FIND研究員：林義樺 
聊天機器人起源於1960年代，隨著機器學習與自然語言處理技術的導入，AI聊天機器人逐漸在金融、零售、醫療照護等產業受到廣泛應用。2022年11月底美國新創公司OpenAI推出的ChatGPT再度引起世人對AI聊天機器人的關注，透過大量的文本數據進行深度學習與訓練，ChatGPT能以文字對話的方式與人類交流、自動問答、文章生成與程式碼偵錯等能力，強大的功能在5天內累積上百萬人註冊使用。
隨著金融生態改變和數位服務需求的增長，客戶越來越重視快速穩定及個人化的金融服務。在這樣的背景下為了滿足消費者的需求，金融產業逐漸加速數位轉型的腳步，不少企業開始導入機器學習或自然語言處理於各項業務內容，例如：AI身分認證、信用風險演算模型等。ChatGPT的問世也擴大未來金融產業在數據分析、用戶體驗、詐欺檢測等方面的應用範圍，而AI聊天機器人的技術將更加成熟廣泛，與此相對帶來的創新機會與風險挑戰也將成為日後的發展焦點。
AI聊天機器人再升級，資料查詢更人性化
ChatGPT是基於深度學習(Deep Learning)和自然語言處理(Natural Language Processing)技術訓練的一種大型語言模型。透過大量的文本數據訓練後，它可以與智能客服整合，理解使用者查詢的意圖並提供相關且準確的答案。在金融業的未來應用中，它可以用於提供個人化的行銷資訊和產品推薦，進而提高客戶滿意度與轉換率。此外，也能將其應用於處理例行性或即時性的任務，例如：回覆客戶常見問題、金融產品的解釋和諮詢。
國內較早期的應用案例為2017年玉山銀行與IBM合作推出聊天機器人「玉山小i」，透過導入能以自然語言回答問題的人工智慧系統IBM Watson，「玉山小i」能運用NLP技術判斷使用者的語意，針對顧客輸入的關鍵字給予回覆，以及透過情境對話來了解客戶資訊來給予產品推薦，初期營運以房貸、外匯與信用卡三大業務為目標，建置於LINE與Facebook的社群平台上。相似的國外應用案例，如西班牙對外銀行(BBVA)於2018年在行動網銀APP上增加了虛擬助理Blue，運用NLP技術來理解客戶想查詢的內容，並從內部數據庫檢索資料後做即時回覆，項技術運用不僅協助BBVA提高客戶滿意度，也降低客戶支援的成本。
圖1 玉山銀行與IBM合作推出「玉山小i」聊天機器人
資料來源：玉山銀行官網
圖2 BBVA虛擬助理Blue回覆用戶關於開支項目及費用問題
資料來源：BBVA官網
AI聊天機器人應用將多元化，提升企業營運效率與抗風險能力
金融是一個每天需要處理大量數據和交易資訊的重要產業。隨著科技應用的增加，金融企業需要尋找簡化營運流程和提高服務效率的方法，以改善顧客體驗。透過類似ChatGPT的相關應用技術能夠快速生成高質量的作業文本，如會議記錄、信用報告和財務報告等，這不僅節省了員工的作業時間和資源，還使他們能夠專注於重要的核心業務。
此外，對於每日處理的大量交易資訊，ChatGPT所應用的技術亦能協助企業快速分析數據和客戶行為模式，用以檢測可能的異常交易活動，預防金融詐騙或洗錢事件。例如，新加坡金融管理局(MAS)在2018年底開始使用自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)技術來分析可疑的交易報告，以揭示潛在的洗錢網絡，並將疑似洗錢的交易案例交由監管人員進一步調查。透過即時分析模式有助於企業防範風險事件造成的財務損失，還能確保客戶交易資訊的安全性，提高雙方的安全保障。
新技術，舊恐懼：金融企業對人工智慧採用的潛在風險
ChatGPT作為先進的NLP技術應用，具備改變金融企業營運模式的潛力，但同時也帶來潛在的負面影響。例如在自動執行工作任務時，容易造成人員對技術的過度依賴，導致重要財物流程中的人為決策與判斷減少，進而增加企業營運風險。以及人工智慧的功用會使部分員工擔憂失業問題，從而抵制企業採用ChatGPT等相關技術。
此外，企業訓練ChatGPT語言模型所使用的數據中，可能反映出社會上的價值偏見，例如：種族、性別、職業、社會經濟地位等，因此在貸款審閱和信用評分等金融服務上會產生不公平待遇之可能。雖然ChatGPT技術可能為金融產業帶來許多好處，但企業必須考慮可能的負面影響，並確保技術使用與人類判斷之間的平衡。
【未來展望與挑戰】
科技創新引領人類走向人工智慧的時代，未來走向「人機協作」是必然的趨勢，目前世界已有許多關於NLP與ML技術應用的成功實例，而國內金融企業正處於新技術採用的轉型時期，對於上述提及的潛在風險，即使未採用相關技術的企業，也應當盡早對於人工智慧應用下，關於數據收集、監控和監管、人員培訓制定指南，協助企業內部了解人工智慧和機器學習的最新進展，以及如何將其應用到他們的工作中，確保企業將來能以以負責任和合乎道德的方式將 AI 整合到他們的營運中。
總結上述的觀點，ChatGPT帶給金融與各個產業在營運上有各種重大突破的可能性，協助企業提升效率、增強客戶體驗和降低成本等效益，並在瞬息萬變的市場中保持競爭力。隨著技術不斷發展，其應用可能在未來的金融產業中發揮越來越重要的效用，幫助企業保持領先地位，並持續為客戶提供創新與更優良的個人化服務。
參考資料：
1. 封面圖片來源
https://www.istockphoto.com/search/more-like-this/1274390150?assettype=image&alloweduse=availableforalluses
2. OpenAI 官網
https://openai.com/
3. 玉山銀行官網 – 虛擬助理「玉山小i」 https://event.esunbank.com.tw/mkt/digitalbrand/AI/web/index.html
4. 西班牙對外銀行 虛擬助理Blue
https://www.bbva.com/en/the-artificial-intelligence-behind-bbvas-virtual-assistant-blue/
5. 月旦知識庫 - 金融監理創新科技：先期使用者經驗
http://lawdata.com.tw/tw/detail.aspx?no=368046
6. Adam, Z., & Ender, D. (2023). ChatGPT: Unlocking the Future of NLP in Finance
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4323643
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