英國作家狄更斯（Charles John Huffam Dickens）以法國大革命為背景的世界文學經典名著雙城記（A Tale of Two Cities），以「那是最好的時代，也是最壞的時代」（It was the best of times, it was the worst of times. ）為全書的開場白，凸顯在劇烈變動的時代，歲月靜好成昨日黃花，樂觀與悲觀之所以可併存同時代場景，乃出於個人選擇絕處逢生新闢天地，或墨守成規躺平待斃。
人工智慧（Artificial Intelligence； AI）的出現，對世界震撼的程度，堪比是人類文明興變的大革命。由於金融業既是人工智慧技術較其他產業的先期採用者，也提供人力資本密集的知識型服務。人工智慧既帶來各種前所未見的創新及商機，成為從業者與客戶共創財富更上一層的大好工具，也彷彿宣告許多工作在金融業幾已日薄西山。因此，金融業人才對於人工智慧在勞動市場所造成的影響， 選擇如何因勢利導，需比其他產業從業人員更加關注其發展。
AI如何「解放」金融業？自動化、數據分析與個人化服務的無限可能
自工業革命以來，始終存在是否會因為技術進步的衝擊，造成對勞動市場的創造性破壞（Creative Destruction）爭議，這種矛盾現象在結合資訊傳遞、資金、信用及人際關係的金融業尤為顯著，因此當前人工智慧的發展將此議題推向新高度。
一方面人工智慧將取代具高度流程化特徵的工作， 對應到金融業，中等技能工作流失的危機大幅增加，就如同機器人使用在製造業導致第一線技術勞工失業率增加；另一方面，善用人工智慧將催生高技能工作需求，如數位轉型顧問、金融創新顧問與人工智慧倫理審查，也可提升人均生產力。
人工智慧可便利的自動化處理高重複性、規則明確的金融業務，提升偏向機械式營運活動之效率，如資料輸入、交易結算、風險評估等，大幅降低人為疏失的可能性。透過機器學習模型，金融機構能即時分析市場數據，最適化投資組合配置，縮短作業時間，降低人力成本，將資源轉投高附加價值業務。
像人力資源，可從原本消耗大量時間的繁瑣工作轉向更高價值的策略規劃和員工發展。又如整合客戶交易紀錄、信用評等、消費行為等多元資料，利用演算法提供個人化金融商品建議。
例如機器人理財顧問（Robo-Advisor）已逐步取代傳統理財專員的服務，使中小型投資者也能享受客製化資產配置，也可提升已過度金融（Overbanking）的台灣銀行界開拓手續費收入的效率管道。人工智慧系統透過自然語言處理（Natural language processing ; NLP）監測新聞訊息與客戶財務資料，亦可應用在偵測詐騙與洗錢，預警或降低風險。
台灣金融業導入AI的成本、人才挑戰與人情味的考驗
然而建置人工智慧系統需高額投資於軟硬體升級，員工需重新學習演算法邏輯與數據解讀能力，且對於中小型金融機構而言，還又可能需要解決技術人才短缺問題。
不同於歐美國家，台灣金融業特別重視面對面人性化服務，對於客戶關係維護等「博感情」領域，如何平衡科技與人情味，人機協作文化衝突的轉型陣痛將影響營運效率。
就國際的經驗，人工智慧常見的問題，就是合法合規與資安風險，尤其機器學習模型的黑箱特性衍生算法偏誤，如信用評等可能產生歧視特定族群，金融機構更需與時漸進地配合主管機關，發展對應監管的框架。
AI為金融業人才開啟跨領域的無限可能
對於想要嘗試創新的從業人員， 特別並非傳統的金融界招募的人才而言， 人工智慧催生出跨學術領域且新型態的工作機會 。而已入行的金融從業者面對身懷不同絕技的新血， 可透過進修如資料科學、法遵科技（Regulatory technology， RegTech）等技能，保持好奇心不斷與時俱進新知，轉型為終身學習。
金融機構藉由人工智慧，順勢推展普惠金融服務（Inclusive Financing） ，讓大眾有平等機會獲得可信、有效、全方位地為社會所有階層和群體，提供永續性金融服務；特別是傳統金融較為不及的地區、社經弱勢群體、微形企業。
