金融業運用AI 迎接挑戰、創造利基

胡則華表示，金融業運用AI的最大挑戰是影響金融市場穩定，假設各家業者都採用一樣數據模式分析，就會產生相近判讀結果，可能導致市場在特定時間點內同步買進或賣出，造成「羊羣效應」，波動風險增加。

同時，過度依賴AI，在數據資料有些偏頗情況下，也會造成結果有些扭曲，如果又沒有人爲介入機制，可能會因此做出錯誤判斷，對業者而言，若能事先做到預防類似情況發生，相對具有發展利基。

另AI數據可能造成隱私外泄，透過聯合學習，或是僅針對客戶資料行爲進行特徵抓取，以屬性相同的數據作爲AI訓練之用，並達到保護個資效果。

胡則華指出，金融業在AI導入過程中，必須留有一定的容錯空間，並以客戶體驗及利益爲優先，看好在智慧醫療、智慧交通、智慧建築等智慧化產業終端應用上，都需要有金融服務，金流支付服務嵌入，是金融業的一大發展機會。可以藉由槓桿他人效益，與金融科技新創公司合作，結合軟硬體形成一條龍生態系。

洪德欽指出，AI助理讓創作節省很多時間，且已到了難以辨識是自然人還是AI創作的階段，目前法律界關注是否有侵權行爲，照片肖像權，甚至以此進行金融詐欺、換臉進行廣告、營利等金融犯罪都是不可忽視的議題。另在利益分享、稅負制度、數位安全及風險溝通上，主管機構也必須加以重視。長期而言，透過教育等方式，讓越多人瞭解AI，造成AI濫用的機率也會慢慢降低。

溫紹羣分析，生成式AI目前應用在金融業環境時，經常會面臨到處理不精準、非結構等問題，但其原因在於生成式AI是從參數資料中給出趨勢，預測生成式AI創新報表將會大量顛覆現有機制。同時，在AI時代下，人才定義複雜，也不僅僅是侷限在資訊人才而已，建議金融業要把「AI素養」列爲必修課程，以人爲本爲出發點，AI作爲相當強效的工具，取決於怎麼應用，擁抱AI技術在實際業務中，也要多一點思考與謹慎。