AI殺入金融圈？Finance、Banking專才必學6大AI技能 ＋CV實戰寫法

AI殺入職場，金融業是受影響最大的行業之一！行內增加了不少新職位，像是 Data Scientist、AI & Automation Specialist、AI Engineer，或者銀行內部聽起來很新的 Transformation 職位 。即使是傳統職位，職能要求也正慢慢加入 AI、Automation 和數據工具的成分 。例如：做 Finance Reporting 的人，可能已開始接觸報告自動化、數據摘要、variance 分析支援；做 Banking Operations 的人，可能要處理更多文件分類、資訊提取、流程優化；做 Risk、Compliance 的人，將面對更多資料審閱、AI governance 相關要求。 

或者不少人在心底都擔心：AI 會不會取代自己呢？但在金融圈，做錯一個小數點都可能形成巨大災難。僱主真正想要的，從來不是讓 AI 取代人，而是希望團隊裡有人懂得把 AI 用在重複、耗時的工序上，騰出時間處理更高價值的分析、核對和判斷。 

下文將拆解金融行業最值得學的 AI Skills，提供相關進修課程，並教你如何把 AI 經驗自然寫進 CV，將壓力轉化為求職優勢 。 

一.金融業最值得先學的 6 類 AI skills 
二.Finance、Banking CV 應該怎樣寫？ 
三.小錦囊：CV 必備 AI 關鍵字清單 
四.想學 Finance、Banking 相關 AI skills？可由這 4 類課程入手 
五.結語：AI 負責運算效率，金融人的價值在於數據誠信 

一.金融業最值得學的 6 類 AI skills 

1. Reporting automation：報告與匯報支援能力 

金融工作其中一個最常見，也最容易用到 AI 的場景，就是各類報告和匯報工作。無論是 Monthly report、management report、variance note，還是內部匯報摘要，很多原本靠人手整理、歸納和起草的步驟，現在都可以先由 GenAI 協助整理初稿，再由自己核對和補充。 

這類 skill 的重點，不只是「寫得快」，而是能否把數據和資訊整理成較清晰、較有結構的匯報內容。常見可配合 Excel、Microsoft Copilot、ChatGPT 等工具使用。 

2. Data checking and variance analysis：數據核對與差異分析能力 

金融工作離不開對數、核對和比較。比起一般的 Data analysis，這一類技能更貼近財務與銀行工作的日常，例如 actual 與 budget 的差異、不同期間表現比較、異常數字標示、reconciliation 前的初步整理等。 

AI 在這裡最實用的地方，不是代你作最後判斷，而是協助你更快發現差異、整理重點、標示例外情況，讓你把時間放在真正需要人手分析及判斷的部分。相關能力尤其適合 Finance、FP&A、Banking operations 等工種。 

3. Finance workflow support：財務流程與營運支援能力 

很多金融職位都涉及大量重複流程，例如 invoice 處理、payment follow-up、expense check、cash movement records、approval routing、reconciliation support 等。日常工作費時失事，所以最快也最容易被AI取代，不少企業都在這些工作範疇加入 automation 和 AI support。 

這一類技能的重點：一是懂得把原本分散、重複的流程拆開；二是用No-code / Low-code（無代碼或低代碼） 自動化工具協助整理和支援流程。對不少 Finance operations 或 Banking operations 職位來說，技能非常實用。 

4. Document and policy review：文件、政策與合規資料審閱能力 

金融業的工作日常有一個很明顯的場景：現實和電腦中的桌面，堆滿大量文件、政策和合規資料。由內部政策、程序文件，到 statement、supporting documents、KYC 資料、audit trail、control documentation，打工仔統統都要處理，涉及大量閱讀、提取重點及分類整理的工作技能。 

若懂得利用 AI 配合 OCR（光學字符識別） 技術協助進行Document classification、information extraction、policy comparison等工序，自然可以極速加快前期文件審核的處理速度 。 

5. Insight support for decision-making：支援判斷的分析能力 

既然資料和文件那麼多，能夠分門別類、整理得宜，其實只是基本步。更重要的是，能否從資料中抽出有用重點，支援管理層或團隊作出判斷。相關能力包括 trend identification、forecasting support、dashboard interpretation、performance commentary support 等。對 Finance Manager、Financial Analyst、FP&A、B anking business support 等職位來說，尤其重要！ 

