台新孫一仕：AI進入民主化時代

金融業AI新戰場

AI人工智慧已成為各行業下個競技場，金融業更是積極規劃導入AI，強化競爭力，推動銀行數位化發展不遺餘力的台新金控資訊長孫一仕表示，此波生成式AI與過去AI最大的差別是，這波可說是「人工智慧民主化」，從過去特定專業領域可用，擴散至所有員工都可以使用，而台新金的策略在於積極打造「台新腦」，盼成為一個全功能、知道台新所有知識的核心腦。

AI在金融業應用行之有年

台新金推動AI大步向前，且走得比其他金控更快。孫一仕說，「其實AI在金融業應用已經很久」，包括最早的信用卡、防詐、防偽、防惡意軟體，或是信用核貸等，其實都有AI的應用；而此波AI浪潮有較大差別，主因2022年大型生成語言模型（LLM）問世，尤其生成式預先訓練模型（GPT）出來後，2023年起LLM直接影響到金融業相關應用。

孫一仕補充，近年生成式AI技術發展加速，大概在2023年發展到較成熟階段，因此，台新在2023年3月即拍板，決定積極投資，並強化AI應用，打造屬於台新金的「台新腦」。

孫一仕說明，「金融業使用生成式AI有兩條路線可走」，一是自己開發大型語言模型，二是借用現在市面上如ChatGPT等現有模型。而台新金希望打造自身的「台新腦」，便以大型語言模型為基礎，並以台新獨有的數據、資料為輔進行訓練，重點在「了解台新內部及金融業相關的知識」，藉以協助台新員工在工作上提高效率，也藉由大型語言模型的技術，提供更好的客戶服務，改善用戶體驗。

選擇模型開始訓練「金融腦」

目前全球AI發展以微軟、亞馬遜、谷歌及臉書的四大AI腦為主，原本台新金預計從中選一家，合作打造「台新腦」。但孫一仕指出，台新更注重的是繁體中文的處理能力，因此先前找了學術領域的專家評比，選了4家模型測試，最終選定中文力更強的「TaiwanAILabs雅婷智慧」；孫一仕強調，AI就是訓練的資料越多，就越準確，而雅婷在繁體中文的競爭力十足。

近期台北國際電腦展（COMPUTEX）再度掀起國內AI浪潮與民眾關注，孫一仕直言，此波AI發展與過去大不同，而這一次生成式人工智慧可謂是「AI民主化」，過去AI技術集中在非常專業的領域，進行特定的應用，一般人或基層員工幾乎不會接觸。但這波浪潮最值得注意的是，AI服務非常普及，且深入各行各業，如同每個人都能使用ChatGPT產出文字。當AI近用性提高了，就更能夠成為人類最佳的助手，因此未來是「AI賦能」的時代。如同台新腦現階段正積極開展智能助手的功能，就是為了提高同仁生產力。

AI民主化讓同仁主動出擊

而這波AI民主化，也慢慢在台新內部發酵。孫一仕指出，台新成立「創新科技應用部」主導AI服務的開發和運營，今年3月首度舉辦企業內部的圖像生成挑戰賽，邀請金控及旗下銀行、人壽、證券等子公司同仁組隊參賽，使用台新自行訓練的圖片生成模型，同仁可創作結合台新品牌角色的Richart、獅馬特、智能客服Sunny和Rose的圖像，大幅節省人工設計廣宣素材的時間與成本；此外，創新科技應用部的團隊正規劃將圖片串聯，開發影片生成的功能，預計年底開放行員使用，未來將有更多場景適用。

不過，除內部應用持續推展，市場最在意的是，金融業何時將AI應用提供給客戶端。孫一仕指出，台新內部期望在今年底之前，可以開始提供特定服務讓客戶使用，台新AI技術預計先結合現行的智能客服，讓智能客服變得更聰明，也讓客戶能更快得到想要的答案或完成需要的服務。孫一仕強調「我們永遠要記住一件事情，當你面對客戶時，必須確定答案是百分之百正確的」，而當前每家金融業幾乎都有智能客服，台新就是希望透過台新腦，用生成式AI解決更廣泛的客戶需求。

