FIND研究员∶杨秉哲 
NVIDA於2023年2月2日发布「金融服务业人工智慧现况∶2023 年趋势」报告，向全球金融服务业者调查後，分析整理出最新的金融领域人工智慧应用之趋势，从超过200位欧美金融业调查样本显示，目前欧美金融服务业在人工智慧运用最多的场景以自然语言处理(如: ChatGPT) (26%)居首、推荐系统或预测模型(23%)与最佳化投资组合(23%)次之，诈欺预测(22%)居第三位，显见类似ChatGPT的人工智慧之自然语言处理应用具有实务发展潜力。市场上已有业者将ChatGPT与过去在金融服务业中的机器人自动化技术(Robotic Process Automation, RPA)结合，可有效降低金融服务人力所需耗费时间，值得作为参考。
资料来源∶作者自行绘制
图1、ChatGPT结合RPA服务流程示意图
金融机构服务痛点∶人工分类电子邮件
义大利一家顾问服务公司BIP在去(2022)年协助一家欧洲大型银行与保险金融机构进行数位转型顾问服务，金融机构提到其房屋与生活保险部门(house and life insurance)在处理日常业务时，每天都会接到大量的客户信件。这些信件通常内容都是非结构化的文字内容，包含事故种类、事故内容、赔偿金额、保单号码等，从业人员需要仔细分析信件内容属於哪一种业务类型，再分派给指定的承办窗口。单纯套用先前的RPA技术会因为文字内容的多样性，经过实证，被认为已不足以应付客户需求。
从人工分类到ChatGPT自动整理信件关键资讯
顾问公司提出了一套解决方案，首先由机器学习的分类引擎先将信件做分类标签，这项分类机器也搭配光学字元辨识(Optical Character Recognition, OCR)与电脑视觉(Computer Vision, CV) 模组，协助将邮件的附档文字内容与签名档或照片解析出来，作为分类依据。接著，系统会自动将这些分类好的文本资讯送给ChatGPT当作参考文本，再询问ChatGPT诸多问题如「事故发生在何时？」、「事故发生在何地？」、「事故内容为何？」、「保单号码为何？」等问题，ChatGPT会将这些答覆产生自然语言方式的回答给客服人员，客服人员仅需做简单的确认，即可将顾客的信件自动转成申请单送给RPA机器人处理。
应用现况与产业趋势说明
ChatGPT应用范围很广，然而，现阶段虽然它回覆一般性的问题已达一定流畅程度，但要回答专业性问题的正确性仍有待改善。由上述金融服务业之案例可以看到，金融服务业仍聚焦在协助降低重复性繁琐工作，让从业人员可以花力气更专注於自身专业上。ChatGPT目前虽然支援中文，但从训练语料库分布来看，目前表现仍以英文较佳，後续仍待持续关注其它技术供应商推出中文版ChatGPT的表现。
资料来源∶
1.Survey Reveals Financial Industry's Top 4 AI Priorities for 2023 | NVIDIA Blog
2.ChatGPT ˉ a fleeting novelty or a stable technology? - Bip xTech
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图片来源∶作者自行绘制