AI 在這個層面，角色就從單純的生產力工具，提升到支援分析和決策。 

金融專才不只是要用AI提升效率，而是與AI協作，支援其決策。 

6. Risk and control awareness：風險與控制意識 

再深入看不同類型的金融工作，AI 的價值不只是效率工具，它同時牽涉風險、控制和合規意識。假如只懂得生成或整理，卻不知道哪些位置需要核對、留痕和人工把關，仍然不足夠。 

需要的能力包括 accuracy control、fact-checking、control support、compliance awareness、output review 等。當愈來愈多工作由AI 工具協助完成，能否保持控制意識，往往比單純「識用工具」更重要。對金融從業員而言，這可不只是附加技能，而是使用 AI 時不可缺少的基本能力。 

注意：金融業最值得學的 AI skills，不是花巧生成，也不是吸睛的新平台，而是能夠真正支援報告、分析、流程、文件審閱和控制工作的能力。 

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二.Finance、Banking CV 應該怎樣寫？  

掌握了上述關鍵字後，下一步就是如何將它們自然地融入履歷之中 。不少求職者在履歷中提到 AI 時，最常見的寫法通常是： 

• 熟悉 AI 工具 
• 懂得使用 ChatGPT 
• 曾利用 AI 協助財務工作 
• 熟悉 automation tools 

這些句子看似有跟上趨勢，但問題是太空泛。它們沒有交代你把 AI 用在哪些金融場景，也沒有展示它和 reporting、analysis、controls、document review、workflow support 有什麼關係。對 HR 或它闆來說，無法從中看出你的實際價值。 

謹記：金融職位的 CV，通常很重視三件事：準確度、分析力、穩定性。若想把 AI 寫得有說服力，關鍵不是堆砌工具名稱，而是把 AI 經驗寫成具體工作場景、實際應用和合理成果。 

CV 改寫關鍵：把「工具」改寫成「工作場景＋應用＋成果」 

很多人一想把 AI 寫進 CV，便會先想到平台名稱，這就顯得空泛且突兀。最自然的做法，是從自己的工作內容出發，把 AI 放回原本的職責裡，使其成為個人工作能力，而不是一串 keyword。 

Step 1：先找出你在哪些金融工作場景用過 AI 

第一步，不要列出工具，而是先問自己：我平日在哪些工作上，真正在用 AI 幫手？在 Finance、Banking、Operations、Governance 等職位裡，常見場景包括： 

• 整理大量資料，如monthly report、management report、variance note 
• Budgeting、forecasting、數據比較和差異分析 
• Reconciliation、transaction review、營運流程支援 
• 處理文件，如invoice、statement、supporting documents、policy files  
• KYC、compliance、control documentation、internal review 
• Client meeting summary、follow-up note、proposal support 

問問自己，上面的眾多場景中，哪一些你真正用過 AI 來工作的呢？ 

Step 2：想清楚 AI 幫了你哪一部分工作 

找出場景之後，下一步要再具體一點。AI 究竟幫了你什麼？例如： 
做 reporting 時，它可能幫你做 summarisation、report structuring、variance commentary drafting； 
做數據核對時，它可能幫你做 data organisation、exception flagging、trend identification； 
做文件處理時，它可能幫你做 document classification、information extraction、review support； 
做流程支援時，它可能幫你做 workflow support、routing support、repetitive task reduction。 

這些才是值得寫進 CV 的內容，具體說明你怎樣把 AI 應用在實際金融工作中。 

Step 3：把句子由「職責」改成「職責＋AI 應用＋工具＋成果」 

最關鍵的一步來了！把AI 工具自然放進你的工作內容裡，讓僱主一眼看出：你知道自己用它來做什麼。請是用以下結構來改寫： 

工作內容 + AI 如何協助 + 用了哪些工具 + 帶來什麼效果 

1. Finance reporting / monthly reporting 

原本你可能會寫： 

負責財務報表整理及管理層報告支援。

若你曾用 AI 協助整理數據、歸納重點和起草報告內容，可以改寫成： 

Used Microsoft Copilot and Excel to summarise financial data, support management reporting and improve reporting preparation efficiency.

