NVIDA於2023年2月2日發布「金融服務業人工智慧現況：2023 年趨勢」報告，向全球金融服務業者調查後，分析整理出最新的金融領域人工智慧應用之趨勢，從超過200位歐美金融業調查樣本顯示，目前歐美金融服務業在人工智慧運用最多的場景以自然語言處理(如: ChatGPT) (26%)居首、推薦系統或預測模型(23%)與最佳化投資組合(23%)次之，詐欺預測(22%)居第三位，顯見類似ChatGPT的人工智慧之自然語言處理應用具有實務發展潛力。市場上已有業者將ChatGPT與過去在金融服務業中的機器人自動化技術(Robotic Process Automation, RPA)結合，可有效降低金融服務人力所需耗費時間，值得作為參考。

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圖1、ChatGPT結合RPA服務流程示意圖

金融機構服務痛點：人工分類電子郵件

義大利一家顧問服務公司BIP在去(2022)年協助一家歐洲大型銀行與保險金融機構進行數位轉型顧問服務，金融機構提到其房屋與生活保險部門(house and life insurance)在處理日常業務時，每天都會接到大量的客戶信件。這些信件通常內容都是非結構化的文字內容，包含事故種類、事故內容、賠償金額、保單號碼等，從業人員需要仔細分析信件內容屬於哪一種業務類型，再分派給指定的承辦窗口。單純套用先前的RPA技術會因為文字內容的多樣性，經過實證，被認為已不足以應付客戶需求。

從人工分類到ChatGPT自動整理信件關鍵資訊

顧問公司提出了一套解決方案，首先由機器學習的分類引擎先將信件做分類標籤，這項分類機器也搭配光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)與電腦視覺(Computer Vision, CV) 模組，協助將郵件的附檔文字內容與簽名檔或照片解析出來，作為分類依據。接著，系統會自動將這些分類好的文本資訊送給ChatGPT當作參考文本，再詢問ChatGPT諸多問題如「事故發生在何時？」、「事故發生在何地？」、「事故內容為何？」、「保單號碼為何？」等問題，ChatGPT會將這些答覆產生自然語言方式的回答給客服人員，客服人員僅需做簡單的確認，即可將顧客的信件自動轉成申請單送給RPA機器人處理。

應用現況與產業趨勢說明

ChatGPT應用範圍很廣，然而，現階段雖然它回覆一般性的問題已達一定流暢程度，但要回答專業性問題的正確性仍有待改善。由上述金融服務業之案例可以看到，金融服務業仍聚焦在協助降低重複性繁瑣工作，讓從業人員可以花力氣更專注於自身專業上。ChatGPT目前雖然支援中文，但從訓練語料庫分布來看，目前表現仍以英文較佳，後續仍待持續關注其它技術供應商推出中文版ChatGPT的表現。

資料來源：

1.Survey Reveals Financial Industry’s Top 4 AI Priorities for 2023 | NVIDIA Blog

2.ChatGPT – a fleeting novelty or a stable technology? - Bip xTech

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圖片來源：作者自行繪製

根據內政部統計，臺灣65歲以上老人佔總人口比率已達到14.05%，國發會也預估，2025年臺灣將進入超高齡化社會（老年人口佔比＞20%）。我國正式邁入高齡化社會，青壯年照顧與扶養負擔及少子化嚴重的社會問題也逐漸浮現，相關配套措施的布局已迫在眉睫。

不過要仰賴數據、透過科技為產業減少負擔也實屬不易。要針對應用場景做出更精準的建議與預測，就必須先擁有正確的數據資料來源。對此，政府規劃了一套做法，在基於數據公益的概念下，推動「臺灣運動 X 科技行動計畫—Sports Everywhere」，從各個方面帶動國內數據科技的產業發展。

發揮ICT產業優勢，讓運動數據強化更多應用場景

基於我國在ICT產業獨步全球的優勢，加之疫情帶動民眾對於居家運動的概念興起，隨之而來像是智慧運動器材、智慧場館、運動數據資訊分析等結合科技的運動風潮，如雨後春筍般浮現出來，運動數據的來源變得更加多元且精準，更為未來應用開啟一扇大門。

以去年（2022）12月H2U永悅健康攜手資策會所舉辦的臺灣首場馬拉松數據公益活動「跑向新視界」為例，在不涉及隱私與個資的前提下，透過賽事晶片、穿戴式裝置及問卷等方式向跑者們蒐集相關數據，其中包括了他們在運動時各種情境的身體反應，再經由專業團隊的分析後，將有助於了解視障跑者與陪跑員藉由跑力分析取得的訓練課表對其馬拉松賽事表現影響；又如智慧健身鏡等產品的開發，都有助於了解使用者習慣與體驗，所收集的數據也能造福更多人。

上述數據應用或為起始點，未來數據公益的想法若能由此開始深植人心，以運動科技作為出發點，將有機會為整個運動科技產業鏈開啟嶄新的篇章，從硬體、軟體到場景落地，進一步推動運動科技產業化並拓展海內外商機，打造臺灣成為運動科技王國。

資料及圖片來源：數轉院/健康數據科技中心/運動資料組

參考資料：

1.https://www.cna.com.tw/news/ahel/202208220199.aspx

2.https://www.moi.gov.tw/News_Content.aspx?n=2&s=11663