採訪、撰文：陳雅莉

數據分析與預測將「被革命」？

ChatGPT在金融領域的可能應用有哪些？麥錫森智能科技創辦人暨執行長賴昭榮認為，「ChatGPT雖是已受訓練的大型語言分析系統，但使用者仍可進行新的訓練，讓ChatGPT更符合使用者的特殊需求，如用來金融分析、預測。」

近5年來，AI熱潮持續加溫，在ChatGPT席捲媒體、社群網站版面後，更讓此熱潮攀登新巔峰。為讓金融業從業者認識ChatGPT的特性，台灣金融研訓院「芬恩特創新聚落」特邀請麥錫森智能科技創辦人暨執行長賴昭榮，以「ChatGPT的數據分析與預測」為主題，講述其在金融領域的可能應用。

賴昭榮解釋，ChatGPT可視為AI科技中的生成式AI（Generative AI），生成式AI的主要功能為分類、預測，故金融業可將ChatGPT應用於數據分析與預測。他認為，在了解ChatGPT之前，得先了解AI，而AI的定義是，「被稱為AI的裝置、軟體，當使用者與之互動時，完全沒有感受到非人類的跡象。」

可視為聊天或文字接龍機器人

AI的定義，又稱「圖靈測試」（Turing test）。賴昭榮直言，AI的反應、回饋，會讓使用者覺得，「AI就像一個真實的人，而非機器」，而ChatGPT在全球迅速竄紅的關鍵，便在於其回覆，幾乎與真人無異。

「生成式AI的最大特點，在於可生成先前沒有的資料。」賴昭榮指出，ChatGPT回覆使用者的文章裡頭便有許多使用者未曾提供的文字資料，「其實，人們可將ChatGPT視為聊天或文字接龍的機器人。」

僅能「合理」回答問題而非「正確」

在資訊科技上，ChatGPT可被歸類為「自然語言處理技術」（Natural Language Processing, NLP），也導入機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等技術；自然語言指人類的語言，而非程式語言。「自然語言處理技術」可讓電腦理解、分析、生成自然語言，已逐漸應用於客服機器人、智慧家居電子產品。

何謂聊天或文字接龍的機器人？賴昭榮表示，ChatGPT針對使用者的問題，產出新的文字資料，若使用者繼續發問，ChatGPT再根據第2個問題，第2次提供答案，就彷彿使用者與真人對談般，「而ChatGPT僅能合理地回答問題，而非正確的回答問題。」

「有些人使用ChatGPT後，不滿意ChatGPT的回答，或認為其答案模稜兩可，簡直答非所問，甚至覺得ChatGPT很笨。」賴昭榮強調，對ChatGPT而言，正確即是合理地回答使用者的問題，與使用者認為的正確答案不一定一致，「有些使用者會以奇怪的問題詢問ChatGPT，自然得不到理想的答案。」

而且，ChatGPT並非搜尋引擎，所以使用者若問及人、事、時、地、物等問題，ChatGPT通常無法提供精準的答案。賴昭榮觀察，大多數台灣人使用的是免付費的ChatGPT3.5，僅有少數使用者、企業願意付費，使用更高階的ChatGPT4.0，「在答案的合理性上，ChatGPT4.0勝過ChatGPT3.5甚多。」

ChatGPT4.0超越ChatGPT3.5之處，還包括ChatGPT4.0已可直接瀏覽網頁，並從網址中「撈取」資料。不過，ChatGPT4.0功能雖比ChatGPT3.5強大，如還可安裝插件（Plugin），觀看影片，並分析電腦中的文件，產出PDF檔，但因可檢索的資料較多，故回答使用者問題的速度，比ChatGPT3.5略慢。

提問敏感資料事後勿忘刪除

「在使用ChatGPT之前，使用者務必切記，除非有必要，否則提問時，不要涉及個人、企業機密與敏感資料。」賴昭榮提醒，如果使用者非得問機密與敏感資料，事後一定要記得刪除，否則有資料外洩之虞，「但即使使用者刪除問答資訊，ChatGPT後端仍會保留相關資訊，為期至少1個月。」

如何將資料應用於AI（from data to AI）？賴昭榮引用Google制定的標準作業流程，將流程區分為7個步驟，依次為蒐集資料、準備資料、選擇模型、模型訓練、模型評估、參數優化，與進行預測，「AI最受期待的功能，自是進行預測。這7個步驟若缺乏最後1步，就只是統計。」

「統計與AI的差別在於，前者倚賴人類分析、預測，後者可透過程式計算，自行預測趨勢、未來。」賴昭榮認為，在執行Google的7步驟時，許多人常忽略蒐集資料的重要性，其實資料品質之良莠，直接影響結果的品質，「使用者更要謹記，並非把資料備齊，就是準備資料，還得刪除有缺失的資料，並將文字轉換成向量、數值，整理成可置入模型的樣態。」

