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AI狂潮席捲全球，供應鏈股價漲幅令人瞠目結舌，產業前景看好，AI運用也替金融業帶來不少機會、創造新的獲利模式，而在熱潮蔓延下，另一個更令人關注的焦點是，AI熱潮會不會持續？會不會泡沫化？
金融業迎戰AI之1／金融業重金培養AI部隊 成功建商模還是吃罰單 4大挑戰很現實
合庫金控首席經濟學家徐千婷表示，AI概念股最近漲勢又急又猛，包括被稱為「AI5」的輝達、台積電、微軟、超微及博通，大量資金向該類股傾斜。對比當前的全球經濟背景，包括持續兩年多的高利率、貿易保護主義再起、美中貿易戰、俄烏戰爭與以巴戰爭等，確實讓人擔心這波AI熱潮是否很快就會泡沫化。
身兼合庫投顧董事長的徐千婷分析，從基本面來看，美國經濟與就業市場今年以來的表現超乎市場預期，企業獲利也不錯。今年2月21日，專門設計用於訓練和運行GPT-4等模型晶片的輝達，公布了去年第4季財報，數字讓人驚豔，也使其市值像火箭升空般迅速飆升至2兆美元，由此觀之，市場狂熱不是沒有來由。
AI狂飆能否後繼有力 觀察三件事
至於AI熱潮會持續下去嗎？她認為，可以從三個面向來觀察。
第一，AI將改變全球經濟，這是目前普遍的共識。不過，從時序上來看，在AI發揮提高生產力的效益之前，企業必須在IT軟硬體、廠房設備等投入大額資本支出，才能實現。
然而，到目前為止，或許是因為地緣政治的不確定性以及利率大幅提高等因素，除了一些指標性的大型公司，如微軟、輝達等宣布大舉投資以因應AI需求之外，根據OECD的統計數字，大部分企業的投資並未明顯增加，AI驅動的生產力當然不易發揮。
第二，AI相關的股票若要持續目前多頭行情，公司遲早必須透過出售AI相關服務來賺錢；至於其他用戶企業，從銀行、諮詢公司到電影製片公司等，也都必須開始大規模使用類似ChatGPT的工具。
第三，股市是否過熱，有個知名的評價方式，那就是耶魯大學知名經濟學家席勒（Robert Shiller）的CAPE（Cyclically Adjusted Price -to- Earnings Ratio），即股價除以過去10 年經物價調整的盈餘。
徐千婷說，英國「經濟學人」雜誌指出，美國股市歷史上最高的CAPE值是1999年的44.2，出現在dot.com泡沫時期，而前一個高點則是1929年的31.5。目前CAPE值是34.3。所以目前的股價是否過高？投資人可以自行判讀。
AI續航關鍵：有沒有實際應用
總之，AI值得期待，未來也會是翻轉世界的殺手級創新。不過，這種影響層面較廣的新技術不會立即改變世界，通常需要一些時間。徐千婷說，根據波士頓諮詢公司（BCG）最近的一項調查，大多數高階主管認為，至少還需要兩年的時間，「AI的實際運用才會趕上其熱度」。
在此之前，投資人是否有耐心等待？相信股票市場會告訴我們答案。徐千婷認為，在企業全面性實際投入資本與運用這項技術之前，AI概念股價很可能衝到投資人的滿足點之後即進行修正，但應不致於是一戳就破的泡沫
國泰台灣高股息基金經理人梁恩溢則表示，在美中衝突下，AI牽動國家安全與國家戰略的敏感神經，台灣成為全球AI解決方案的兵家必爭之地。台灣科技類股延續2023年利多消息不斷，漲勢驚人，預期2024年仍會引領市場漲勢，風潮將由AI伺服器延伸至AI PC。
多位金融業者也認為，AI不會泡沫化，金融業運用AI已經是趨勢，只會更加蓬勃發展，不會消失。
阿爾發投顧董事長陳志彥說，人有很多缺陷，像大量計算就沒辦法，只能善用機器的強項。
以退休規劃來看，好的退休規畫涉很多複雜的演算法，如果不用機器幫你算，再好的理專也做不出來，因大腦無法處理這種大量計算，他說，「5個5相加，心算可以很快算出來，但5個5相乘可能就傻住了」，這還是簡單的，「所以AI的趨勢，不用懷疑」。
AI重塑金融業面貌
AI運用也會讓金融業出現兩個變化，一個是產品專業集中度更高。
陳志彥說，過去金融業的商品跟業務同質性很高，只要挖個人過來就可以複製，像各家銀行推出的財管業務都很像；但AI時代沒那麼簡單，不是每家金融機構都有能力提供，專業集中度更高一點。
另一個變化是，金融業的跨業合作將愈來愈多，陳志彥說，金融業不想在AI時代被淘汰，就必須投入資源跟人才，而在AI快速發展、人才又不易取得情況下，只能被迫跟AI科技專業的公司合作，異業合作會更加普遍。
AI技術發展快速，替金融業帶來不少機會。徐千婷分析，金融業在AI的運用，主要在三個層面：第一個是簡化作業流程，讓日常工作自動化，提高效率及生產力，降低營運成本。
例如，銀行利用機器學習與演算法，並結合大數據來進行放款（特別是個金）的徵信審核。再如，透過AI欺詐偵測系統，可以分析客戶的購買行為，並且在出現異常、或與客戶過去消費模式相矛盾時發出警示。
像是金融服務公司納斯達克（Nasdaq）就幫助金融犯罪主管機關蒐集證據，評估可疑的銀行交易。國內如合庫等多家銀行，也運用金融科技協助防堵詐騙與金融犯罪。
第二是提升現有的服務品質，優化客戶體驗，為客戶創造更多價值。
近期美國有個新數位投資平台App，叫做Magnifi，就運用了ChatGPT和電腦程式，提供客戶個人化、資料驅動的投資建議，以類似與理專對話的方式來回答投資人的問題，還能替投資人監控投資組合，以及在央行升息及公司財報發布等重要金融事件發生時，為用戶提供意見。
徐千婷說，合庫的iCooper投資機器人，也是利用AI演算法結合大數據，並輔以專業投資團隊，來進行市場監控與趨勢分析。這種利用AI的自動化平台，除了手續費較低外，也可以降低因為心理或情感因素造成的人為偏差和錯誤。
第三個運用是創造出新的獲利模式。徐千婷說，以量化交易來說，避險基金就採用了AI技術，利用資料和演算法來選股並進行短線操作，例如美國的AQR資本管理（AQR Capital Management）。
另外，在被動型指數基金中，演算法管理了投資人的大部分資產。徐千婷說，值得一提的是，由於AI帶來了自動化，因此，透過機器人理財（Robo-Advisor），散戶投資人得以用極小金額投資，且手續費極低，這也是實現普惠金融的一種體現。
風險亦在 金融業需步步為營
AI運用為金融業帶來更多機會，但機會的另一面是風險。
如果應用AI時不夠謹慎，企業也會面臨潛在風險。徐千婷說，像是2016年11月，一家英國保險公司放棄了利用社群媒體發文來分析首購車主的個性特徵，據以評估其安全駕駛傾向決定其保險費高低的作法，因為這個作法違反了隱私政策。
使用生成式AI的可能風險，還包括公司資料的不當使用，例如在AI模型委外建造過程中，可能會洩露公司機密或智慧財產，這都是金融業運用AI必須注意的地方。
KPMG安侯建業數位長賴偉晏說，最新的生成式AI模型Sora，生成影片讓人難辨真假，這裡面有太多潛在風險，未來有賴金融業不斷革自己命、不斷試錯，也賴將來的法律訂得更清楚明確。
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