商傳媒｜何映辰／台北報導
多倫多道明銀行金融集團（TD Bank Group）今年一月已部署其首個 AI 代理，大幅縮短房貸申請的決策時間。這項創新技術能將原本需要人工耗時 15 小時的處理流程，縮減至短短數分鐘內完成，顯著提升營運效率。
TD 助理副總裁兼 Layer 6 Inc. 創辦人查德·科齊爾（Chad Koziel）表示，AI 代理將傳統上耗時費力的任務，如審閱身分證明文件與百頁文件等，轉化為更符合該銀行「更人性化」品牌承諾的工作。美國各地的銀行目前正積極探索 AI 代理的實際應用，以期快速實現投資報酬。TD 之所以選擇房貸申請處理作為 AI 代理的首個應用案例，正是因為該任務具備清晰的輸入與輸出，且流程中有人工監督的設計。
The George Washington University School of Business 首席 AI 官 Patrick Hall 讚揚 TD 的這項應用做得相當完善，指出語言模型尤其擅長處理文件導向的應用。他強調，能夠量化節省 15 小時的時間是一項重大成就，因為相較於早期的機器學習，生成式人工智慧（generative AI）與 AI 代理的量化測量更具挑戰性。Leimer One Advisors 創辦人 Brad Leimer 也認為，這是一個理想的 AI 代理初始應用案例，因其涉及受控、文件繁重、文件相對標準化且時間線明確的工作流程。
過去，人工審核員需審閱、擷取資訊、驗證細節、檢查不一致並彙整摘要。現在，新的 AI 代理負責這些步驟，並將處理結果呈現給信貸審批員進行最終決策。查德·科齊爾指出，這使得房貸專員能更快地收到更完整、更準確的申請資料包。該銀行每年審核數十萬份房貸，僅在 2025 年，TD Bank 在美國的住宅抵押貸款發放量便達到 8.26 億美元。
為確保模型的準確性與可靠性，TD 的開發人員除了自行建構部分 AI 模型外，也整合了開源模型，以及 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 ChatGPT 等現成基礎模型。查德·科齊爾解釋，基於規則的模型難以處理收入計算中的細微差異，例如季節性變化、薪資單解讀或模糊照片，而生成式 AI 則具備進行複雜推理的能力。他強調，團隊的目標是減少生成式 AI 的錯誤與異常行為，確保模型能有效且精準地執行預期任務。
該銀行內部設有由 Layer 6 機器學習科學家所領導的「可信 AI 團隊」，負責指導模型的開發，並透過嚴格測試驗證模型符合預期。上線前會進行最終測試，上線後則會密切監控其性能指標、準確性與相關性，並持續在未來版本中修正潛在錯誤。儘管 Patrick Hall 警告，複雜的 AI 代理系統可能面臨惡意輸入的攻擊風險，但 Brad Leimer 仍肯定 TD 從單一用例開始，逐步驗證營運模式的策略，並認為這為該銀行在 AI 領域奠定了堅實基礎。
