撰文：張嘉伶
【台灣銀行家】金融業碰上ChatGPT，有不少創新的想法，但也有些擔憂，就算是想靠AI人工智慧增加商機，背後還是少不了「工人智慧」，因為人工智慧仍舊得依靠工人智慧去將銀行內部所需的內容堆疊建置，產生接地氣的AI內容與服務。
短短2個月活躍用戶數就達到1億人的ChatGPT，其生成式預測模型將AI人工智慧的發展拉高至另一層次，各行各業也都在探討這樣的技術將會為其行業帶來什麼樣新的火花，此次《台灣銀行家》雜誌企畫「當ChatGPT遇見金融業」碰撞會，由台灣金融研訓院副院長林仲威主持，特別邀請兩位AI相關專家，包括台灣微軟資深企業應用業務協理宋明遠、微軟雲端技術顧問協理江孟鴻以及金融業界人士，包括全盈支付金融科技總經理劉美玲、第一銀行副總經理劉培文、華南銀行經理吳振玉、合作金庫電子金融部協理張孝維、臺灣中小企銀數位金融部協理蔡育呈、永豐金控人資長廖家宏等人齊聚一堂，探討AI對金融業未來變化的各種可能性。
（以下訪談內容因涉及各銀行隱私，因此部分發言人名以英文ABCDEF取代）
金研院副院長林仲威：ChatGPT操作易上手 如何運用成關鍵
首先由金研院副院長林仲威進行開場白，他提到，2018年董事長曾派他與幾位主管到中研院去上人工智慧的課程，該課程長達半年，非IT出身的他，覺得課程內容十分艱澀，那時候就覺得AI技術含量很高，但今年看到ChatGPT的出現，實際上手操作後，覺得很容易，現在就想要更了解如何運用，若用荀子的一句話來說，就是要「役物，而不役於物」。
來自於微軟的宋明遠特別在開場準備簡報，讓與會者分享，微軟當時獨具慧眼，投資了OpenAI這家公司，助其研發ChatGPT，而微軟在2019年與OpenAI簽訂了獨家雲端供應商合約，由微軟Azure提供人工智慧模型訓練的計算力，換來OpenAI提供的服務能運行在Azure雲端平台上，這對於需要量身訂作並且需要高度資安的金融業來說，可安心測試使用AI的環境。
三大新優勢 有利數位行銷與場景金融
A：大家都會很好奇，這種生成式AI與過往有什麼不同之處，ChatGPT聊天機器人背後有不同的模型，最有名的達文西模型目前已從3.5版本進階到4，早期的模型其實就是蒐集全球網路上相關的所有資訊，然後再找了一堆博士去貼標籤。3.0版本尚未貼標籤前，AI講出來的內容都很條列式，但3.5之後加很多貼標，AI就可針對因果關係與相關的對話，像是一位專家在你旁邊，所以像這種應用，比如金融業要產生一些稽核的Report，或者銀行內部比如法務一些流程的文件，我們可以透過這些貼標，其實就是語句訓練，你可以想到，要讓OpenAI講得正確，其實關鍵字很重要，特別是要給它訓練，餵養好正確資訊，然後根據不同狀況還可再微調（Fine Tune），它就能做更正確的回答。
也因此，我們該知道要如何提供正確的關鍵字，來完成想要的任務，這就是大家開始了解必須給予正確的「咒語」是非常重要的。除了文件內容的生成，第二個部分，OpenAI還有一個Codex功能。台灣的金融業過往如要開發數位金融服務時，需要懂金融業又同時懂科技的人才，而人才難尋的困擾一直存在，這時AI能幫忙完成「寫程式」。
先前有一家外國保險軟體公司叫One-Degree，對方期望與微軟開發相關AI服務，該平台希望串聯不同的銀行壽險業務，但光是各家公司系統要串起來就十分不容易，但透過OpenAI的Codex，透過想法把它轉換成程式碼後，讓每一個業務窗口都可開發出相關的表單跟流程。過往是需要將整體需求單給IT，但如果現在用講的，大約就產生一個80%非常好的程式碼且可以運作，時效更快，競爭力瞬間提高。
若是金融業想要導入OpenAI的新技術，取代過往的人工智慧客服，首先可以把公司的所有資料先灌進這個bending的model裡，它是人工智慧語言模式，透過微調，出來的文句可以更加符合場景狀況。將公司所有的資料變向量，存在一個向量資料庫，之後再把客戶問題變成向量，然後讓AI去比對出較接近的答案，更適用於金融業想要發展的場景金融。
與過往的人工智慧客服相比，ChatGPT有幾個新的優勢，第一是新增程式碼理解和生成能力，對輸入的理解能力和包容度高，能在絕大部分知識領域給出專業回答。其二是加入道德原則，即ChatGPT能夠識別惡意資訊，識別後拒絕給出有效回答。第三點是支援連續對話，ChatGPT具有記憶能力，提高了模型的互動體驗。
不僅如此，企業可將ChatGPT的問答調整成不同的性別、年齡層、口氣、語言，這對於要做數位行銷也可產生不同的變化。
OpenAI已推出GPT-4模型，最大特色不只有文字對話，還能輸入圖片，讓AI來解讀，而且解答能力和正確率大幅超越了GPT-3.5，也更能控制GPT輸出人設來符合企業想要的形象，輸入Token數量也將大幅增加到3萬多個，相當於50頁文字。目前先開放了文字輸入API功能，ChatGPT Plus付費用戶可優先排入試用新版。圖片輸入功能目前則只開放給特定合作夥伴。
對話商務、創意賦能、業務洞察 拓展面向大有可為
