生成式AI崛起已經兩年。根據2024年 IBM 針對銀行與金融服務業發表的全球展望報告指出，近九成 (86%) 的受訪企業已經嘗試了這項技術，主要的應用場景依序為管理風險與符規報告、優化客戶體驗、與支援IT開發工作；但其中僅8%的公司以全景、系統化的方式進行。為了協助國內銀行善用AI等金融科技，提升業務效率與創造更高商業價值，IBM 今提出「智慧金融藍圖」，建議台灣銀行業以「客戶為中心」積極推進數位轉型工程，協助打造以AI能力貫穿策略、人才、治理、業務、流程、技術的「參與式銀行」。
台灣 IBM 諮詢合夥人蕭俊傑引用「金融科技教父」史金納 (Chris Skinner) 在其新書《Intelligent Money: When Money Thinks For You》(繁體中文版譯為《智慧金融》) 提出的建議：使用AI技術和機器學習（Machine Learning）理解與掌握客戶的行為模式，將客戶所有個性 （包括生活方式、情感和信念）融入其財務關係中，創造獨特且絕佳的使用者體驗：主動告訴客戶他不知道的重要資訊、精準提供客戶他意料之外的結果。這就是具備豐富資訊、洞察、共情能力與速度的「參與式銀行」。
蕭俊傑表示，台灣 IBM自2013年起持續在銀行業推動行動銀行、雲端應用、核心系統轉型、數據驅動、體驗優先等科技的深度應用，與國內銀行業在數位轉型的旅程砥礪前行。2024年，IBM 諮詢顧問團隊根據銀行的業務板塊、借用Banking Industry Architecture Network （BIAN）框架，規劃了「智慧金融藍圖」，也就是參與式銀行的架構與樣貌。從最頂層的管理面，對整體的AI策略、組織與人才進行全盤檢視；同時，為兼顧符規與風險控管，需要同步開展完備且可落地的AI 治理。中層的業務面就是最受注目的 AI 應用場景，橫跨顧客、通路、業務發展、財務與風險、資源管理、營運、開發、維運等各面向，著重在AI技術如何擴大既有商業價值。IBM 還打造了 Gen Plus AI 應用管理平台，讓銀行可以敏捷複製範本，建立AI應用場景與AI助理，重複組裝運用AI資產，極大化AI 投資成本。最底層則推薦採用 watsonx 企業級人工智慧與數據平台，包括watsonx.ai 資料平台、watsonx.ai 模型開發平台、與watsonx.governance 擔任AI生命週期治理的關鍵角色。
按照國內銀行對於智慧金融各項解決方案的需求程度，以下概略介紹重點解決方案：
頂層管理面：企業級AI治理
落實風險評估與分級機制，實施AI業務/流程、AI模型、隱私與安全管理，搭配自動化KPI監控體系管理。
