「未來秘書」ChatGPT強勢入侵  你的金融工作未來還在嗎？

撰文：黃庭瑄

ChatGPT 全面衝擊金融圈，金融從業人員該害怕被取代嗎？未來它將具備金融業的應用能力，加入正確性、即時性、真實性以及訓練成本等因素後，成為金融人員的有利工具。金融人員需要持續進化，設法駕馭這位「未來秘書」。

ChatGPT 從發布以來引起許多討論，微軟創辦人比爾 ‧ 蓋茲（Bill Gates）認為，像 ChatGPT 這樣的人工智慧（AI）機器人，未來會如同個人電腦或網際網路的地位一般，具有「不可或缺」的重要性。剛開始使用 ChatGPT，會驚嘆它的文字能力，不但能寫文章、寫歌詞，還能講笑話，產出的文字流暢通順，對於回答各種問題的聊天能力也相當高階，甚至具備幫學生寫報告、考試的能力。但是，接下來會發現 ChatGPT 的幾個缺點，例如：給的答案有些是錯的，資料庫只更新到 2021 年，其中充滿了各類資料，卻沒有標註資料來源從哪裡來，它雖然有強大的資訊蒐集能力，但還無法判斷正確性。

ChatGPT 將具備金融業應用能力

American Banker 報導中認為，目前 ChatGPT 還不具備金融業的應用能力，但未來，在正確的方向和對應的保障措施下，將具備相關能力。

ChatGPT 從過去的 AI 技術再進化為自然語言處理技術，透過機器學習和大數據的訓練，提供更流暢更有品質的語言呈現。AI 對金融業來說，並非全新體驗，許多銀行早已開始使用智能客服，只是這些資料庫是來自銀行內部或與特定公司合作，蒐集顧客常有的問題，利用聊天機器人用自然語言回應客戶，與 ChatGPT 不同的是，銀行的聊天機器人不會隨機搜尋網路或外部的資料。

美國金融業幾家大銀行，包括摩根大通、花旗、高盛、美國銀行、富國銀行等，限制所有員工使用 ChatGPT，因為其屬於第三方的軟體，並非公司內部系統，這也顯示出 ChatGPT 目前合理性堪憂的問題。許多研究也開始討論 ChatGPT 是否有竊取智慧財產權的可能性，當一份文件貼上至 ChatGPT，就會透過機器學習成為模型訓練的一部分，而且這個動作無法還原，因此許多公司告誡員工，無論是要進行翻譯或是摘要，不要將內部文件複製貼上到 ChatGPT。

利用 ChatGPT 科技產出銀行獨特模型

美國許多大銀行認為，大型語言模型在金融業將會有生存空間，這也是許多 AI 公司持續開發的目標。大型語言模型是指使用大量語言資料進行訓練的語言模型，透過深度學習技術訓練來產生自然語言的文章，如同 ChatGPT。銀行正朝著此方向發展進化，例如富國銀行並不排除未來使用 ChatGPT 的可能性，只是需要更適當的訓練個別化模型。發展金融運用的 AI 公司 Kasisto，其 CEO Gorelov 認為在未來，銀行的智能客服需要透過 ChatGPT 的科技將其訓練成非開放式、沒有偏誤的私人模型，就能導入銀行為客戶進行投資建議。要能夠在金融業普遍使用，需要考量加入更多因素，包括正確性、即時性、真實性以及相關的訓練成本。

目前最熱門的問題是，金融人員是否會被 ChatGPT 取代？根據美國彭博社的調查，三分之二的金融人員認為自己在未來 3 年還不會被取代。大部分的人認為，AI 最終會取代部分財務、公關媒體、法務和科技類的工作。至於策略性研究、經濟學家和市場投資交易人員的工作性質，依賴相當高比例的個人判斷，目前感受不到 AI 的威脅，但對於一般金融產品的銷售人員、風險評估人員來說，認為相較其他人員，未來被 AI 取代工作的可能性最大。

未來在金融業的應用範圍，ChatGPT 自己也列出了許多答案，包括詐騙偵測、個人財務管理、客戶服務、財務報表和風險管理等工作。如同一次又一次的技術創新，科技取代人力，利用更高的效率完成工作，目前的 ChatGPT 專長工作特性為：重複性高、規則性強的工作，可以取代大量低階到中階的寫作，測試各種寫作都能完成一個像樣的框架，例如擬定計畫、行銷文案、草擬契約、產品描述，甚至社群媒體的貼文。另外，也能提供顧客服務及基本的技術支援，處理程式設計的問題、數據分析工作，例如快速做出報表和分析報告，根據數據分析評估風險等。

