嗨！西X、OK!谷X，「幫我導航至靜宜大學」。相信這樣的對話大家再熟悉不過了，而人工智能在各行各業之運用，也早已司空見慣。尤其是在2016年3月Google人工智慧AlphaGo 與南韓棋王李世乭對弈中以4比1獲勝，翌年5月AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍柯潔後，人工智慧將取代大部分人類之工作，似乎已是逆不可擋。在此趨勢下，非資訊相關人才有種快被淘汰之感，特別是數據使用愈多的行業，其工作更是岌岌可危。也因此牽涉大量即時資訊處理的金融業，更是首當其衝，「金融科技」一時間之發燙便是該現象之映證。人文出身的人才處在當今時代裏真是備感威脅，不過真一無是處乎？事情並未如此悲觀。

今年2月15日，各大新聞媒體報導台灣積體電路公司徵聘政治經濟博士人才的消息，引起社會大眾議論，此破天荒的徵才訊息顯示一向是資訊科技業的龍頭，在面對國際政治詭譎複雜之環境下，亦不能忽略人在體制中所扮演的角色，因而需人文社會學專才的協助以健全公司業務發展進而合宜佈局。另一方面，金融業隨著科技發展，透過人工智慧的自我學習，將廣泛的數據資料萃取出有用資訊，並運用在投資與金融業務相關行為，例如投資組合建構、徵信授信等，使得金融科技成為財務領域之顯學。然此等資料是由各項統計資料而得，而統計資料之有用與否仍賴熟悉金融市場與經濟理論之人才加以解讀判定，並交由人工智慧協助處理。也因此傳統典型的財金人才仍具其必要性。

若從投資決策過程來檢視人工智慧的發展，更可凸顯人文財金專才的利基。一般而言，基金經理人基於投資組合理論收集市場相關資訊，依照對未來市場走勢之預期，計算最適當之資產配置，進行布局，之後再根據新的資訊重新審視投資組合配置的適切性再予以重置。由於過去在市場資訊收集以及計算上所耗費時間相當大且即時性有所不足，但當前數據資料的深廣觸及性、立即性，加上人工智慧學習上的能力，使得資產布局程序及反應非常迅速。然而關於投資布局的資訊是非常多元，有些資料是秒計、有些卻得等待政府訊息公布，或有一個月一次，或有一季一次等等，因此即使人工智能在資料蒐集與反饋上極其快速，但綜合不同頻率資料的預測上有其不可及之處，致使無法得到最適當的配置。相對地，傳統財金專才的訓練，除了理論建構外，對人類行為的複雜傳動機制之研判上，卻具備相當的優勢，即使統計資料公布頻率不一，人文社會的訓練卻能統整解讀，做出更及時、適當的預期，進而創造出更佳之投資配置。今年2月24日俄羅斯與烏克蘭的戰事爆發，事前之訊息顯示多認為不可能發生，如依當時市場資料數據去預測布局，必無法適切投資配置，此為人工智慧之投資罩門。但如果對國際局勢、歷史及作戰等有著豐富學養的人才，應能從各種徵候中做出適當解讀與預測，創造最佳的投資布局。此為人文財金專才最大利基之表徵。

近年來，金融交易出現演算法交易、高頻交易等模式，該方法是透過快速運算來獲取利潤，但也往往導致未預期到的股市崩跌、暴漲現象，究其因為演算過程中無法捕捉正確資訊，而仍依固有設定模式進行交易所釀之結果。所以，縱使金融科技不斷的急速發展，但在這以人類行為運作的金融環境下，人工智慧是很難解讀人性進而做出最適宜的判斷，惟有人文涵養的財金專業人才，輔之人工智慧的數據回饋，才能創造出最佳的投資績效。

還在擔心人工智慧發展會取代工作嗎？在財金領域上，具備人文社會背景的專才仍有不可替代之地位。

 

文 / 財務金融系  吳蕚清老師
出版 / 2022年5月4日