孫一仕進一步說明，台新用AI加強智能客服，計畫在客服電話進線後，藉由語音辨識，馬上就能知道客戶的需求，客服同仁便可直接將答案提供給客戶。舉例來說，若客戶詢問去日本要刷哪張台新卡最划算，過去是我們客服接聽後，從內部系統開始找資料，這時間只能讓客戶在線上等候。但加入AI辨識後，客戶表達的過程，AI就已辨識出客戶的需求，系統就能把答案從後端找出來，讓客服直接回覆給客戶。如此便縮短電話溝通的時間，提高接線的效率，達到效能上的節省，這是台新下一步要做的。

台新推AI，目前圖片生成服務在5月底已經上線，而文件生成及金融摘要生成大概要等到10月底左右。圖片生成已經有好的開始，畢竟行銷同仁要做廣告、信用卡要做設計等，因實用性較高，因此率先推出。但所有AI訓練都牽涉到數據（Data），數據要夠多、訓練的時間要充足，這部分有資源上的限制，因此文件生成及金融摘要生成會較慢推出。

「生成式AI最大的難題，就是要懂得下指令」，孫一仕以台新今年舉辦生成式圖片的比賽為例，不只是單純產出圖片，而是要讓員工有意向，知道怎麼運用指令做出圖片，能在下指令時加入自己的想法，並正確地跟AI溝通。有的同仁只要初步的訓練就掌握到Prompting的使用訣竅，透過指令做出精美圖片。這場活動當時吸引700多位同仁參與，也讓所有員工知道，「AI可以跟生活多麼接近」。

金融業的新一輪軍備競賽

談到同業間競爭，金控推AI儼然如軍備競賽。孫一仕則說，觀察各家推展AI態度其實差不多，包括台新在內，所有同業將AI應用到客戶端都很謹慎，但不同的公司策略大不同，台新是自己建立LLM，但有些金控則借助外部資源，例如使用微軟的後台等方式。雖然自己打造LLM要從頭訓練AI大腦，但台新相信，訓練完的台新腦才能夠更符合品牌精神、貼近客戶需求。

孫一仕形容，ChatGPT就像一個17、18歲的天才兒童，唱歌跳舞都會，而相對之下，台新腦就像是一個年約7歲的天才兒童。雖不像ChatGPT什麼都會，但最重要是台新腦只要了解台新就好，「我也不希望它唱歌跳舞，但你問他任何台新的問題，他都可以給你正確答案，這才是最重要的。」

話鋒一轉，孫一仕談到近日最紅的輝達晶片，若金控要買輝達的GPU，比較可能是要自己建立模型，台新購買的輝達GPU早在1月到貨，相較同業，部分金融業者則選擇與微軟等廠商合作，在雲端上跑資料、進行運算。他強調，各家做法不同，但如果長時間使用，其實固定式的租用不會比較便宜，自購GPU反而有優勢。假如買了H1008片放在台新內部跑的成本，相較其他同業，需先與雲端業者談好，只能用輝達H100約一段固定的時間。

孫一仕也說，市場不免質疑，現在買輝達H100的GPU，明年可能GB200就會推出，但其實金融業對於目前的應用及算力需求，相對製造業沒有那麼高，用H100或GB200，兩者差異不會太大。與其追逐最新的晶片效能，不如及早布局企業內部的AI基礎建設。因此，台新決定趁早開始運作了解整個環境、整體運作規則，「假如我們相信生成式AI是趨勢，趁早處理大型語言模型，以及圖片生成等等，未來會更有感覺」。

孫一仕總結，台新及其他金融業發展AI，若要達到成熟，最少還需3至5年左右，但他強調，AI發展已經長達68年，他個人第一次碰到人工智慧已是35年前，真正更深入的應用，也是去（2023）年左右才開始，因此，金融業若要普及AI應用，再發展3至5年也已經算是比較快了。

他也強調，未來AI民主化後的樣貌，是你在用AI的時候，已經不知道自己在用AI，也就是深植為日常、隨時會拿來用的工具，就像是目前每天用的Apple Face ID，很自然地使用，甚至不會感覺到它的存在。但所有AI其實不會像廣告所說「會快速取代人類」，孫一仕最後強調，「現階段生成式AI重點還是輔佐人類」，中間將有很多學習過程，由時事Data持續累積才是最重要的拓展關鍵。（本文作者為現役記者，長期鑽研金融各種創新議題）