摘要：数字经济快速崛起，对企业与消费者的互动模式产生极大冲击，若企业未正确且快速响应消费者的问题，容易导致客户流失。现今消费者自我意识增强，期望企业能够了解个体差异，以提供更贴近个人化需求的服务，企业仅以人工默认的简单规则、制式化的轮播广告方式营销，已无法满足消费者的需要，应转变为在线个人化的营销推荐，与消费者实时互动。随着大数据、机器学习、自然语言处理等AI技术的引入快速发展，金融行业正在经历从传统操作到智能化、自动化的转型。AI不仅提高了金融服务的效率和精确度，还为金融产品创新和服务模式创新提供了新的思路和工具。

　　关键词：人工智能；ChatGPT；金融领域

　　随着人工智能技术的快速发展，金融行业正面临着深刻的变革。如今，生成式AI急速窜起，金融业者也渴望借助ChatGPT，让智能客服与理财顾问再进化。而眼前的新兴挑战可不只有生成式AI，加密货币、新金融犯罪、ESG浪潮四起，金融业该如何盘点现有资源，洞悉生态系动向，掌握未来投资领域，让生产力跟竞争力翻倍。因此，需要对人工智能面临的风险进行识别与管理，创造安全的人工智能环境，才能切实提高人工智能金融的运营效率。

　　一、引起人工智能与金融应用的成因

　　随着数字货币通路快速崛起，对企业与消费者的互动模式产生极大冲击，若企业未正确且快速回应消费者的问题，可能导致客户流失。现今消费者自我意识增强，期望企业可了解个体差异，以提供更贴近个人化需求之服务，如果企业仅以人工默认的简单规则、制式化的播放广告方式营销，就无法满足消费者所需，应该以在线个人化的营销推荐，与消费者实时互动。近年来，随着互联网、大数据、云计算等新兴技术的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）飞速发展，仿造人类大脑及五官所打造的技术，如模仿眼睛的视觉辨识、耳朵和嘴巴的语音识别及交谈、大脑的理性与认知及学习，已在各行各业广泛应用。以语音识别及交谈为例，运用交谈式的接口（Conversation UI），消费者可以直接口述想做的事，便可得到更快速的服务；再以大脑的理性与认知及学习为例，各种机器学习的技术用于预测消费者的行为与偏好，可持续根据消费者反馈的结果进行学习，让预测更为精准、推荐的商品更贴近消费者需求。这些人工智能技术，都可运用于提升最佳体验的消费者互动模式。文章将从人工智能在金融领域的运用和影响出发，探讨人工智能技术如何推动金融行业的变革，以及可能面临的挑战与风险。

　　Bank 4.0时代的人工智能应用在过去，因银行与客户获取的信息不对称，银行往往可从中获取商机，举凡投资理财、贷款、信用卡、企业资金调度、外汇、保险等业务，因银行具备领域专家，反观客户可能因信息不足即买下银行的产品或服务。以房屋贷款为例，以往客户仅在住家或公司附近的两三家银行，询问贷款行情就做决定，这时贷款的银行（卖方）掌握了买卖的优势。然而，近年来科技大幅强化客户的能力，在客户走进银行前，可能已上网比较过近十家银行所提供的贷款额度及利率，此时银行若不亟思改变，将落入价格竞争的红海市场。Brett King在他的畅销书《Bank 4.0》中提及：“二十一世纪银行的价值，在于如何提供符合当下情境所需的功能，又如何融入你的行为与金融生活。银行产品正在转型成一种智慧型工具嵌入我们的生活，并经由‘人工智慧’强化银行功能，随时回应客户的财务需求”。

　　二、人工智能在金融领域的深度应用

　　人工智能在金融机构的应用范畴包含客群经营、风险合规、流程精进及数据分析等四大构面，而人工智能在金融机构使用如下。

　　（一）智能投顾：让机器人帮你理财投资

　　智能投顾是指利用人工智能技术为投资者提供个性化的资产配置建议。通过对投资者的风险承受能力、投资目标和投资期限等因素进行分析，智能投顾系统可以为投资者量身定制投资组合，提高投资效果。不仅可以提高投资收益率，还可以降低投资者的风险。

