【TechOrange 編輯部導讀】
高盛在上個月發布的一份研究指出，ChatGPT 等生成式 AI 工具極有可能讓未來 10 年內，全球 1/4 的工作部分自動化。在金融領域工作的你，是否也擔心自己的工作可能被 AI 取代？先別太擔心，本文為你盤點四項 AI 在金融領域目前尚無法做到的事。
ChatGPT 等生成式 AI 技術火熱了大半年，相關的應用服務也開始逐步誕生、甚至進入到我們的生活，且隨著技術不斷發展和進步，應用範圍目前也都在不斷地擴大，各產業領域也都還在挖掘 ChatGPT 的無限潛力。
尤其新聞媒體大肆報導，機器人準備要大舉接手目前多數乏味又重複性高的工作，或是代替人們產出大量內容與方案。
◆延伸閱讀：高盛：企業不用再聘請人力做這些工作，10 年內全球 1/4 的工作部分自動化
但我們在現實生活中所感受到的改變與影響似乎不大？究竟距離我們可以全權把事情交給 AI 處理的未來還有多久？外媒《Venture Beat》盤點了幾項 AI 在金融領域目前尚無法做到的事。
風險 + 隱私，讓 AI 融入金融服務成為挑戰
金融服務不但關係著用戶的資產安全，也被更高規格的風險控管與隱私保護等政策規範，而 ChatGPT 工具迄今為止在這兩塊都還有很大的疑慮，讓許多核心服務無法被應用。除此之外，也還有不少暫時無法被機器所定義的抽象資訊，究竟有哪些金融服務的「眉角」太多，讓 AI 目前還望塵莫及？一起來看看：
1. 合規檢查
合規檢查主要是防範洗錢、詐欺等風險發生，檢查範圍主要針對客戶身份認證、風險評估、交易監控、反洗錢措施、資訊安全等。對於金融機構來說，AI 雖可初步篩選並監控可疑活動，但為了確保合規性與不斷變化的市場，公司仍然需要專業人士做最後的評估。
2. 信用貸款評估
金融業在進行信貸評估時，除了借款人的財務與信用紀錄，多數也會有一個風險評估的數據分析模型，但這些評估模型與紀錄只能針對過去做評分，對未來風險的評估仍主要仰賴專業人士對「人」的洞察能力。
3. 設計金融商品
想開發新的金融商品與買賣規則，除了必須深入了解市場動向、也要了解人性需求與政策、監管等大環境條件，雖然 ChatGPT 可以提供基於數據分析的見解和建議，但依然無法設計出一項全新的金融產品與策略發展。
4. 防範詐騙
金融業在應用 ChatGPT 後，或許有機會在用戶或公司遇到疑似詐騙事件並主動來詢問時，被動提供幫助和官方指導，但多數時候，詐騙發生當下更需要直接的專業人員細心說明、或是及時阻止這類的慘劇發生。
若是仰賴詐騙偵測模型，詐騙手日新月異，除了需要內部 AI/ML 團隊時時更新確保政策與資訊的正確性之外，偵測到疑似詐騙行為發生後，仍然大概率會仰賴真人客服來進行引導並協助處理。
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ChatGPT 目前的極限與未來可能
ChatGPT 或任何類似的產品勢必能在金融產業與服務中做出貢獻，然而金融產品與服務流程中，不少環節都仍然需具備一些對「人」十分細微且快速的洞察，這些「人性化」的服務目前是否能夠直接被 AI 取代還尚未可知，但能在自動化和人性化之間的切換與應用取得適當平衡的公司，或許將會成為最有機會持續為客戶提供價值與服務，進而獲得成長與商機的公司。
*本文開放合作轉載，參考資料：VentureBeat、TechBullion，圖片來源：pexels
（責任編輯：游絨絨）
