FIND研究員：楊秉哲 
NVIDA於2023年2月2日發布「金融服務業人工智慧現況：2023 年趨勢」報告，向全球金融服務業者調查後，分析整理出最新的金融領域人工智慧應用之趨勢，從超過200位歐美金融業調查樣本顯示，目前歐美金融服務業在人工智慧運用最多的場景以自然語言處理(如: ChatGPT) (26%)居首、推薦系統或預測模型(23%)與最佳化投資組合(23%)次之，詐欺預測(22%)居第三位，顯見類似ChatGPT的人工智慧之自然語言處理應用具有實務發展潛力。市場上已有業者將ChatGPT與過去在金融服務業中的機器人自動化技術(Robotic Process Automation, RPA)結合，可有效降低金融服務人力所需耗費時間，值得作為參考。
資料來源：作者自行繪製
圖1、ChatGPT結合RPA服務流程示意圖
金融機構服務痛點：人工分類電子郵件
義大利一家顧問服務公司BIP在去(2022)年協助一家歐洲大型銀行與保險金融機構進行數位轉型顧問服務，金融機構提到其房屋與生活保險部門(house and life insurance)在處理日常業務時，每天都會接到大量的客戶信件。這些信件通常內容都是非結構化的文字內容，包含事故種類、事故內容、賠償金額、保單號碼等，從業人員需要仔細分析信件內容屬於哪一種業務類型，再分派給指定的承辦窗口。單純套用先前的RPA技術會因為文字內容的多樣性，經過實證，被認為已不足以應付客戶需求。
從人工分類到ChatGPT自動整理信件關鍵資訊
顧問公司提出了一套解決方案，首先由機器學習的分類引擎先將信件做分類標籤，這項分類機器也搭配光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)與電腦視覺(Computer Vision, CV) 模組，協助將郵件的附檔文字內容與簽名檔或照片解析出來，作為分類依據。接著，系統會自動將這些分類好的文本資訊送給ChatGPT當作參考文本，再詢問ChatGPT諸多問題如「事故發生在何時？」、「事故發生在何地？」、「事故內容為何？」、「保單號碼為何？」等問題，ChatGPT會將這些答覆產生自然語言方式的回答給客服人員，客服人員僅需做簡單的確認，即可將顧客的信件自動轉成申請單送給RPA機器人處理。
應用現況與產業趨勢說明
ChatGPT應用範圍很廣，然而，現階段雖然它回覆一般性的問題已達一定流暢程度，但要回答專業性問題的正確性仍有待改善。由上述金融服務業之案例可以看到，金融服務業仍聚焦在協助降低重複性繁瑣工作，讓從業人員可以花力氣更專注於自身專業上。ChatGPT目前雖然支援中文，但從訓練語料庫分布來看，目前表現仍以英文較佳，後續仍待持續關注其它技術供應商推出中文版ChatGPT的表現。
資料來源：
1.Survey Reveals Financial Industry's Top 4 AI Priorities for 2023 | NVIDIA Blog
2.ChatGPT – a fleeting novelty or a stable technology? - Bip xTech
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