AI 新聞速報｜高盛導入 AI 助手：效率狂飆與過度依賴風險的天秤

InfoAI 編輯部

高盛部署 AI 一場銀行業的「內部革命」

在紐約曼哈頓的高盛總部，一份 6 月的內部備忘錄悄悄引發業界震動。這家華爾街百年投行宣佈，將生成式 AI 助手 GS AI Assistant 全面推廣，涵蓋約 46,000 名員工。從財務分析師到研究人員，從助理到合夥人，所有知識工作者都能呼叫 AI，幫助他們完成繁瑣卻必須的任務。

對外界而言，這是一個鮮明的訊號：AI 已不再是試驗，而是滲透進金融業日常運作的核心。

助手上線：工作流程被重新定義

GS AI Assistant 能夠總結長達數十頁的監管報告，將複雜數據轉化為直觀的圖表，也能在幾分鐘內生成簡報大綱。過去需要數小時甚至數天的準備，如今被濃縮成短短流程。

高盛合夥人 Kerry Blum 形容自己是忠實用戶。她坦言，每天會使用 AI 處理多達十項任務，從構思提案開頭到整理文件，幾乎涵蓋工作日的每個細節。她甚至表示，這個助手每週能幫她節省數小時，讓她能專注在「更有價值」的事上。

然而，Blum 也同時提醒：「AI 是工具，不是真理來源。」在她眼裡，AI 雖然能提供便利，但如果缺乏人類最後的判斷，反而可能造成不可逆的錯誤。

高盛內部的 AI 使用場景

GS AI Assistant 並非抽象概念，而是真正在高盛員工日常中運作。根據公開報導與員工訪問，這套 AI 工具主要被用於以下幾個方向：

• 簡報與提案撰寫：投資銀行與業務團隊常用 AI 來構思簡報或提案的框架，協助克服「創意瓶頸」，並快速生成開頭或草稿內容。

• 文件摘要：員工用它來總結監管文件、產業報告與內部分析資料，幫助快速擷取重點。

• 草稿生成：在撰寫內部公告或外部溝通文件時，AI 能提供初稿，讓員工再進行修正。

• 數據分析：AI 協助處理資料，生成趨勢摘要與圖表，提供決策支援。

• 工程技術支援：部分工程師反映，AI 可用來撰寫測試案例、解釋程式碼庫結構、指出相關檔案位置，但這屬於員工個別經驗分享，並非全公司普遍應用。

這些應用顯示，高盛將 AI 助手視為「日常工作加速器」，它不取代專業判斷，而是把重複性工作壓縮，讓員工能把精力集中在更高價值的思考與決策上。

過度依賴的風險與挑戰

儘管 AI 助手提高了效率，但風險與挑戰同樣存在：

判斷力的弱化

AI 雖然擅長總結與推理，但對於細微的語境與客戶需求仍力有未逮。假若金融顧問完全依賴 AI 起草文件或建議，細節上的誤差可能演變為重大風險。Blum 強調：「AI 是工具，不是真理來源。」最終判斷仍必須由人類做出。

錯誤與偏誤風險

生成式 AI 可能出現「幻覺」（虛構內容），或因訓練數據偏差而導致不公平的結論。若未經人類校正，可能造成法律與信譽損害。

問責問題

當 AI 輸出的內容導致錯誤投資或合規問題，究竟是使用者、銀行，還是技術供應商該負責？這在法律與監管上仍待釐清。

就業衝擊

Bloomberg Intelligence 預測，未來數年內銀行業可能流失高達 20 萬個後勤與重複性職位。對年輕從業者而言，AI 或許是助力，但也可能成為「職涯天花板」的縮短器。

資安與合規

金融業處理高度敏感的客戶資料。若 AI 涉及第三方模型或外包，若無完善治理，可能導致資料洩露或違反監管要求。

就業與角色轉變：重新定義，而非單純淘汰

AI 對銀行職務的影響更像是「角色重塑」而不是全面淘汰：

• 初級職位：過去專注於資料輸入或文件摘要，如今轉向檢核、校正與加強客戶互動。

• 高階職位：更加依賴 AI 提供的數據洞察，專注於戰略規劃、風險控制與客戶關係管理。

• 能力需求：銀行必須投資於員工培訓，使他們具備 AI 工具操作、偏誤識別、數據素養與監管合規的知識。

若缺乏這些轉型投資，銀行的工作分工將失衡，甚至可能導致新的風險浮現。

AI 在金融治理中的責任歸屬

隨著 AI 深入金融業務，「誰負責」成為繞不開的關鍵議題：

• 內部治理：銀行必須建立 AI 輸出的審核流程，並指派專責角色來負責品質把關。

• 透明與可解釋性：AI 的判斷過程需能被理解與追溯，避免成為「黑箱」。

• 模型驗證：需要持續測試 AI 模型，檢查偏誤與錯誤率，確保穩定性。

• 監管制度：法律應明確規範 AI 錯誤責任、資料安全，以及第三方供應商的管理義務。

這些措施不僅是技術問題，更攸關整個金融市場的信任與穩定。

全球趨勢：銀行之間的效率競賽

高盛並非唯一一家走在前頭的銀行。根據 Reuters 報導，資訊長 Marco Argenti 在內部強調，這次 AI 部署是銀行必然的進化。事實上，無論在倫敦還是香港，其他大型金融機構也正陸續推出內部 AI 助手，涵蓋客服、自動化審核、投資研究等功能。