B：個人認為，ChatGPT碰上金融業將有三大面向可拓展，第一個是對話商務，過往我曾到國外參加國際會議時，看到這種對話商務Chatbot，但那款人工智慧沒有辦法處理中文，直到現在看到ChatGPT，我的第一個概念是這對銀行要開發場景金融將有很大幫助，因金融業正積極找異業合作，想辦法找出各種可能會發生的場景串聯至銀行的服務，過往是靠寫API程式去做各種資料的交換，過程非常麻煩。
但若有ChatGPT，就能設計對話串聯商機，例如金融消費者要去日本東京旅遊6天，透過詢問旅遊行程的規劃，在回答內容中將合作夥伴如旅行社、航空公司的促銷組合整理給客戶，那消費者動態去做不同的選擇後就能付款執行，甚至連保險也完成，這就真正融入場景。
那第二是可幫助銀行人員的創意賦能，我最近看到國外有銀行類似使用ChatGPT技術去產生行銷案，以往業務部門的人員需要市場行銷人員來幫忙設計行銷方案，因業務部門的人可能有寫作障礙不容易寫出好文案，但也有行銷部門的人並不太了解產品的內容，導致寫出來的行銷文案不到位，然而運用ChatGPT技術，對行銷企畫將有不少幫助，而剛剛提到ChatGPT也有寫程式的能力，或許可能幫助銀行員強化其科技能力，這些應該都是人機協作的一些案例與方向，也期待更多員工能透過ChatGPT發掘創意新賦能。
第三，可幫忙銀行做的是業務洞察，銀行內部處理流程有非常多的斷點，蒐集進來的資料需要人去做後續判讀的正確性，而目前自動化流程大多只能處理結構化的數據，而非結構化的數據判讀有困難，銀行也無法花費龐大金錢投資機器學習（Machine Learning）來判讀，未來若行庫能搭配這樣的新技術，人工智慧應可迅速幫忙處理龐大的資料判讀。
不只是文字，甚至連圖檔、語音等都可判讀，企業定期會產生很多的數據，但大多是靠人工判讀，並搭配追蹤市場的狀態，來找尋商機，但實際運作往往有落差，未來就是這些大量的數據，將被定義好並由AI來增加決策數據的效果，商機也能同步增加，大數據搭配AI，銀行大都有這樣的夢想，無奈有太多資源及人才的限制，甚至是技術的限制，但看到ChatGPT後，會覺得未來有機會看到新的革命性改變。
將取代人類工作？ 輔導數位轉型更顯重要
C：相信ChatGPT這樣厲害的人工智慧技術出來後，各行各業都會出現是否將取代人類工作的疑慮，如果大膽地想，未來銀行的App裡面設有人工智慧產生出的銀行行員面孔搭配聲音，當顧客詢問還有多少存款、可如何理財，AI櫃員應該也能給出好幾套已設定好的答案，這樣的面貌雖然尚未真實的看到，但幾乎已有雛形可想像，相信對於銀行的櫃檯行員或者客服來說，員工職能轉型的壓力瞬間變大，而人資主管也感到很焦慮，需思考如何更快地來輔導行員的數位轉型。
對銀行業衝擊大 需盡早運用趨勢對接業務
D：儘管法規上還沒有讓AI行員能馬上與顧客做更多的交易，但這種生成式人工智慧若更進一步搭配語音跟影像，我覺得確實對銀行業的衝擊會很大，但應該要及早運用此趨勢，我們銀行就已成立專案小組，準備將全部業務去做對接，不過對接的過程似乎有很多的困難，有多少員工能精準地去把這個所謂的業務內容放進AI的腦袋？怎麼放？誰來放這些東西？數據的定義、使用的規則，這也是十分龐大的任務。
金融法規將如何開放仍未明朗 初期僅適用於企業內部
E：我們剛剛已經聽到不少ChatGPT的優點，但談到最後的責任，金融業是不能有錯誤的，就算是經過培訓讓ChatGPT學習金融的各種運作，幫助行員人機協作，提高了效率，減少錯誤率，但最終商品的銷售責任是不是人？目前看起來不太可能讓機器來取代，因金融法規會如何開放還不得而知。
提到AI是否真的可以取代人，其實大家相信的還是真實的人，我個人覺得，短期內沒有辦法直接讓AI去面對客戶、面對消費者。因此初期比較適合的運用場景可能是在企業內部，非常適合將這樣的工作當作一個數位幕僚，或者小秘書，能幫老闆撰寫一些文案或者先做一些調查，但最終人還是必須去判讀內容的正確性並且消化吸收。
轉型壓力排山倒海 由基層員工回饋產生新刺激
F：儘管短期內AI似乎不會立即搶了銀行員的工作，但這次ChatGPT的爆紅也讓銀行員感受到轉型的壓力，過往數位轉型大多由高層來發動，但這次其實很適合鼓勵員工主動來發動，為什麼呢？因為這次的變化很可能是發生於基層的員工，看到數位轉型有3個重要的面向，商業模式的創新、營運模式的創新、管理模式的創新，而前兩者並不容易從上往下指示就可做到，而基層行員每天接觸顧客，處理很多例行的公務，從他這裡來發動，才能真正接地氣。讓員工去試、去找到使用的價值更為重要。最近都讓員工多玩玩ChatGPT，詢問他們覺得在寫文案或者寫程式上面有什麼幫助？他們會自己回饋，就能產生不少刺激與碰撞。
總結是金融業碰上ChatGPT，有不少創新的想法，但也有些擔憂，就算是想要靠AI人工智慧來增加商機，其實背後還是少不了「工人智慧」，因為人工智慧也是靠工人智慧去將銀行內部所需的內容堆疊建置，不可能憑空生成，也因此，要產生接地氣的AI內容與服務，這條路還需努力。
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