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【別怕】金融領域工作者也要擔心被 AI 取代?這四個是 ChatGPT 「幫不上忙」的事

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【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:VentureBeatTechBullion,圖片來源:pexels

(責任編輯:游絨絨)

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