當今的金融市場，資訊以毫秒為單位流動，任何決策的延遲都可能意味著數百萬美元的機會成本。在這種高壓環境下，一位投資經理或分析師每天可能需要消化數百篇研究報告、財報、新聞稿以及即時市場資料，試圖從中找到致勝的蛛絲馬跡。這種資訊超載的困境，正是人工智慧（AI）大語言模型（LLM）橫空出世，並迅速滲透金融業的核心原因。然而，一個關鍵問題隨之浮現：對於高度專業化、零失誤容忍的金融世界而言，究竟是像ChatGPT那樣無所不包的「通用型天才」更具價值，還是專為金融場景打造的「垂直型專家」才能真正掌握未來？這場通用與垂直路線的對決，不僅關乎技術選擇，更將深刻定義下一代金融服務的樣貌與權力格局。
AI浪潮下的十字路口：通用模型如何「跨界」打入金融圈？
通用型AI大模型，以OpenAI的GPT系列、Google的Gemini為代表，它們的設計初衷是成為一個能夠理解和生成人類語言的「萬事通」。這類模型就像一把功能齊全的「瑞士刀」，憑藉其在海量、多樣化資料上訓練出的強大能力，能夠執行撰寫電子郵件、總結文章、編寫程式碼、進行多語言翻譯等多種任務。當這把瑞士刀被遞到金融從業人員手中時，它迅速在幾個關鍵領域找到了用武之地。
最直觀的應用是提升日常營運效率。例如，銀行的客戶服務部門可以利用通用模型驅動的聊天機器人，提供24小時不間斷的標準化問答服務，處理帳戶查詢、產品介紹等常規請求，大幅釋放人力。在行銷領域，模型能根據客戶輪廓，自動生成個人化的理財建議電子郵件或社群媒體貼文。對於研究部門而言，它們可以快速將一篇數十頁的英文財報摘要成幾百字的中文重點，極大縮短資訊獲取時間。
這種「跨界」應用的核心優勢在於其靈活性與低門檻。企業無需從零開始訓練一個龐大的模型，只需透過API介接或對現有模型進行「微調（Fine-tuning）」，就能快速將其整合進自身的工作流程。這在台灣和日本的金融機構中尤其普遍。例如，台灣的許多金融控股公司，在初期探索AI應用時，往往會選擇串接國際科技巨頭的成熟模型API，用於優化內部知識庫搜尋或支援客服人員。這就像為企業裝上了一個「外接大腦」，迅速補足了在自然語言處理上的能力。日本的金融巨擘如三菱日聯金融集團（MUFG）或瑞穗金融集團（Mizuho Financial Group），也同樣利用通用模型來分析客戶回饋，以改善服務品質。
然而，這把「瑞士刀」的魅力也伴隨著明顯的侷限性。通用模型雖然知識廣博，但對特定領域的理解深度不足。當處理高度專業的金融術語、複雜的監管文件或瞬息萬變的市場資料時，它們可能會出現被稱為「幻覺（Hallucination）」的現象——即編造出看似合理卻完全錯誤的資訊。對於要求絕對精確的金融業來說，一個錯誤的資料解讀可能導致災難性的投資決策。此外，通用模型訓練資料的即時性也存在滯後，無法完全捕捉最新的市場動態。因此，當金融業的需求從「提高效率」走向「創造核心價值」時，單靠通用模型便顯得捉襟見肘。
專為華爾街而生：垂直模型的「手術刀」式精準打擊
正當通用模型以其廣度席捲全球時，另一條截然不同的路徑——垂直型金融大模型——正悄然崛起。如果說通用模型是瑞士刀，那麼垂直模型就是一把專為特定手術設計的「精密手術刀」，其目標不是廣泛適用，而是極致的精準與深度。
其中的標竿性產品，無疑是全球金融資訊龍頭彭博（Bloomberg）推出的BloombergGPT。與通用模型使用網際網路公開資料不同，BloombergGPT的訓練語料庫中包含了彭博幾十年來積累的獨家、高品質金融資料，包括新聞、財報、研究報告、市場資料以及獨家的金融文件。這使其天生就具備了金融世界的「母語能力」。當分析師詢問「聯準會上次會議聲明中，關於通膨的措辭與前次相比有何鴿派轉變？」時，BloombergGPT不僅能理解「鴿派」這樣的金融黑話，還能精準對比兩份文件的細微差異，其分析的深度與準確度遠非通用模型所能及。
垂直模型的強大之處在於其對資料、金融知識與業務流程的深度融合。它們不僅僅是語言工具，更是內建了產業Know-how的分析引擎。例如，在風險控制領域，專用模型可以即時分析交易資料流，識別出異常的洗錢模式或市場操縱行為。在量化投資上，模型能夠解讀另類資料（如衛星影像、供應鏈資料），並將其轉化為可執行的交易訊號。這類應用在美國市場尤為突出，除了彭博，信評機構穆迪（Moody’s）、標普全球（S&P Global）等也紛紛投入資源，開發用於信用評估、ESG分析等特定領域的AI模型，意圖將其資料優勢轉化為不可複製的AI護城河。