如果想寫得再專業一點，也可以寫成： 

Applied AI-assisted tools to organise monthly reporting data, extract key variances and support management reporting tasks.

寫法的好處是僱主一眼就能看出，你不是只懂做報表，更懂得加快 reporting workflow，同時保留分析支援。 

2. FP&A / budgeting / variance analysis 

原本可能寫： 

負責預算分析及差異分析。

若你有用 AI 協助整理資料和比較趨勢，可以改寫成： 

Used AI-assisted tools with Excel to organise budgeting data, identify variance trends and support financial analysis.

或者： 

Applied Microsoft Copilot and Excel to compare budget versus actual figures, highlight key variances and support planning analysis.

這類句子會比單純寫「負責分析」更有層次，因為它交代了工具、用途和分析支援。 

3. Banking operations / reconciliation support 

原本可能寫： 

負責日常對賬及營運支援工作。

若你有用 AI 協助整理 transaction data、標示例外或支援重複流程，可以改寫成：

Applied AI-assisted tools to support reconciliation workflows, organise transaction data and reduce repetitive operational tasks.

如果你想補充工具名，也可以寫成： 

Used Microsoft Copilot and Excel to organise reconciliation data, flag exceptions and support banking operations processes.

這種寫法很適合 Operations、finance operations、settlement、reconciliation support 等職位。 

4. Document handling / information extraction 

不少金融職位都會接觸 statement、invoice、supporting documents、policy files、form documents 等。原本你可能會寫： 

負責處理文件審核及資料輸入。

如果你曾用 AI 幫手提取重點和分類文件，可改寫成： 

Used AI tools to extract key information from documents, support document classification and improve processing efficiency.

若涉及 OCR 或文件處理，也可以寫成： 

Applied AI-assisted tools and OCR-based workflows to organise supporting documents and streamline document review preparation.

這類句子會令僱主較容易明白你和 document review、processing efficiency 有關，而不只是單純輸入資料。 

5. Risk / Compliance / Governance Support 

原本可能寫： 

負責合規文件整理及內部控制支援。

若你有用 AI 幫手審閱文件、整理資料或支援控制流程，可以改寫成： 

Used AI-assisted tools to review policy documents, organise compliance information and support control documentation processes.

或者： 

Applied AI tools to extract key points from governance materials, support documentation review and improve information handling efficiency.

這類句子特別適合 risk、compliance、governance、internal control、audit support 相關職位。 

6. Treasury / Cash / Finance operations 

原本可能寫： 

負責資金記錄及日常財務運作支援。

 若你曾用 AI 協助整理現金流、movement records 或 reporting 初稿，可以改寫成：

Applied AI-assisted tools to organise cash movement records, support treasury reporting and improve workflow efficiency.

這類寫法會比單純寫「負責資金記錄」更能帶出你對流程和 reporting 的支援能力。 

7. Banking relationship / client support 

即使不是做純 finance，銀行前線或 relationship support 也開始用到 AI。原本可能寫： 

協助客戶跟進及準備會議文件。

如果你有用 AI 協助整理會議重點和 follow-up，可改寫成： 

Used AI tools to summarise client meeting notes, prepare follow-up points and support relationship management activities.

如果要再具體些，也可以寫成： 

Used Microsoft Copilot and AI-assisted tools to organise client notes, prepare follow-up summaries and support proposal preparation.

這些句子適合 personal banking support、corporate banking support、relationship support、business support 等職位。 

＊Microsoft Copilot 等請自行更改為你常用的AI工具。 

Step 4：金融 CV 要特別補哪類成果？ 

Sales & Marketing 會強調內容和轉化，Admin 會強調效率和流程；金融篇的成果字眼，就要寫得更穩陣，更貼金融工作。較自然的寫法包括： 

• Improve reporting efficiency 
• Support data accuracy 
• Streamline repetitive finance processes 
• Enhance document handling efficiency 
• Support control and review processes 
• Improve reporting preparation 
• Reduce manual processing time 
• Improve workflow consistency 

例如，原本一句： 

Used Microsoft Copilot and Excel to summarise financial data and support management reporting.

