銀行購買 AI 工具前，應先問能否建設可複用的底層能力

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銀行購買 AI 工具不應逐個解決單點問題，而應優先建設可複用的決策引擎、資料模型和治理層，避免 agent sprawl 與技術債務。典型銀行很快可能運行多達 30 個彼此隔離的 AI agents；MIT 研究發現，95% 的組織未從生成式 AI 投資中獲得可衡量回報。