　　而人工智能理财机器人技术结合量化数据，如事务数据与经济指标，质化数据如政策与调研报告，透过深度学习算法与财务工程理论融合，产生不同股票债券市场观点，如市场投资方向与波动度变化预测等。同时，在AI潜力基金分析上，开发基金多样性报酬基底特征，并透过多种机器学习和深度学习算法，产生整体式学习模型，进行潜力基金预测。透过机器人观点筛选市场并取得市场潜力基金后，利用马可维兹现代投资理论进行资产配置与动态重配置，借此降低投资组合风险，达成AI化投资。

　　（二）风险管理：AI法令遵循管理系统

　　人工智能技术在风险管理领域的应用主要体现在风险识别、风险评估、风险预警和风险处置等方面。利用机器学习和深度学习技术，金融机构可以对海量的金融数据进行挖掘，发现潜在的风险因素，提高风险识别能力。同时，人工智能技术可以帮助金融机构实现对风险的实时监控和快速响应，提高风险处置能力。

　　而金融相关产业为政府高度管理的特许行业，因此政府制定许多法规用以规范金融业的各种行为。所以，该产业下的公司，必须遵照相关范围，制定相关公司内规，以确保相关营运行为不会违反法规。然而，相关法规众多，而且也会因各种因素进行调整。目前，主要还是以人力的方式，进行相关的法条比对，旷日持久。而目前各公司所开发的AI法遵管理系统，导入AI的技术，以推荐系统的方式，辅助专业人力，并提供完整的法遵相关电子化流程作业环境。

　　（三）客户服务：金融业AI Chatbot，高效解决客服成本，提供高质量银行服务

　　在金融产业当中，FinTech金融科技和AI人工智能已是最新趋势，通过银行系统整合和AI应用来达成更便捷和准确的工作流程，并通过AI智能客服在最前线高效服务客户，立刻针对信用卡管理、账户查询和财富管理等，进行身份认证和准确回答，有效改善xxx的营运成本和顾客关系维系质量。通过人工智能公司的“Q比智慧服务机器人导入解决方案”，包含全年无休全天候的智能客服、会员系统整合、OTP认证等，通过聊天机器人平台，以自然语义理解（NLP）技术，整合文字、语音和应答能力，AI机器人自动回复和判断相关答案，快速提供更精准及个人化之服务。还可透过IA人机协作，客服人员与AI服务机器人一同回答客户问题，以及浏览客户历程，快速从知识库中引用最佳答案，提高服务效率。

　　（四）反欺诈

　　金融欺诈行为对金融机构的利润和声誉造成严重威胁。利用人工智能技术，金融机构可以对交易行为进行实时监控，识别异常行为，从而降低欺诈风险。此外，人工智能技术还可以用于欺诈行为的预测和预防，提高金融机构的防范能力。

　　（五）信贷审批

　　信贷审批是金融机构的核心业务之一。利用人工智能技术，金融机构可以实现对信贷申请人的自动审批，提高审批效率。同时，通过对申请人的信用历史、收入状况和还款能力等因素进行分析，可以提高信贷审批的准确性。

　　（六）AI超高速交易系统

　　即时人工智能金融交易系统、智能监理科技（Regtech）数据分析系统、高速运算、FPGA。应用于金融交易之高效能资料数据处理与风险管控系统，包含整合系统软体、硬体模组，提供客制化设计与服务。借由提升原有系统交易资料处理速度，达到即时风险管控之目的以符合监管法规，并进一步客制化数据分析服务。运用FPGA与GPU图形处理器，并搭配即时交易数据人工智慧深度学习专属演算法、方便针对不同客户需求或法规修改，有弹性地变更系统运作内容，或逐步提供交易客户不同种类服务。相较于现今大多以纯软体建构之交易系统，此系统利用硬体平行加速运算提升资料处理速度，达到超高速交易与异常侦测的目的。

　　（七）AI理财气象站

　　AI每日吸收市场的消息面、筹码面与产业基本面等信息，并模仿专业人士的投资决策思维以提供优化的投资目标；透过大数据呈现，提供投资人更客观的投资决策参考，让投资人不再凭感觉投资。此外，也强调总体经济的重要性，提醒投资人要注重经济的中长期基本面。