可以再升級成： 

Used Microsoft Copilot and Excel to summarise financial data, support management reporting and improve reporting preparation efficiency.

又例如： 

Applied AI-assisted tools to support reconciliation workflows, organise transaction data and reduce repetitive operational tasks.

這樣寫不會太誇張，又足以顯示你已經成功使用 AI，並達到實際效果。 

Step 5：最後檢查，是否同時交代了工作、工具、用途、成果與準確度？ 

當你寫好所有 AI 經驗後，請查看CV中的文字有沒有： 

• 寫出具體工作場景？ 
• 交代 AI 幫我做了哪一部分？ 
• 把工具自然放進工作內容裡？ 
• 寫出合理成果，例如 reporting efficiency、data accuracy、workflow consistency？ 
• 題示出自己有核對、審閱和把關？ 

【求職者真實案例】  Jimmy 曾於本地地產發展商擔任財務經理，其後成功轉向更偏重財務與營運自動化的工作。在過去十年的職涯中，他大量時間都花在處理舊式會計系統、試算表之間的手動對賬，以及發票審批等重複流程。當他決定尋求職涯突破時，並沒有花時間去考取艱深的編程證書，而是針對自己最熟悉的日常痛點，在履歷中清楚寫出自己如何運用 low-code automation 結合 AI，重新設計工作流程。  他分享：「我將 CV 上『負責日常會計及對賬』這句很普通的職責，改寫為：『利用 no-code 平台串接傳統財務系統，建立自動化對賬流程（reconciliation support），成功減少團隊 40% 重複性工序。』」  Jimmy 表示，面試時僱主曾問他是否具備編程背景，他坦言自己並非 technical 出身，但會把重點放在實際工作價值上：「我未必識寫程式，但我懂得利用 AI 梳理財務審批流程（finance workflow support）。而引入自動化流程，也不是為了偷懶，而是希望替團隊爭取時間，讓大家可以專注處理更深入的 variance analysis（差異分析）。」  他認為，真正令僱主感興趣的，不是自己懂多少工具，而是能夠把 automation 和 AI 用在實際金融場景之中，把熟悉的金融流程轉化成更有效率、更有分析價值的工作方法。

懂得使用AI從亂中找序，才能集中精力做好更重要的工作。 

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三.小錦囊：CV 必備 AI 關鍵字清單 

以下的關鍵字適合 Finance / Banking / Operations / Governance 等金融行業的職位，記得要先寫工作場景，再按需要補充工具名稱。 

技能分類	建議使用的關鍵字（Keywords）	為什麼 HR 和老闆會看重？
報告與匯報支援	reporting automation,   management reporting support, summarisation,  variance commentary drafting, reporting preparation	顯示你能整理複雜資料、支援匯報工作，並提升 reporting 效率。
數據核對與差異分析	data checking,  variance analysis support,  exception flagging,  trend identification,  reconciliation support	顯示你不只是處理數字，亦能協助找出差異、例外情況和分析重點。
財務流程與營運支援	finance workflow support,  process streamlining,  No-code/Low-code automation,  operational support,  approval routing,  repetitive task reduction	顯示你能支援重複性高的財務或營運流程，提升一致性和效率。
文件與合規資料處理	document classification,  information extraction,  document review support,  policy comparison,  OCR-based processing	顯示你能處理大量文件、提取重點，並支援審閱與前期整理工作。
風險與控制意識	accuracy control,  fact-checking,  compliance awareness,  output review	展現你比 AI 更嚴謹的判斷力，作為數據最終把關者，確保產出符合金融監管的高標準文檔。
支援判斷的分析能力	forecasting support,  dashboard interpretation,  insight preparation,  trend analysis	顯示你能由資料中抽出有用重點，支援團隊或管理層作判斷。
常見工具	Microsoft Copilot,  Excel (Advanced),  Power BI,  ChatGPT,   OCR tools  Claude / OpenAI API,  Manus.ai	顯示你熟悉常見生產力與分析工具，但最好配合具體工作場景一起寫，說服力會更高。

