內部文件能被即時檢索與整合，縮短培訓週期並強化決策效率；花旗的RegTech合規應用更進一步展現了RAG在高風險、嚴監理情境下的價值，將合規流程由「事後查核」轉向「即時預警」，並透過完整溯源機制滿足稽核需求。

綜上所述，RAG在金融產業的三大典型應用—客戶服務、內部知識管理與合規風險控制—已形成可複製的成功成功案例。不僅提升效率與準確度，更建立了透明、合規、可持續的智慧服務模式，成為金融業數位轉型新路徑。隨著AI應用需求的持續增與監理壓力的日益加劇，RAG將成為金融機構打造智慧、安全、生態化服務的關鍵技術基石，並可能進一步推動產業規則與服務模式的全面革新。