　　（八）理财新闻评价机器人

　　通过一个智能型的对话式人机接口，以聊天机器人的形式提供投资者评估投资新闻内容的可信度。在技术创新方面，本年度研究利用语意分析之技术，对于金融商品（股票）所提供的相关信息的质量，进行信息内容之解析与评价，研究包括对新闻内容本身（新闻、杂志、研究报告）进行解析，辨别单一新闻消息中：1.媒体来源（可能是投顾、媒体、记者）；2.关联金融商品目标；3.多空看法（内容对商品未来走势是否表态）；4.对应投资期程（短线、中线、长线）等。透过语意分析技术撷析过往该媒体来源所发布的新闻内容，并针对新闻内容预测结果进行回测，计算出该新闻内容提供商所预测的情报准确度产生检验结果，并由评价产出系统整合产生评价信息，并储存于系统平台以对话式人机互动方式供使用者查询。借此，提供投资人查询各理财新闻提供者过往的准确度，以作为使用者投资理财之参考依据。

　　三、人工智能技术在金融领域的影响

　　（一）提高金融服务效率

　　人工智能技术的应用可以实现对金融业务的自动化处理，降低金融机构的运营成本，提高金融服务效率。例如，智能投顾系统可以实现对投资者的24小时在线服务，满足投资者多元化的投资需求。

　　（二）优化资源配置

　　人工智能技术可以帮助金融机构实现对金融资源的精准配置，提高资源利用效率。例如，在信贷审批过程中，人工智能技术可以帮助金融机构实现对信贷资源的合理分配，支持实体经济发展。

　　（三）促进金融创新

　　人工智能技术可以推动金融产品和服务的创新，提高金融机构的竞争力。例如，利用人工智能技术，金融机构可以开发基于大数据和机器学习的新型金融产品，满足投资者的多元化需求。

　　（四）提升金融监管能力

　　人工智能技术可以帮助监管部门提高金融监管能力，防范金融风险。例如，利用人工智能技术进行实时金融市场监控，可以提高监管部门对市场风险的识别和预警能力。

　　四、人工智能技术在金融领域应用的挑战与风险

　　（一）金融服务从云端出发

　　金融服务正进入下一个纪元，AI分析在信用卡优惠方案的设计、营销分群及分行作业流程优化等领域已发挥重要作用。例如，将AI分析服务搬迁上云端，金融业者即可按AI分析需求，弹性使用云端共享的IT资源，如服务器、数据中心等，借此灵活因应AI分析的高峰与离峰硬件需求。

　　对于金融业者而言，想加快AI分析的投资报酬效益，透过“全托管服务”将AI分析迁徙上云，将是不可忽视的重要策略行动。信息顾问公司Gartner预测，至2024年，金融产业将AI相关工作负载委外比例会由6%提升至40%；仰赖委外的全托管服务（Hosted Managed Service，HMS），金融业者能克服AI分析上云端的几项挑战，包括招募专业团队、无缝整合软硬件、有效管控成本、确保安全合规性等，加速开启分析上云端服务。

　　（二）数据隐私保护

　　金融业务涉及大量敏感数据，如何在保障数据隐私的前提下，充分利用这些数据为人工智能技术提供支持，是金融机构面临的一大挑战。

　　（三）算法歧视

　　人工智能技术在金融领域的应用可能导致算法歧视，影响金融服务的公平性。例如，在信贷审批过程中，人工智能系统可能因算法歧视而对某些特定群体的申请人做出不公平的决策。

　　五、结语

　　目前，人工智能技术在金融领域的应用正在推动金融行业的变革。通过实现金融服务的自动化处理、降低运营成本和提高风险管理能力等，人工智能技术为金融机构带来了显著的效益。然而，在应用过程中，也需要关注数据隐私保护、算法歧视和监管难题等挑战与风险。通过加强监管、完善法规和提高技术水平等措施，可以充分发挥人工智能技术在金融领域的积极作用，推动金融行业的健康发展。

        参考文献：

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　　［3］松尾丰．人工智能狂潮［M］．北京：机械工业出版社，2016.