四.想學 Finance、Banking 相關 AI skills？可由這 4 類課程入手 

1. Reporting / finance productivity 類：最容易直接用回日常工作 

如果平日最常做的是 monthly report、management report、variance note、內部匯報摘要，最實際的進修方向，通常不是先學最深的技術，而是先學怎樣把 AI 放進報告整理、分析支援和日常財務工作。可留意以下的課程： 

• HKU SPACE｜Certificate for Module (Generative AI for Banking and Finance)（按此查看） 
  課程直接以 banking and finance 為主題，屬 part-time、30 小時，亦已列入持續進修基金課程名單，對金融從業員最對題。 

2. Data / dashboard / analytics 類：適合想加強「睇數」和分析支援能力的人 

如果工作牽涉 budgeting、forecasting、variance analysis、trend spotting、dashboard summary 或 performance commentary，以下的課程可能會有幫助。 

• HKU SPACE｜Certificate for Module (FinTech and AI)（按此查看） 
  課程內容包括 FinTech、AI、text analytics、LLMs / SLMs、GenAI and prompts，以及 business and finance applications，屬較系統化的 finance + AI 基礎課程。 

• HKU SPACE｜Executive Certificate in AI and Deep Learning in Quantitative Finance（按此查看） 
  課程更偏 quantitative finance，內容涵蓋 deep learning、reinforcement learning、anomaly detection，以及 finance and investment decision making，較適合想把分析能力再推前一步的人。 

3. Governance / compliance / risk 類：適合做合規、風控、治理支援的人 

如果你本身做的是 compliance、governance、risk support、control documentation、policy review 或相關 banking support，以下的課程會比純生成式 AI 課程更貼身。 

• HKU SPACE｜Certificate for Module (Financial Compliance and AI)（按此查看） 
  課程目標明確寫到 equip students with financial compliance and AI knowledge，並涵蓋 banking、investment、insurance 的合規風險與 AI 在 financial compliance 的應用。 

• VTC｜Digital Economy Series (eCPD) Module 2: How Artificial Intelligence (AI) and Chatbots Revolutionize the Finance Industry （按此查看） 
  課程時間很短，只需要兩小時，內容重點是 AI、chatbots 以及相關 ethical and privacy considerations，適合想先理解 AI 如何進入金融業務與風險場景的人。 

4. Workflow / automation 類：適合想再升級的人 

如果平日經常要處理 reconciliation、document handling、payment / approval flow、營運支援、重複性流程，這一類課程最值得留意，因為企業通常最先把 AI 和 automation 放進這些工序。 

可留意的課程包括： 

• HKU SPACE｜Certificate for Module (GenAI and Automation for Finance and Business)（按此查看） 
  課程直接點明是 GenAI and Automation for Finance and Business，並已公布 2026 intake，非常貼近 finance workflow 和 business process 的升級需要。 

• HKPC Academy（按此查看） 
  HKPC Academy 的技術訓練頁面列出多個 workplace / business use 的 generative AI hands-on 課程，雖然不是純金融課，但很適合作為 workflow automation、business productivity 的實用補充。 

五.結語：AI 負責運算效率，金融人的價值在於數據誠信 

金融行業具備一種獨特的職業要求：不只是完成任務，更要確保所有數字、紀錄及流程皆具備法律與合規的說服力 。AI 的出現確實大幅提升了數據整理與初步歸納的效率，但金融業最核心的價值從未改變，即是確保最終產出的「真實性」與「可靠性」 。 

對於從事Finance、Banking、Operations、Governance等行業的專業人士而言，真正的升級並非僅掌握一套新的AI 工具，而是學會在極速的自動化流程中，依然能嚴謹地守住準確度與合規標準 。在金融領域，「完成」並不足夠，「穩健」且「讓人信賴」才是專業的分水嶺 。 

AI 雖然改變了作業流程，並加速了基礎工序，但金融專業人員最不可替代的價值，始終在於對數據誠信的堅持，以及對風險把關的最終責任感 。當 AI 幫你處理了 99% 的運算，剩下的 1% 核實，就是決定了報表到底是價值百萬，抑或是廢紙一堆！ 

圖片：由AI生成，如有雷同，實屬巧合。 

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