在完成蒐集資料、準備資料後，接著便是根據目標，來選擇合適的模型。賴昭榮舉例，使用者若以AI雲端股票分析機器人為目標，亦可選擇以ChatGPT為模型。他補充道，ChatGPT乃是Open AI（美國一間人工智慧研究實驗室）所開發的大型語言分析模型，GPT原意為Generative Pre-trained Transformer（生成式預先訓練轉換器），已是預先經過訓練的模型，可為使用者省下模型訓練的時間。

「ChatGPT使用者若想打造AI雲端股票分析機器人，就得蒐集與之相關的API（Application Programming Interface，應用程式介面），並從資料庫、雲端資料庫中汲取資料。」賴昭榮指出，各金融指數與各上市櫃公司的股價、重大訊息、媒體報導，亦是不可或缺的資料，若API不足，「使用者就得自行編寫網路爬蟲（即automatic indexer，自動索引程式），自動搜尋網路上的資料。」

應用API、網路爬蟲，目的皆是自動從網路上搜尋資料。只是，縱使API、網路爬蟲功能再強大，也不一定可找到所有的資料，得視各單位資料開放程度而定；以台灣政府機構為例，中央政府、台北市政府資料公開程度較高，其他縣市政府資料開放程度較低，搜尋不易。

訓練ChatGPT符合特殊用途

蒐集足夠的資料後，使用者接著應進行資料分析。賴昭榮說明，以程式分析資料，中文斷辭、情緒分析，使用者可應用ChatGPT、BERT、CKIP（由中研院研發的軟體，功能為中文斷辭，用以生成文字雲）等軟體，「所謂情緒分析（Sentiment Analysis），指分析一段或一篇文章的目的，與其蘊含正向、負向或中性情緒。」

「使用者若張貼一段話，或一篇文章，請ChatGPT回答其目的為何，情緒是正向、負向或中性，大多可得到相當精確的回答。」賴昭榮闡述，若要打造AI雲端股票分析機器人，至少得分析一整年的金融資料，取得情緒分析的結果後，再將其結果整合、分析，作為雲端服務、網頁框架、圖形呈現、即時通知、條件監控、關鍵字搜尋等功能的基礎。

除了各上市櫃公司的公開資訊與媒體報導，各個社群網站中的投資者留言，也可列入金融資料的範疇內。賴昭榮觀察，在不同國家，投資者都有慣用的「金融辭彙」，歐美國家與台灣皆如此，如「韭菜」等，「這些辭彙頗能彰顯當時的金融現象、氣氛，並飽含投資者真實的情緒，可用ChatGPT進行處理。」

「ChatGPT雖是已受訓練的大型語言分析系統，但使用者仍可進行新的訓練，讓ChatGPT更符合使用者的特殊需求，如用來金融分析、預測，也有企業將之用於安全控管。」賴昭榮直言，ChatGPT3.5雖可免費使用，卻非Open Source Software（開源軟體，又稱開放原始碼軟體，指開放所有使用者自由修改的軟體），許多關鍵技術還掌握在Open AI手上，「使用者可付費，轉用更高階的ChatGPT4.0，或換成其他軟體。」

然而，賴昭榮坦承，許多人接觸ChatGPT，是出於好奇與想「湊熱鬧」，對付費使用ChatGPT4.0，興趣缺缺。他建議使用者，對ChatGPT3.5提出問題時，不僅問題應盡量清晰，提供的資料也不可模糊，越詳盡、越齊備越好，不必在乎資料是否部分重複，「假使兩個使用者都詢問ChatGPT：『何為智能理財』，一位完全不給資料，一位提供一篇以智能理財為主題的論文。兩人所得到的答案，將天差地別，給後者的答案自然較優。」

AI浪潮劇烈改變人類生活、職場生態

除了回答使用者詢問，ChatGPT亦適用為長篇文章做摘要。賴昭榮歸納自己的使用經驗，發現ChatGPT不僅可為中文文章摘要，也可為英文文章摘要，還可將摘要條列化，或將英文摘要翻譯成中文，「使用ChatGPT，切勿操之過急，可以指定步驟，並給予充裕的時間，它就可給出更好的答案。」

賴昭榮強調，使用者應給ChatGPT明確的指示，除了指定步驟，更可標示資料的重點與資料來源，與期待ChatGPT哪些事，如此將有助於ChatGPT運作，「但重申先前所說的，這些舉措只能增加ChatGPT回答的合理性，而非正確性。」

「新興科技如雨後春筍般湧現，令人目不暇給，這些新科技將劇烈改變人類的生活與職場生態，金融業自不例外。」賴昭榮預言，在可見的未來，企業不一定會導入ChatGPT，因為許多資深員工不習慣，但ChatGPT掀起的AI風潮，勢必將持續深化、廣化，帶領人類進入新的科技紀元！