金融服務講求 安全、效率與即時反應。不論是銀行、保險還是投資顧問，數據量龐大、規範嚴格，AI 必須和雲端基礎結合，才能真正落地。以下是 Google Cloud 如何幫助金融產業升級👇
🏦 Vertex AI + BigQuery + Pub/Sub
銀行透過金融 LLM（Fine-tuned Gemini）即時分析交易流，當系統偵測到潛在透支時，可自動建議轉帳或通知客戶，讓服務更智慧、更貼心。
📄 Document AI + Vertex AI + Cloud Run
房貸與保險核保文件（薪資單、財務報表、理賠影像）可自動抽取關鍵資訊，並由 Gemini 分析風險，縮短人工審核時間，提升核准速度與精準度。
👩💼 Speech-to-Text + Vertex AI + CRM
財富管理顧問在通話後，系統自動生成摘要、提取重點與行動項目，直接寫入 CRM，讓顧問有更多時間專注在高價值的客戶關係經營。
💬 Dialogflow CX / Vertex AI Conversation + Cloud Functions
國際轉帳流程可用對話式介面處理，用戶只需輸入「我要匯 500 美元到英國」，系統就能自動收集資訊、觸發核心銀行系統並完成交易，全天候自助。
📊 BigQuery + Vertex AI Search
金融研究員輸入「Q3 半導體產業供應鏈與主要廠商財報分析」，系統從 BigQuery 與授權資料源抓取數據，Gemini 生成研究草稿，讓分析從數天縮短到數分鐘。
🧾 Document AI + Vertex AI Vision
理賠申請中的文字與圖片（警察報告、修車估價單、事故照片）可自動解析，並由 Gemini 驗證保單條款，快速決定理賠金額。
⚖️ Document AI + Gemini
對於遺產、信託等複雜法律文件，系統能自動擷取受益人、受託人與資產分配條款，並轉為結構化數據，協助顧問快速完成規劃。
👨💻 Gemini Code Assist + Jira API
Bug 回報單建立後，系統可自動生成修正程式碼或 PR 建議，減少開發週期，加速合規產品迭代。
🛡️ Dataflow + BigQuery ML + Vertex AI
交易與用戶行為數據經由 Dataflow 流入 BigQuery，AI 模型可即時算出風險分數，辨識詐欺與信用風險，毫秒級攔截可疑交易。
✨ 總結
金融服務業的 AI 落地不只在「自動化」，更重點在 即時決策、安全合規與個人化體驗。透過 Document AI、BigQuery、Vertex AI、Pub/Sub、Cloud Run 等技術組合，銀行與保險公司能加速流程、降低風險，並建立更具信任感的客戶服務。
🔗 想看 Google Cloud 原文新聞 👉 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/real-world-gen-ai-use-cases-with-technical-blueprints
