2026 AI Agent 趨勢報告：5 大趨勢重塑財務金融業｜iKala

一、Agents for every employee：AI Agent 成為金融從業人員的工作夥伴

AI Agent 正讓金融從業人員從「指令導向」走向「意圖導向」的工作模式。員工可直接定義希望達成的結果，再由 AI Agent 協助判斷、規劃與執行；人的角色則逐步轉向設定目標、提供專業判斷、監督 Agent 並進行最終品質把關。

二、Agents for every workflow：AI Agent 從單點工具走向金融核心流程

Agentic systems 能在人類引導下協同多個 AI Agent，形成類似「數位生產流水線」的多步驟自動化工作流，支援金融機構將法規追蹤、政策更新、稽核紀錄等複雜流程進一步自動化。

透過 Agent2Agent（A2A），不同 AI Agent 可進一步協同工作；Model Context Protocol（MCP） 則讓 LLM 能以標準化方式串接工具與企業資料來源，為跨系統 Agent 工作流程建立基礎。

三、Agents for your customers：從靜態 Chatbot 走向數位禮賓服務

金融客服正從預設腳本式 Chatbot，走向能理解客戶真實意圖、前後文與個人偏好的 AI Agent。這類 Agent 能延續過往互動脈絡，提供更個人化的一對一服務，並讓金融機構將客戶關係管理進一步規模化。

報告也進一步描述主動式服務模式：Agent 不必等到客戶提出問題，而能監控觸發條件、分析即時資料，在人類監督下主動提供協助或採取獲得授權的行動。

四、Agents for security：金融資安從被動警告走向主動反制

當 AI Agent 開始參與交易、支付與企業核心流程，資安也必須從單純發出警報，進一步走向能根據最新情資進行推理、行動、觀察與動態調整的主動式防禦。報告將「從被動警告轉向主動反制」列為金融業五大 AI Agent 趨勢之一。

此外，Agentic Commerce 也帶來新的金融治理議題，包括如何確認 AI Agent 的交易確實獲得使用者授權、如何降低 AI 幻覺造成錯誤交易的風險，以及發生詐欺或錯誤交易時的權責歸屬。

五、Agents for scale：AI Agent 規模化的關鍵回到人才與組織

金融機構若要真正放大 AI Agent 的商業價值，不能只增加 Agent 數量或導入新的 AI 平台。報告將內部人才自主技能提升視為規模化的重要驅動力，企業需要讓員工具備設定目標、調度 Agent、運用專業判斷與進行品質把關的能力，使人逐步成為 AI Agent 的 Human supervisor。