房貸申請流程中，繁雜的權利轉移與估價文件往往是影響撥款效率的關鍵障礙。總部位於底特律的房貸管理公司 Rocket Close，近期分享了如何透過與 AWS 生成式 AI 創新中心（GenAIIC）的策略合作，將過去極度依賴人工的房貸文件處理流程，轉化為高效的自動化解決方案。這項技術轉型不僅大幅縮短了作業時間，更為房貸產業的數位化進程設立了新標竿。

在導入新系統之前，Rocket Close 每天需處理約 2,000 份的產權摘要包，每份文件平均長達 75 頁。過去，員工必須以人工方式逐頁審閱並提取關鍵資料，處理一份包裹平均需耗費 10 小時。這種高強度且重複性極高的工作負擔，不僅造成了作業流程的嚴重瓶頸，也限制了企業在業務高峰期的擴充能力。為了克服這個挑戰，Rocket Close 選擇採用 Amazon Textract 進行精準的光學字元辨識（OCR），並結合 Amazon Bedrock 的基礎模型（FMs）來進行深度的內容理解與分類。

這套解決方案的影響力十分顯著。在導入生成式 AI 技術後，文件處理的速度提升了 15 倍之多，且在文件分割、分類及欄位提取的準確率上達到了 90% 的強健水準。Amazon Bedrock 的優勢在於其全託管且無伺服器的架構，讓企業能透過單一 API 串接多種領先的 AI 模型，並在兼顧資安的前提下快速擴充應用規模。目前該系統已設計為具備每年處理超過 50 萬份文件的能力，這讓 Rocket Close 得以將人力資源重新配置於更具價值判斷的需求上，同時為客戶提供更快速的撥款服務。

這項案例之所以值得台灣金融與地產業關注，在於它證明了生成式 AI 已經從單純的「聊天機器人」應用，深入到了核心的業務邏輯處理。對於同樣面臨大量紙本文件數位化、且對精確度要求極高的台灣銀行業或代書產業而言，Rocket Close 的經驗顯示，結合文字辨識與大型語言模型的「理解能力」，可以有效解決傳統自動化技術無法處理的非結構化資料。這不僅是技術上的升級，更是提升營運韌性與客戶滿意度的關鍵策略。隨著技術門檻降低，如何將 AI 整合進既有的工作流，將是未來企業維持競爭力的決定性因素。