目前全球金融業導入AI 有以下三大趨勢：

1. 各大銀行都在推行內部 AI 助手，從客服到投資分析皆涵蓋。

2. 歐盟、美國與英國的監管框架逐步加嚴，要求更高透明度與責任制度。

3. 服務效率成為競爭焦點，若銀行未能導入 AI，將可能失去客戶期待。

AI 已經成為一場「效率競賽」的新起點。誰能更快導入，誰就能在激烈的市場中佔據優勢。對金融機構來說，不使用 AI 可能意味著服務速度落後，甚至流失客戶。

台灣金融業的借鏡

回到台灣，金管會（FSC）早在 2024 年就發布了《金融業人工智慧應用準則》，強調透明性、可解釋性、資料保護與第三方風險。這讓台灣在規範上有基礎，但挑戰依然不少。

多數本地銀行目前的 AI 應用集中在智能客服、詐欺偵測與行政流程，真正涉及決策的部分仍在起步。問題在於：

• 員工是否具備足夠的 AI 素養來識別錯誤與偏誤？

• 個資法的限制下，資料能否被安全使用？

• 中小型銀行是否有能力承擔導入 AI 的高額成本？

這些都是台灣金融業在學習高盛案例時必須面對的現實問題。

未來的關鍵：人類與 AI 的「分工合作」

AI 在金融業的未來，關鍵不在於取代，而在於分工。

• 低風險場景：如文件摘要、內部報告，AI 可全面接手。

• 中風險場景：如客戶簡報、初步建議，AI 可生成初稿，但需人類審核。

• 高風險場景：如投資決策、合規文件，AI 只能扮演輔助角色，人類必須主導。

對銀行來說，真正的挑戰不是「是否導入 AI」，而是「如何導入才不會失去信任」。

編輯觀點｜AI 是工具，不是答案

高盛案例展現了 AI 提升效率的潛力，但更重要的啟示是：效率不能取代人類判斷。在台灣，雖已有監管準則，但關鍵在於執行力與責任制度。AI 最佳角色不是「替代者」，而是「增幅器」：幫助員工提升產出，同時維持人類的判斷與責任。金融業若能在效率與倫理間找到平衡，AI 才能真正成為驅動價值的利器。

參考資料：

Goldman Sachs bankers explore limits of AI: ‘The risk is over-reliance’

https://www.ft.com/content/d570c5a6-02ad-4a28-8129-2f1a02e63603

Goldman Sachs launches AI assistant firmwide, memo shows

https://www.reuters.com/business/goldman-sachs-launches-ai-assistant-firmwide-memo-shows-2025-06-23

Taiwan Financial Supervisory Commission has published the Guidelines for the Application of AI in the Financial Industry

https://insightplus.bakermckenzie.com/bm/banking-finance_1/taiwan-taiwan-financial-supervisory-commission-has-published-the-guidelines-for-the-application-of-ai-in-the-financial-industry_1

Taiwan's financial sector aligns with international AI-adoption trends

https://service.tabf.org.tw/TTB/Article/DetailEn?aID=820

FAQ｜關鍵問答

Q1: AI 助手會取代銀行員工嗎？
AI 對重複性任務有取代可能，例如文件摘要、客服或數據輸入。但整體來說，更像是重新定義角色：員工將轉向檢核、判斷與客戶互動，而不是完全消失，角色則從「執行者」轉為「審查者」與「判斷者」。

Q2: 如果 AI 提供錯誤資訊，責任誰來承擔？
目前共識是使用者與銀行要負最終責任，監管單位要求建立審核流程。若涉及第三方 AI 供應商，需透過合約明確界定責任。

Q3: 台灣的監管是否足以應對金融 AI 的挑戰？
台灣已有金管會的《AI 應用準則》，涵蓋治理、透明與資料保護。但仍需進一步立法，確保責任追溯與合規稽核具備強制力。

Q4: 高盛的案例對台灣銀行有何啟示？
值得學習的是「AI 作為輔助而非替代」的態度，以及分階段導入、建立治理架構、加強員工訓練，才能兼顧效率與風險。

Q5: 台灣銀行應從哪些領域先導入 AI 助手？
建議從低風險、內部應用開始，例如行政流程、文件摘要與內部簡報草稿。逐步過渡到客服、自動決策或投資建議，但必須保持「人類審查」機制。

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