CNBC 訪問一位美國大學的 Baron 教授提到，ChatGPT 完成的一份報告，比她多數的學生都還要優秀。ChatGPT 的能力已經可以通過美國醫師證照考試，和常春藤盟校之一的賓州大學商學院考試。

ChatGPT 並非設計為取代人們的工作，而是幫助提升效率，以「更聰明的方式」完成工作。未來在銀行各部門，將提供新型態的金融服務，原本特定的專業，無論是需要很多道程序或複雜的模型試算，皆能很快就被 AI 的功能解決。

理財顧問可提供客戶更多方案選擇

Insider Intelligence 整理出銀行各部門的金融服務的衝擊改變：消金和財富管理部門，將透過這種生成式 AI 來訓練 KYC 和客戶開戶的程序，並且利用自然生成的語言模型，來調整客服的聊天機器人；中小企業部門，將能更有效率的爬梳各項貸款申請和商業計畫；企金部門，將能協助即時回答企業績效的各種問題，設算分析不同景氣下的影響；投資部門，可利用壓力測試情境，了解各種非流動性金融資產，並制定相對應的措施以減少成本。也就是，AI 能取代原本占據大部分時間的工作，成為所有金融人員的有利工具。

美國投資交易平台 Zingeroo 認為，理財顧問工作也許會受到最有利的轉變，讓企業成長更快，AI 能產生更多投資組合，尋找更多樣的投資機會，研究市場的變化規律，找出有投資潛力的資產。透過分析客戶的一般資訊，像是收入、消費習慣、投資組合及風險偏好，找出最適合的投資方式，而 AI 能夠不受情緒影響，客觀地做出建議，也更釐清客戶真正的需求。未來的投資組合可以透過 AI 創造出很多文本和建議，提供很多方案，給客戶選擇。

AI 的幫助將使理財顧問專注在與客戶互動，建立情感來維持長久的客戶關係，這一部分是 AI 無法取代的。當 AI 完成各種研究工作時，理財顧問能專注於關心客戶長期的需求，例如長期財務規劃或者各種重大變動，像是退休或離婚等，遇到人生重大事件後的財務規劃改變。

金融人員需培養善用 AI 能力

根據 Accenture 關於銀行使用 AI 的價值報告分析，未來金融人員的訓練要專注於銜接人員與機器之間的斷層，也就是培養自己善用 AI 的能力。充分了解 AI 能提供的功能與專長（處理交易，進行重複、預測、進化），與人腦的專長（領導、創造、判斷、同理、即興演出）之間如何有效的合作，用這樣的原理演繹出每個現有職位新的職能。例如，原本專注於充分了解每位客戶（KYC）背景資料的櫃員，工作內容轉變成利用 AI 的分析，找出不正常的資訊，包含可能造假的個人資料或交易，工作性質從單一的資料輸入變成分析和評估風險。

處理審核放款的工作轉為服務客戶整體貸款需求，訓練 AI 直接審核簡單的貸款申請，並與客戶解釋各種結果，找出尚有貸款額度需求的客戶，使原本只處理單一放款的工作性質變成更多元化的角色。

一般的金融商品銷售業務，將轉為透過與客戶的接觸，回饋強化 AI 提供的預測技能。資訊人員也將從一般技術支援，開發評估新的適合銀行之區塊鏈技術。

結合 AI 持續進化新技能

未來，AI 調教╱訓練師的需求會越來越普及，確定 AI 理解每項問題和指令，並持續訓練 AI 的能力，使 AI 與客戶的互動不斷進步。熟悉銀行內部各項工作及專業知識的每位金融人員都適合接受培訓。

Accenture 報告中還設想出幾個銀行未來可能產生的職位，包括機器學習工程師、深度學習研究員、金融詐騙分析師、替代貨幣研究員、貸款策略分析師等。從各項調查發現，銀行未來裁員的比例也許會遠小於轉換職務的比例，結合 AI 持續進化新技能才是需要把握的金融訓練。

ANZ 銀行總經理 Reed 提到，銀行原本徵才的時候，就是找具備判斷力的人才，並且應該讓這些人持續訓練判斷力，只是銀行的工作隨著時間，變成了充滿流程和程序的工作，讓人們忘記了判斷力的價值。因此當 AI 取代這些工作後，就能確保人們能真正專注於需要判斷力的工作。

未來人員聘雇將不再聚焦於能否做好特定專門業務，而是需要具備適應能力，因為工作內容一直在變化，而且很快，金融人員需要持續進化新技能，與 AI 有效合作，結合創造力、各種解決問題的能力和服務熱忱。所有銀行的工作從後台到前台都需要 AI 執行、人員監測，每個相對應的工作都會是人腦和機器的共同貢獻。（本文作者為台灣金融研訓院特約研究員）

來源：《台灣銀行家》160 期

更多精彩內容請至 《台灣銀行家》