金融業對AI又愛又恨？彭博研發聊天機械人、高盛用AI輔助編程，但禁員工用ChatGPT？
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彭博創建金融資訊AI模型
2023年3月31日，彭博發表有關BloombergGPT的研究論文。該公司解釋，金融產業因業務本身的複雜性和涉及大量財經術語，所以必需擁有專屬的大型語言模型（Large Language Model）。彭博創建一個內含逾7,000億字詞碎片（Token）的語料庫，專供AI模型進行訓練。如此訓練規模已遠超OpenAI在2020年推出的GPT-3模型（語料庫有5,000億個Token）。
根據彭博介紹，BloombergGPT是專門針對各種金融數據進行訓練的大型語言模型。（圖片來源：Twitter@TechAtBloomberg帳戶）
BloombergGPT語料庫有3,630億個字詞碎片取自彭博終端機數據庫，另有3,450億個則來自其他來源的通用數據集。彭博把訓練數據分為兩大類：財金類「FinPile」與雜項類「The Pile」，讓AI模型可基於金融業和通用型場景進行混合訓練。
FinPile包含彭博數據庫內各式金融文本內容，例如新聞稿、公告、新聞文章、網頁內容、以及社交媒體貼文等。The Pile的來源則非常多樣化，包括YouTube畫面擷取、文藝數碼化的古騰堡計劃（Project Gutenberg）、以及安隆公司（Enron）的電郵快取。
根據彭博表述，BloombergGPT在金融任務上的表現優於其他AI模型，在通用場景上的表現則與現有模型相若。BloombergGPT不僅可以像ChatGPT般回答用戶提問，又容許用戶透過口語方式操作彭博終端機，更能為新聞文章撰寫具有彭博新聞風格的標題。彭博形容， BloombergGPT的開發，代表生成式AI在金融業應用上邁出了第一步。
高盛用AI協助編寫程式碼
另一邊廂，華爾街投行高盛的內部開發人員已開始使用生成式AI來進行編程。高盛資訊長馬可‧阿讓蒂（Marco Argenti）表示，在某些情況下，AI可以幫助開發人員編寫約20%至40%的程式碼，讓生產力獲顯著提升。
擁有近40年IT資歷的阿讓蒂認為，生成式AI是科技的重大轉折點，其顛覆性足以媲美互聯網與雲端運算。他指出，AI技術尚處於早期發展階段，所以暫時不會將最重要工作交給AI處理，目前首要任務是要了解AI在金融領域上的應用潛力，高盛開發人員現已就此進行深入研究。
高盛強調，AI 不是開發人員的替代品，反而是協助他們提高生產力的工具。（圖片來源：維基百科）
其實，生成式AI在金融業可以有非常多元化的應用方向。ChatGPT的強項是理解用戶輸入問題後，自動生成井井有條的答案。當ChatGPT進入金融圈後，便可以充當智能財務顧問，即時回答客戶常見提問，諸如開設帳戶流程、匯款交易問題、不同金融產品之間的差異；甚至可以根據客戶的帳戶資料，為客戶推薦最適合的財務方案。
AI幫助分析數據、生成報告
金融業者需要處理大量財經文本數據，如新聞、報告、評級等。ChatGPT正好可以幫忙做重點整理和摘要，幫助從業員更快理解和掌握數據。同時，AI在梳理數據後，又可以自動生成財務報告，減少人手輸入的錯誤和時間成本，提高作業效率。
生成式AI又可以協助分析借款人的財務記錄，從而預測借款人是否有能力償還貸款，以降低貸款違約的風險。針對銀行投資部門，AI可以預想不同壓力測試情境，讓從業員了解各種非流動性金融資產的狀況，又可以分析上市公司財務數據，進而預測其未來業務走勢，幫助決策者做出更精確的投資決定。
另外，已有銀行開始使用ChatGPT協助處理客戶開戶的KYC（Know Your Customer）調查。每當有客戶到銀行開戶，銀行都會進行負面新聞檢索，查看客戶有否涉及洗錢、貪污、監管違規等負面行為，惟調查過程卻很花時間。
如改由ChatGPT代為處理，在研讀客戶的所有相關新聞資料後，AI會自動把當事人過去所有負面新聞列出來，並作出重點整理和摘要，令原本起碼要30分鐘的作業時間，縮短至數分鐘即能完事，讓開戶顧客等待時間大幅減少。
使用ChatGPT有洩密風險