隨科技與環境的進步，金融服務邊際成本降低，使得創新金融商品開發可以發生，成為推展普惠金融的重要助力，讓偏鄉與高齡族群更容易取得保險、信貸等服務。而金融業可收擴大市場滲透率之效。
台灣的優勢在於在半導體與資通訊產業的生產技術獨步全球，且沒有資訊安全的隱憂，具有發展「人工智慧加金融創新」解決方案全球競爭優勢，成一併包裝為可出口的勞務服務。如審查系統、支付模型等，均可成為向開發中國家輸出 （例如新南向政策） 的數位產品。
AI浪潮下，哪些金融工作最容易被取代？
然而人工智慧也威脅金融業的就業機會，特別因自然語言處理與智能流程自動化在工作，最有可能被取代，對標準化流程的中階職位（如臨櫃專員、後台的審核人員）影響最大。技能兩極化之下，形成僅存留高階策略工作與低技能工作。金融業中階員工若未轉換提升技能專長，恐面臨結構性失業風險。
對於要求較高技能的職位（如風險控制、金融科技專業技能人才）需求增長，但技術要求較低工作需求下降，連帶薪資停滯，會有越來越多從業者陷入「高學經歷低就」困境，年輕世代技能及所得兩極化可預見將會加劇，進而衍生出台灣社會更多的問題。若金融機構過度依賴人工智慧的演算法，而產生偏誤，亦會損及客戶對決策的透明性的信任。
金融從業者如何在AI時代打造「難以取代」的價值？
面對這樣的挑戰，需擬訂由個體的適應到總體的規劃，在獲取人工智慧所帶來的利益下，極小化所帶來的問題。
就金融從業者個人層面而言，善用教育資源，時刻充實自我，構建與時俱進且「難以替代」的技能組合，特別是培養從資料觀察業務的敏感性，進而加強擬訂具體解決策略的能力。例如取得專業證照，並且結合人工智慧應用知識。
固然學習Python、SQL等工具可以幫助深化資料分析的能力 ，但進一步強化跨領域的實力，培養人工智慧難以取代的人性化技能，如客戶談判、危機處理、創新提案設計，是職場上立於不敗之地的不二法門。
金融機構如何擁抱AI，提升效率並兼顧員工福祉？
企業內部組織改造而言，建立內部培訓的系統， 幫助員工建立應用人工智慧在金融實戰的能力，強化模型知識與客戶需求分析能力。
另一方面朝向增進人機協作的效率來轉型，將傳統服務職能導入新科技，提升作業效率以及決策的正確度 。對於人工智慧使用倫理定期審查，避免濫用，降低法律以及法遵的風險。
由於人工智慧加深工作數位化所增加員工監控與績效壓力，導致更高的壓力與倦怠，金融機構需考慮投資更多員工心理健康的資源，並對高壓力的部門員工加強諮商輔導。
台灣如何在AI金融創新中走出自己的路？
由於台灣採偏向德國傳統的大陸法體系，金融監理因台灣特殊的國際地位，勢必以維持市場穩定為首要原則 ，但金融市場卻又多師法英美普通法系國家，且與其市場關係密切，這些矛盾和兩難，往往造成金融創新必須跟隨法規開放，以至於落後於其他經濟體。
主管機關或可擇優有良好創新實績的金融機構以及科技公司，落實金融監理沙盒（Financial Regulatory Sandbox）實驗機制推動，鼓勵產官學合作測試並促進人工智慧應用於負責任創新。逐步摸索出適合台灣市場的應用模式以確保其於市場上運作順利，並增進消費者利益。助金融環境既可在穩定中求進步，又可幫金融業培育下一世代人才。台灣的大學中數理統計資訊工程科系師資優良且眾多，若是配合管理學門， 再以現有的國際金融學院為發展基地，應是可行的方向。
金融從業者在AI時代的生存與發展之道
人工智慧重塑金融產業的樣貌，帶來新工作亦伴隨傳統職務流失與職業倫理的挑戰。其應用非單純的取代人類，而應視其為能力擴展的工具，將重複性工作職能移交機器，重新定義價值鏈，從業人員專注於需要創造力與共情心的核心服務。
對從業人員而言，終身學習、跨域整合、人性化溝通等能力將是避免被取代的關鍵；從金融機構面向，完善內部培訓、倫理治理與心理支持機制，強化人機協作效率與照顧員工身心福利。產官學合作金融監理沙盒機制促進創新應用，發揮台灣兼具半導體製造與資訊人才的雙重優勢。若深化金融科技實力，將有潛力輸出人工智慧金融整合解決方案至國際市場的機會。唯有持續學習、擁抱變革，從業人員才能在數位時代中穩占先機。
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