金融服務與保險
AI 驅動銀行智慧：將授信審查時間從 3 小時縮短至 3 分鐘
整合分散於各系統與文件中的銀行業務資料，從財務報表分析（Spreading Analysis）到提單（Bill of Lading），將傳統靜態的授信審查流程轉化為動態且具脈絡理解能力的商業智慧。透過將繁瑣且高度依賴人工的工作流程壓縮至數分鐘內完成，iMBrace 協助金融機構更快速地將洞察轉化為行動，加速決策並提升營運效率。
阻礙銀行敏捷營運與合規管理的關鍵挑戰
客戶資訊分散
客戶經理（RM）需管理數百個客戶接觸點，但缺乏橫跨應用系統與電子郵件的統一客戶視圖，導致客戶服務體驗零散且缺乏一致性。
依賴關係導向決策
金融機構高度依賴客戶經理的經驗判斷與人際關係驅動的決策模式，而非基於數據支撐的交易對手智慧分析。
人工驗證流程瓶頸
處理龐大的多文件資料集——包括授信審查報告、損益表、資產負債表、年度報告、業務展望、組織架構圖、產業資訊、財務分析（Spreading Analysis）、信用狀（LC）、提單（Bill of Lading）、檢驗報告、裝箱單、原產地證明、保險證明及發票等——每筆交易可能耗費長達 3 小時，大幅拖慢業務執行效率。
無法沉澱可行動洞察
每天有數百萬項文件驗證工作透過人工方式完成，卻未能有效萃取、保留或累積任何可執行的業務洞察與知識資產。
業務部門各自為政
信用狀作業（LC Operations）、保理業務（Factoring）及貸款業務（Lending）等核心營運部門彼此割裂運作，形成獨立的成本中心，而非能夠協同創造收入的價值網絡。
風險與合規盲點難以掌握
依賴缺乏透明度的 AI 模型或傳統人工監控方式，使金融機構更容易錯失潛在風險曝險、異常交易與合規問題。
跨境業務可視性不足
缺乏對交易對手、司法管轄區及資金流向的即時可視性，導致決策速度放緩，並增加合規與營運風險。
- 信用審查
- 損益表
- 資產負債表
- 年度報告
- 業務展望
- 組織架構圖
- 產業特定資訊
- 財務報表分析
- 信用狀（LC）
- 提單
- 檢驗報告
- 裝箱單
- 原產地證明
- 保險證明
- 發票
iMBrace 解決方案
將授信作業轉化為脈絡驅動的智慧決策
iMBrace 在維持完整「人機協作審核」（Human-in-the-Loop, HITL）管控機制的同時，將複雜的文件驗證流程從數小時縮短至數秒。透過整合 DocIQ™ 與 OntoCore™，平台能以縱向一致性（Longitudinal Accuracy）及確定性邏輯（Deterministic Logic）驗證大量跨文件資料，並透過以下四個關鍵步驟，加速授信與貿易金融流程：
文件識別與重構
AI 自動擷取、分類並解析複雜且格式不一的多文件資料集，包括損益表（P&L Statements）、資產負債表（Balance Sheets）、財務分析（Spreading Analysis）及組織架構圖（Org Charts）等，將其重構為可驗證的事實資產（Factual Assets）。
規則引擎驗證
根據銀行既有的風險管理邏輯與業務規範，自動交叉驗證財務數據、產業資訊及相關文件內容，快速完成一致性與合規性檢查。
關聯分析與訊號萃取
不僅進行文件驗證，更進一步識別歷史交易脈絡、企業關聯網絡及跨投資組合的潛在關係，挖掘可支援決策的關鍵訊號與洞察。
受治理的人機協作審批
系統以可解釋、可追溯的逐步邏輯標示財務異常、風險警示與潛在問題，並將案件自動送交人工審核，確保所有關鍵決策皆在 Human-in-the-Loop 機制下完成驗證與核准。
透過 iMBrace，金融機構能夠：
- 降低高成本錯誤風險: 自動化驗證機制大幅減少對人工資料輸入與核對的依賴，有效降低人為錯誤所帶來的營運成本與風險。
- 提升客戶體驗與滿意度: 加速文件處理與審批流程，縮短回應時間，提升客戶信任度，同時優化整體營運效率。
- 實現可規模化的業務流程: 透過智慧化自動流程，降低對特定專家或關鍵人員的依賴，讓授信與貿易金融作業能夠更穩定地擴展規模。
- 強化治理與監督能力: 提供可驗證、可追溯的合規管理與跨部門監督機制，協助金融機構滿足嚴格的監管要求，包括新加坡金融管理局（MAS）及香港金融管理局（HKMA）等監管標準。
超越效率提升：將營運流程轉化為全行收益引擎
將原本需要 3 小時的人工驗證流程縮短至 3 分鐘，只是第一步。iMBrace 不僅驗證文件，更持續萃取具脈絡的業務智慧（Context-Driven Intelligence），協助金融機構從分散且依賴人際關係的決策模式，轉型為由數據驅動的跨部門商機引擎。
透過自動分析大量複雜文件與交易資料，iMBrace 能夠將持續產生的價值輸送至原本各自獨立運作的業務部門：
信用狀作業（LC Operations）
從傳統成本中心轉型為智慧決策節點，透過萃取信用狀決策訊號（LC Decision Signals），識別交易對手的長期行為模式與風險趨勢。
保理業務（Factoring）
利用保理決策訊號（Factoring Decision Signals），追蹤企業歷史信用表現與交易模式，創造新的手續費收入來源。
貸款業務（Lending）
透過貸款決策訊號（Lending Decision Signals），主動識別曝險上升、信用風險變化及利潤率波動，提升風險管理與收益能力。
資金與金融市場部門（Treasury & Markets）
藉由全行數據同步與脈絡整合，發掘跨產品、跨客戶及跨市場的潛在商機，釋放更高的收益與盈利能力。
成果：
將具脈絡的智慧洞察無縫傳遞至零售銀行、商業銀行及財富管理等業務領域，打破部門壁壘，讓每一次交易、每一份文件及每一個客戶互動都能轉化為可持續累積的業務價值與收益機會。
在整個企業中編排與治理 AI 代理
iMBrace 讓銀行能夠安全地編排內部自建與第三方 AI 代理，並提供企業級治理、稽核能力及存取控制。
以 iMBrace 轉型金融服務：AI 協作作業系統
由六大核心模組驅動，iMBrace 的 AI 協作作業系統（OS）解決該產業最關鍵的瓶頸：將原本超過 3 小時的人工交叉比對流程，壓縮至僅需數分鐘即可產出受治理的洞察。
探索 iMBrace 六大核心
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