然而，並非所有華爾街銀行都歡迎生成式AI。摩根大通、美國銀行、花旗集團、富國銀行、以及德意志銀行．現已限制員工在公司內部使用ChatGPT。這不僅因為ChatGPT屬於第三方應用軟件，不是公司內部系統，更因為與AI共享敏感財務資料的潛在監管風險。
摩根大通現已禁止全公司員工使用ChatGPT。據悉，有關禁令並非源自任何特定事件，而是基於公司對第三方軟件的正常管控。（圖片來源：摩根大通官網）
目前富國銀行限制所有員工使用ChatGPT，但不排除未來會採用ChatGPT的可能性。（圖片來源：維基百科）
當用戶在ChatGPT上輸入任何資料，都會自動被當成AI模型的訓練數據。科技網媒The Register引述韓國媒體Economist的消息指，三星電子（Samsung Electronics）近日發生了3宗員工使用ChatGPT導致機密資料外洩事件。
有三星員工把公司系統程式碼上傳至ChatGPT，要求AI幫助修復錯誤和改善程式碼；又有員工將會議記錄輸入至ChatGPT，指示AI幫忙做重點整理，以致工廠性能、產量等機密資料變成GPT模型訓練數據的一部分。於是，外部人士藉由向ChatGPT提問，就有機會得知三星半導體廠房的機密。
三星電子員工疑似因使用ChatGPT，導致公司機密有可能外洩。事件發生後，該公司隨即啟動資訊保護指施，將每次輸入ChatGPT的資訊量限制在1024 byte以下，並進行內部調查。（圖片來源：Samsung官網）
除此以外，無論是GPT-4、抑或其他大型語言模型，均有資訊幻覺（Hallucination）問題，偶爾會無中生有、捏造資訊。假如分析師使用ChatGPT來生成研究報告，內容看似相當可信，惟報告中所述的產業發展卻是子虛烏有，錯誤成為一家上市公司的利空或利多消息，這將造成非常嚴重的後果。
再者，AI模型是直接從互聯網抓取資訊作訓練數據，當中有可能夾雜了某些版權作品。對銀行或提供財經資訊的通訊社而言，此舉有侵權之嫌，可能會損害公司聲譽。
華爾街銀行禁用ChatGPT
有鑑於此，摩根大通（JPMorgan Chase）在2023年2月23日宣布，不准員工在辦公室使用ChatGPT，成為首家禁用ChatGPT的銀行。隨後，美國銀行例行提醒員工切勿使用未經授權軟件時，也特別點名提到ChatGPT。
德意志銀行表明，嚴禁員工在公司內用ChatGPT，並從內部阻斷連接OpenAI網站。盡管高盛鼓勵編程人員採用AI來輔助編程，但卻禁止旗下交易員使用ChatGPT。
如此看來，金融業者對生成式AI可說是又愛又恨：既樂於用生成式AI來提升營運效率，但也要嚴防ChatGPT帶來的洩露機密、侵犯版權、或損害商譽等風險。富國銀行（Wells Fargo）表示，不排除日後會採用ChatGPT的可能性，但大前提是要有適用於銀行運作的專屬AI模型。
因此，未來銀行使用的類ChatGPT工具，背後的AI模型應是非開放式：訓練模型所用的數據不是從互聯網直接擷取，而是來自銀行內部知識庫，即是BloombergGPT的做法。這樣能夠控制聊天機械人的回覆在限定範圍內，加上在回答內容上標註參考文件來源，便可以解決ChatGPT被人詬病的資訊失實問題。
根據彭博社的調查，三分之二的金融從業員認為，自己在未來3年不會被ChatGPT取代。（圖片來源：Pexels圖庫網站）
銀行從業員學習與AI共存
日後銀行理財顧問在AI的幫助下，便可以專注於與客戶溝通互動，進而建立感情來維持長久的客戶關係。此外，當AI自動完成各項市場研究工作後，理財顧問又可以騰出時間來關注客戶的長遠需要，譬如長期財務規劃、或遇到人生大事（如結婚或退休）後的財務規劃改變。
由是觀之，銀行業全面引入AI科技後，帶來的未必是大幅裁員，而是工作形態的轉變。國際諮詢顧問機構埃森哲（Accenture）指出，未來銀行從業員的訓練應聚焦於培養善用AI的能力，學習與AI共存，達到增加作業效率的效果。
Accenture針對銀行使用AI的價值研究報告指出，隨著業者逐漸採納生成式AI，未來銀行內可能會產生一些新職位，例如機器學習工程師、金融詐騙分析師、以及替代貨幣研究員等。（圖片來源：Pexels圖庫網站）
日後銀行在招聘員工時，未必再關注應聘者能否做好特定專門業務，而是要求對方具備AI適應能力。銀行從業員必需充分了解AI的能力與極限，與人腦的專長之間該如何有效協作，這樣才可以在未來銀行業中佔一席位。