在金融業推動 AI 轉型的這段時間，我觀察到一個有趣的現象：大多數專案不是敗在技術不夠好，而是敗在「用錯誤的思維去使用正確的工具」。
這篇文章想聊三個我在實務中反覆看到的執行誤區。如果你正在推動 AI 導入，或者你的專案卡關了、進度一直拖，很可能其中一個誤區就是你現在正在經歷的。
誤區一：用 AI 掩蓋低效—把 LLM 當萬能貼布
常見的場景是這樣的：
某個業務單位的流程很混亂，長期依賴人工判斷，規則從來沒有被整理清楚。某天主管說「我們來導入 AI 吧」，於是大家開始討論要怎麼讓 LLM 來處理這些任務。
問題來了：如果一個流程連人都說不清楚它的邏輯，你要怎麼期待 AI 幫你判斷正確？
我在實務中遇到很多這樣的情況，坐下來跟需求方梳理業務情境，才發現他們自己也說不清楚這個任務的判斷標準是什麼，或者聊到後來發現這個任務根本只是一個從來沒有被數位化的規則邏輯，用 RPA 或傳統程式就能解決，完全不需要動用昂貴的 LLM。
真正應該用 AI 的場景是什麼？
AI，特別是 LLM，最擅長的是處理「語義模糊」的任務，那些需要理解文字意圖、判斷情境、處理非結構化資料的工作。如果一個任務的邏輯是明確的、可以被規則化的，那就應該用傳統程式或 RPA 來處理，不需要用 AI。
轉型關鍵：先梳理，後智能化。
在導入 AI 之前，先把流程整理清楚。這不是多餘的工作，這是讓 AI 真正發揮價值的前提。流程本身混亂，AI 只會加速混亂。
誤區二：局部自動化陷阱—用 AI 重走舊路
另一個我常看到的場景：
現有流程是 A → B → C → D，其中 B 和 C 是人工執行的步驟。導入 AI 的時候，大家自然而然地想：「那就讓 AI 來做 B 和 C 吧。」
這個想法看起來很合理，但其實是一個陷阱。
你只是讓 AI 在一個可能本來就不夠好的流程中替代人力，而不是真正利用 AI 來改善流程本身。
更好的問題不是「AI 可以幫我做哪些步驟」，而是「如果有 AI 的幫助，我的流程應該長什麼樣子」。
舉個例子：如果原本流程需要人工逐一核對十個欄位，AI 的導入不應該只是讓機器幫你核對這十個欄位，而是應該重新思考：有哪些欄位其實可以被合併？有哪些判斷可以被前置？整個流程的目標是什麼，AI 能用什麼更直接的方式幫你達到這個目標？
轉型關鍵：從「Task-based」轉向「Goal-based」。
不要問 AI 能不能幫你完成現有流程中的每一個任務，要問 AI 能不能幫你用更少的步驟達到同樣的目標。優化一個錯誤的流程，只會更快產出錯誤的結果。
誤區三：零容錯迷思—要求 AI 100% 準確
這個誤區在金融業特別常見，因為金融業務涉及客戶的帳款和資訊，大家對準確率的要求本來就很高。這個習慣被帶到 AI 導入的討論裡，就變成了「AI 一定要 100% 正確才能上線」。
問題是，AI 的本質是機率推論，不是確定性計算。
傳統程式給定輸入 A，一定會輸出 B，這是確定性的。但 LLM 的輸出帶有「信心分數」，存在不確定性，這是它的本質，不是缺陷。
當你要求 AI 達到 100% 準確，你做的其實是在一個機率性的工具上追求確定性的結果。這會帶來幾個問題：
為了追求零誤差，你需要加入大量的規則和例外處理，成本極高；專案進度會因為「這個 case AI 判斷錯了」而不斷被卡住；最終可能花了很多資源，卻導入了一個過度工程化、失去彈性的系統。
比較好的做法是什麼？
接受 AI 的機率本質，把問題從「AI 能不能 100% 正確」改成「我能接受多少錯誤率，以及錯誤發生時我的配套方案是什麼」。
這代表你需要設計「信心分流」機制，當 AI 的信心分數高於某個門檻，自動放行；低於門檻，觸發人工複核。這樣既保留了 AI 的效率，也控制了風險，是金融業 AI 導入更務實的方式。
轉型關鍵：從追求絕對值轉向管理準確度區間。
這三個誤區的共同根源
回頭看這三個誤區，你會發現它們有一個共同的來源：我們還在用傳統軟體開發的思維去使用 AI。
傳統程式開發的核心是「定義所有規則，窮舉所有情境，追求零誤差」。但 AI 開發的核心是「定義目標，用數據讓模型學習，管理誤差而不是消滅誤差」。
這個思維轉換，是金融業 AI 轉型真正的第一步。
這是我在金融業推動 AI 轉型的觀察系列第一篇。接下來我會繼續分享實務中的框架、案例和踩坑紀錄。如果你正在推動 AI 導入，或者你的專案遇到了類似的困境，歡迎留言交流，也歡迎點擊追蹤，第一時間獲取深度內容。
