生成式AI不只改寫科技股命運，正快速滲透銀行營運與新藥研發。Scotiabank以企業級AI平台重塑客戶服務與內部流程，Compugen則用AI挖掘免疫腫瘤新靶點、與AstraZeneca、Gilead深度合作，兩條路線共同勾勒出AI金融與AI醫療的下一個投資戰場。

在市場情緒被地緣政治與利率焦慮拉扯之際，一股較不喧囂、卻可能更具結構性影響力的力量，正在金融與醫療兩大關鍵產業發酵：企業級人工智慧。從加拿大大型銀行 Bank of Nova Scotia（Scotiabank，BNS）到以色列生技公司 Compugen（NASDAQ:CGEN），最新動向顯示，AI已從概念炒作走向實際落地，開始改寫營運模式與研發流程。

先看金融端。Scotiabank 宣布推出統一企業 AI 解決方案「Scotia Intelligence」，目標不是單一聊天機器人，而是把龐大的數據與雲端基礎建設整合成一個可橫跨分行、聯絡中心與內部團隊的 AI 中樞。資訊長 Tim Clark 強調，新平台在設計上把治理與資安直接「嵌入」系統，讓前線團隊可以在合規前提下放心使用 AI。這段話透露出關鍵：對受監管極嚴的銀行業來說，AI 能不能用，首先不是技術問題，而是監理與風險控管問題。

在實際應用層面，Scotia Intelligence 目前已先由分行與聯絡中心採用客製化工具，用來處理客戶詢問、整理與回覆商業郵件，並以「及時、直覺」提示協助客戶處理日常金融事務。這意味著過去需要專員反覆查詢系統、逐筆輸入資料的作業，有機會由 AI 先行預判與生成草稿，人員只需審核與微調，大幅提升效率。對成本高企、面臨利差壓縮的銀行業來說，能在不擴編人力的情況下提升服務吞吐量，等同直接改善營運槓桿。

更關鍵的是內部工作流程的重塑。Scotiabank 的「Scotia Navigator」已整合進內部工作環境，成為員工的輔助型 AI 入口。不只是查資料、寫報告，對技術團隊而言，Navigator 甚至提供 AI 驅動的程式碼協作功能，協助撰寫與除錯。這代表大型金融機構正在把 AI 視為開發流水線的一部分，而非事後加掛的工具，長期將影響 IT 專案進度、系統穩定度與創新速度。

與此同時，在醫療與生技領域，AI 的角色更往前推進到「發現」層級。Compugen(CGEN)在 Needham 醫療會議上，詳細說明公司如何靠自家計算發現引擎「Unigen」，在體外就從海量生物數據中找出新的免疫檢查點與腫瘤相關通路，之後再挑選具潛力標的，自己開發或授權給藥廠。這與一般只把 AI 用來輔助臨床數據分析不同，Compugen 是把 AI 放在研發價值鏈最前端，直接決定未來藥物是「找得到還是找不到」。

具體案例之一是抗 PVRIG 抗體 COM701。Compugen 指出，PVRIG 在其計算平台找出前，幾乎不在學界雷達上，如今已進入臨床開發，並在卵巢癌等「不易發炎」腫瘤族群中展現潛在價值。公司先前在「對治療幾乎已無選項」的末線、鉑類抗藥卵巢癌病患中，觀察到 COM701 單獨或合併治療時具備持久反應與安全性，現在則進一步把臨床試驗往前移動到「鉑類敏感、維持治療」情境，企圖在腫瘤負荷較低、免疫系統相對完整時，拉長病患無惡化存活期。

另一個受到關注的，是與 AstraZeneca 合作的 PD-1/TIGIT 雙特異性抗體 rilvegostomig。過去許多 TIGIT 單抗在第三期試驗失利，市場一度認為這條路走不通。Compugen 引述 AstraZeneca 的病人腫瘤切片 ex vivo 實驗指出，雙特異性設計在結合 PD-1 與 TIGIT 時，展現出比單獨 PD-1，甚至「PD-1+TIGIT 兩藥併用」更高的活性，加上目前在多項第一至三期試驗中，安全性看起來接近 PD-1 單藥，顯示透過分子設計與試驗策略調整，TIGIT 機制仍可能翻身。AstraZeneca 更曾預測 rilvegostomig 峰值銷售上看 50 億美元級別，若成真，對持有權利金的 Compugen 將是長期現金流來源。

在細胞激素領域，Compugen 把 AI 概念延伸到IL-18通路，開發原名 COM503、現稱 GS-0321 的 IL-18 binding protein 抑制劑，並以臨床前階段授權給 Gilead。傳統給予重組細胞激素常因全身性毒性受限，Compugen 則試圖「抑制抑制因子」，利用腫瘤內本來就偏高的 IL-18，被 IL-18 binding protein 綁住的特性，只在腫瘤微環境解除封印、啟動免疫，盡量降低周邊毒性。該案已進入一期試驗，由 Compugen 負責早期開發，後續由 Gilead 接手大規模試驗，里程碑金總額最高可達 7.58 億美元，加上「低兩位數百分比」權利金，替公司建立長期財務緩衝。

從財務結構來看，Compugen 強調截至 2025 年底手握超過 1.45 億美元現金，即使不假設任何額外里程碑入帳，也可支撐營運直到 2029 年。這在波動劇烈的生技股中相對罕見，代表公司有時間等待臨床數據成熟，而不必在市場情緒最差時被迫增資灌水。

若將視野拉高，金融與生技兩個案例，其實共同反映 AI 應用正從「通用工具」走向「產業專用引擎」。Scotiabank 不是在追逐話題型聊天機器人，而是圍繞自身龐大客戶與交易數據，打造有嚴密治理與安全框架的 AI 作業層，直接嵌入日常營運；Compugen 則不是單純把 AI 用於加速既有流程，而是用演算法找出過去人眼難以發現的新靶點，改變「先有假說再驗證」的研發路徑。兩者的共通點，是 AI 不再只是節省人力，而是改變「能做什麼」的邊界。

對投資人而言，AI 題材下一階段的關鍵，將不再是誰喊得最響，而是誰真正把 AI 變成可持續的競爭優勢與現金流。銀行業會面臨模型風險與監理疑慮，醫療領域則要承受臨床不確定與冗長審批，但一旦穿過驗證期，先行者將拉開難以追趕的差距。從 Scotiabank 到 Compugen，這些案例預示著下一輪 AI 投資故事，將從「通用大模型」走向「深度垂直整合」，真正改變產業結構的，恐怕就是這些默默在後台重寫底層流程的玩家。

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