這種「專精」趨勢同樣反映在亞洲市場。日本金融資訊服務商QUICK Corp，作為日本的「彭博」，也在積極開發針對日本市場的金融AI工具。在台灣，儘管尚未出現如BloombergGPT般規模的商用模型，但領先的金控公司如國泰金控、富邦金控等，早已開始在內部打造專屬的「小型垂直模型」。它們利用自身累積的龐大客戶資料，訓練用於信用卡盜刷偵測、信貸風險評估、保險核保理賠等核心業務的模型。這些模型雖然不追求通用性，卻能在特定業務場景中，提供比外部通用模型更精準、更符合台灣法規的解決方案，這正是垂直模型在在地化應用中的巨大價值。
兩種路線的正面對決：一場效率與深度的權衡
通用模型與垂直模型的競爭，本質上是效率與深度、廣度與精度的權衡。對於金融機構而言，這並非一個非黑即白的選擇題，而是一個需要根據自身業務需求、資源稟賦和戰略目標來進行的動態佈局。
從應用場景來看，通用模型更適合處理企業「前台」與部分「中台」的非核心業務。例如，面向客戶的智慧客服、行銷內容的自動生成、內部員工的培訓資料整理等。這些任務的共通點是容錯率相對較高，且追求的是大規模的效率提升。採用通用模型API的成本效益顯著，能讓企業快速享受到AI帶來的便利。
相對地，垂直模型則主攻那些決定企業核心競爭力的「中後台」業務。這包括投資研究、量化交易策略生成、全面風險管理、反洗錢合規審查等。這些領域的決策直接影響公司盈虧，對準確性、即時性和可靠性的要求達到了極致。在這些場景中，投入巨資打造或採購一個高度專業化的垂直模型，是為了建立難以被競爭對手模仿的獨特優勢。
從發展策略來看，這兩條路線也預示著不同的未來。通用模型賽道已然成為科技巨頭的競技場，贏者通吃的效應非常明顯。金融機構很難在基礎模型層面與之抗衡，更多是扮演其「應用者」或「生態合作夥伴」的角色。而垂直模型則為金融機構和專精型科技公司提供了差異化競爭的機會。誰掌握了獨特的、高品質的專有資料，誰能更深刻地理解業務流程的痛點，誰就有可能在某個細分領域建立起堅固的壁壘。
台灣金融業的啟示：我們該如何佈局AI未來？
面對這場全球性的AI變革，台灣的金融業者正處於一個既充滿機會也充滿挑戰的十字路口。台灣的優勢在於擁有高品質的科技人才和健全的金融體系，但在基礎大模型的研發規模上，與美國科技巨頭相比仍有差距。因此，採取一種務實的「混合策略」或許是當前最明智的選擇。
首先，積極擁抱通用模型，將其視為數位轉型的「加速器」。台灣的金融機構應快速將成熟的通用AI能力，透過API等方式整合到現有業務中，優先應用於客戶服務、內部營運等能夠立竿見影提升效率的環節。同時，借助由政府支持的本土通用模型，如「可信賴人工智慧對話引擎」（TAIDE），來處理涉及在地文化與語言特性的應用，確保資料與文化的在地性。
其次，集中資源，策略性佈局「小型化、精品化」的垂直模型。台灣的金融機構不需要追求打造一個與BloombergGPT匹敵的龐然大物，而應聚焦於自身最具優勢的核心業務。例如，壽險公司可以利用其數十年的理賠資料，訓練一個全球最懂台灣人健康狀況的核保模型；證券公司可以結合台灣獨特的股市結構與投資者行為，開發專門用於台股分析的投研模型。這種策略的核心是將企業最寶貴的資產——「資料」——轉化為真正的AI競爭力。
最後，從「共存」到「融合」，擘劃金融AI的下一篇章。長遠來看，通用模型與垂直模型並非相互取代，而是走向深度融合。未來的金融AI基礎設施，很可能是一個以強大通用模型為底座，上面運行著無數個針對特定任務進行了高度優化的垂直模型的「作業系統」。通用模型提供基礎的語言理解、邏輯推理和程式碼生成能力，而垂直模型則在此基礎上，注入專業知識與業務規則，共同為金融機構提供端到端的智慧解決方案。
對於投資者和專業人士而言，理解這場通用與垂直的AI演進路徑至關重要。它不僅預示著金融業服務模式的根本性變革，也指出了未來最具潛力的投資方向。那些能夠巧妙結合兩者優勢，利用AI深度改造核心業務的金融機構，以及那些在特定垂直領域建立起資料與模型壁壘的科技公司，無疑將是這場智慧革命中的最大贏家。AI的軍備競賽已經鳴槍，而終點線的樣貌，將由那些最懂得如何駕馭這兩種強大力量的玩家來定義。
