Page 122 - 金融科技力

3. 前述提過，在機器學習方面技術進展快速，特別是在深度學習領
域，讓分析大數據有好用的利器。

4. 金融消費者期待更快、更符合人類直覺的數位服務；

5. 消費者對技術的信任提昇，得益於技術解決方案日漸成熟，特別
是在電腦安全性和敏捷式方法 (Agile Methods) 領域的長足進步。

這些因素的總和，展現在今日金融科技發展的遍地開花， 不 但

提高 了金融消 費者對金 融服務革 新的期待 ，且敦促 金融業更 積極 投
資於人工智慧技術。

二、AI 於金融場域之應用與機會

（一）應用在金融服務的主要 AI 技術

如圖 4-5 所示，人工智慧有許多技術領域應用於金融服務產業，
前述「機器學習」及「深度學習」不再重複，其他技術簡述如下：

1. 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)：

自然語言 處理主要 解決人機 互動是否 能正確理 解並傳達 彼此

的訊息的 問題。當 遇到物理 性或數學 的問題時 ，可以透 過機器技
術解決， 但通常涉 及以人為 本的中心 問題時， 例如客戶 或員工滿

意度調查 這種取決 於人性化 的問題， 往往根據 理論的技 術也難以
完美的解 決，這是 因為人類 是情緒化 動物，在 做決定的 當下，通

常會先有 一種直覺 產生，然 後再順勢 用一套邏 輯去證明 這個感覺
是對的， 最後則是 採取行動 。隨著自 然語言處 理的發展 ，機器可

以根據人 類語言中 的語音、 語意或語 法進行解 讀，協助 技術進一
步解讀人類的情感與思考，進而更有效率地處理問題。

語言是一 門複雜的 學問。人 類花了上 百年時間 研究單詞 間的
關係和語境的重要性。同時，隨 著新詞的湧現、不同文化的碰撞，

語言自身 也在不斷 演進。因 此，人們 必須不斷 地學習。 正如人們
通過瞭解 各種觀點 來豐富自 己對世界 的理解一 樣，使用 龐大和多

樣化的資料訓練 AI 模 型，同樣可以豐富電腦對語言的深入理

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