以 AI 自動化革新交易後營運
我們如何協助一家領先的國際金融機構，以智能 AI 協調系統將交易後營運的人工分類時間減少 80%，並將 SLA 合規率提升 30%。
客戶簡介
Client: 一家擁有廣泛全球交易業務的領先國際金融機構。
Industry: 金融服務（投資銀行、資產管理）
Challenge: 管理大量複雜的交易後營運，包括異常處理、查詢解決與任務分配，高度依賴人工流程、電子郵件溝通與人為干預，導致延遲、營運風險上升及可觀的資源耗費。
挑戰：交易後工作流程中的人工瓶頸
大量查詢：每日數千封內外部郵件，從簡單查詢到緊急異常通知，均需即時處理。
人工分流與分配：營運團隊耗費大量時間手動閱讀、分類並將郵件／任務分配給合適的專家，過程易有人為錯誤、不一致與延遲。
缺乏集中追蹤：雖有類似 Jira 的基礎工單系統，但從郵件到工單的初次收件與分配脫節，導致工作進度零散、可能錯過期限。
營運效率低落：人工處理導致高營運成本、回應緩慢，在高度監管環境下面臨更高營運風險。
知識孤島：解決特定交易後問題的專業多掌握在個別專家手中，知識傳承與擴展困難。
Alpha Match 解決方案：智能 AI 交易後協調系統
AI 驅動的郵件擷取與分析：
- •LLM 分類：內外部郵件由客製訓練的 LLM 自動擷取與分析，依內容、緊急程度與交易後議題（如結算失敗、對帳差異、公司行動查詢）分類。
- •實體擷取：從非結構化郵件文字中擷取交易 ID、客戶名稱、金融工具與具體請求等關鍵資訊。
智能任務分配與路由：
- •代理式分配：依 LLM 分析，AI 代理動態將任務分配給最合適的營運專家或團隊，並考量專業、當前負載、SLA 與監管要求。
- •情境交接：每項任務附上擷取資訊與 LLM 摘要，讓專家立即掌握脈絡。
自動化工作流程協調：
- •動態工作流：針對常規或半常規問題，AI 協調系統啟動預設自動流程（如發送資訊請求、觸發系統檢查）。
- •主動告警：系統識別潛在瓶頸或高風險項目，並向團隊負責人發出主動告警。
整合通訊與追蹤：
- •集中儀表板：統一儀表板即時顯示所有進件查詢、已分配任務與狀態，猶如專為交易後設計的 AI 強化版 Jira。
- •審計軌跡：所有動作、分類與分配均記錄在案，滿足合規審計需求。
實施過程
- 1探索與資料收集：與營運團隊深入協作，了解現有流程與痛點，並收集歷史郵件資料供 LLM 訓練。
- 2客製 LLM 訓練與微調：開發專屬 LLM，貼合該銀行之金融術語、監管情境與內部溝通習慣。
- 3代理邏輯開發：設計智能任務分類、分配與工作流協調的規則與演算法。
- 4分階段上線與使用者回饋：先於小團隊部署，收集回饋並持續優化模型與系統邏輯。
- 5整合：與既有通訊平台及內部工單系統無縫整合。
可量化成果
人工分流時間減少 80%：營運專家花在手動分類與分配郵件的時間減少八成，更能專注於高價值問題解決。
常規查詢解決速度提升 50%：自動分類與路由使常規交易後查詢的平均處理時間縮短 50%。
SLA 合規率提升 30%：更佳可見度與主動告警使關鍵服務水準協定的遵守率提高 30%。
營運成本降低 20%：流程精簡與人工減少帶來可觀成本節省。
營運韌性提升：系統提供更高一致性並降低對個人知識的依賴，整體營運韌性與擴展性改善。
員工滿意度提升：營運團隊因減少重複性工作、可專注更具挑戰性任務而回報更高工作滿意度。
結論
藉由 Alpha Match 在 AI 與智能自動化上的專業，該國際金融銀行成功轉型交易後營運。智能 AI 協調系統不僅解決了人工處理與效率的當下痛點，更為銀行在快速變遷的金融環境中奠定未來擴展與強化監管合規的基礎。本案例展現 AI 在優化複雜、高風險商業流程上的深遠影響。
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