從語音革命到知識進化：下一步是什麼？

FIND研究員：陳盈旭 

想像一下，每天早上趕著搭地鐵，雙手拿著早餐，卻想快速掌握最新的產業資訊；或者晚上健身跑步時，無法專心盯著手機閱讀重要文件；甚至在長途駕車時，想充分利用時間吸收知識。這些情境看似矛盾，但透過語音技術，上述問題均可迎刃而解。運用聲音播放軟體，像是Spotify等自帶內容的聲音平台，或是像ElevenLabs推出的11Reader應用程式，讀取自訂內容，都可讓你在關閉手機螢幕的情況下，能隨時用耳朵閱讀世界。

語音技術的崛起：從碎片化時間到全面吸收

語音技術的出現，讓資訊吸收不再被閱讀的場景侷限。不論是地鐵裡的擁擠車廂，還是夜晚的健身房，只要戴上耳機，語音技術便可將最新資訊傳遞到你耳中，成為最佳的「學習助理」。

語音技術的價值在於，它解放了人的雙手與雙眼，讓資訊的吸收速度不再因為物理環境受限。然而，對於新科技接受速度較慢的人群來說，如何透過語音工具追上時代步伐，將是一項重要的成長契機。

在AI技術快速發展的現在，結合語音技術的應用不僅僅改變了個人生活方式，更影響著產業結構、教育模式，甚至倫理挑戰，接下來我們一起來探討這些問題。

商業機遇：語音市場的下一個金礦

這是一次企業會議的場景：你是一位創業者，想開發一個能快速生成語音的服務應用。語音技術的進步，讓這個想法成為可能，你無須自行擁有專業技術團隊，只要透過ElevenLabs的API，就能以極低的技術門檻，打造一個高擬真的語音生成工具，快速進入這個市場。

然而，真正的挑戰來自於如何讓用戶信任你的服務。畢竟，語音技術的濫用問題也在同步增加。試想，你很容易就能接到一通來自於家人聲音的電話，這可能是詐騙集團的伎倆，讓一般大眾帶著戒心，也為語音辨識的普及帶來阻力。就像手機號碼需要實名制一樣，市場也需要建立一套語音服務使用的「身份驗證」機制，讓消費者能安心使用。同時，企業還可探索新模式，例如讓用戶創建、驗證聲音，並從聲音使用中獲得分潤，進一步激發市場活力。

倫理與教育：科技的雙刃劍

如果有一天你的聲音被模仿，用於詐騙親友，這樣的狀況將令人恐懼。如此的情境並非遙不可及，語音技術讓聲音模仿變得前所未有的真實，也讓倫理挑戰更加尖銳。專注於語音合成技術的新創ElevenLabs，除了聚焦於語音使用情境上，也計畫推出一系列檢測工具，防止聲音濫用問題。但僅靠技術是不夠的。我們每個人都應提高警覺，例如與親友設定特殊密語，用以驗證真偽，減少詐騙風險。

另一方面，語音技術在教育上的應用卻是令人振奮的場景。學生除了傳統的閱讀教材外，也可透過普及的語音服務自製有聲書，利用零碎時間增強學習，並且降低視覺的負擔。利用語音技術「聽書」學習，讓學習場景更加靈活多元。從繁忙的城市通勤到鄉間安靜的小路，語音技術正將知識帶到每個角落，成為學習者的終極助手。

結語與建議：如何抓住下一波機會？

語音技術的發展才剛剛開始，未來將進一步深化其對社會與產業的影響。企業應積極投入語音應用的開發，並考慮如何提升用戶體驗與安全性。同時，政府需建立完善的監管機制，確保技術的發展不違背社會利益。對於個人而言，善用語音工具提升資訊吸收速度與效率，將成為未來職場競爭力的關鍵。

從語音到知識的進化，是一場科技與人性的融合。每一位參與者都需在這場革命中找到自己的定位，才能真正從中受益。下一次，在你忙碌的生活中，戴上耳機試試語音工具，也許這會成為你打開世界的新方式。而在產業的視角中，語音技術也許就是下一個改變市場規則的「關鍵玩家」。

參考資料來源： 

1. 1.11ElevenLabs，https://elevenlabs.io/about

   2.Reader by ElevenLabs，https://elevenlabs.io/text-reader

   3.Voice cloning startup ElevenLabs lands $80M, achieves unicorn status，Kyle Wiggers，https://techcrunch.com/2024/01/22/voice-cloning-startup-elevenlabs-lands-80m-achieves-unicorn-status/

   4.How I Broke Into a Bank Account With an AI-Generated Voice，Joseph Cox，https://www.vice.com/en/article/how-i-broke-into-a-bank-account-with-an-ai-generated-voice/

【FinTech Insight】生成式AI驅動金融變革：提升數據治理與市場創新

FIND研究員：周樹林、姜漢儀 

自古以來，人類不斷地拓展知識邊界，迭代創造著其他人造生命形式的極致想像，從古希臘神話中的青銅巨人「泰洛士」（Talos）到1978年由藤子．F．不二雄創作的機器貓「哆啦A夢」，無不顯示現實與科幻的交融從不停歇。 

如今，人們將想像的概念逐步實現，人工智慧（Artificial intelligence, AI）自1950年代發展以來，已經廣泛應用在各領域，現在更升級至具備資訊創建功能的生成式AI。AI技術在金融應用帶來新的突破，亦帶來數據完整性、可用性和透明性等治理需求。未來，AI將繼續朝向更高效的數據治理與市場穩定性，推動金融服務的創新與發展。 

生成式AI發展，為金融業帶來嶄新價值 

金融業已經運用許多人工智慧技術，以提高客戶體驗、降低營運風險與成本，甚至轉變金融機構的競爭力。 

生成式AI的發展，為金融業帶來可能的新價值。生成式AI可以協助金融機構產生準確、全面的財務報告，節省時間並大幅減少人為錯誤的機會；透過生成式AI對於自然語言與圖片的多模態處理，擷取網路、社群媒體等訊息，可分析市場趨勢、偵測金融風險。以下分析AI技術在金融領域之應用（圖1）。 

圖1：AI技術在金融領域之應用 

資料來源：各網站，本文作者整理繪製 

提高數據品質預防AI幻覺 

國際清算銀行（BIS）從金融監管面向，認為生成式AI可以協助監理機關更好梳理金融市場狀況，如神經網路（Neural Network）可以處理比傳統經濟模型更多的輸入變數（Input Variables），讓監理機關容易監管金融市場動態。生成式AI也可以協助金融機構發展更智慧的理財機器人、理解客戶、有效率的法規遵循以及偵測洗錢、詐騙等金融犯罪。然而，BIS亦示警，由於AI技術仰賴大量數據進行訓練與學習，若數據集不夠完善，很可能導致AI模型的分析結果出現偏差或幻覺，影響金融市場穩定。 

由此可知，儘管AI可以革新金融服務與強化金融監管，不完善的數據集，卻可能導致金融市場出現羊群效應、流動性囤積及拋售行為等問題。若想避免AI模型產生的偏差與幻覺，人與機器的協同運作是解決辦法之一，但仍以解決數據本質問題為關鍵。 

以下將從客戶互動、營運流程、市場預測、風險管理和服務創新等面向分析AI對於金融業的效益與挑戰（圖2）。 

圖2：AI對於金融業的效益與挑戰列舉 

資料來源：各網站，本文作者整理 

至於應如何評估數據品質風險？以下提供良善的資料治理三要素： 

1.完整性：意指數據應當是全面且無缺失。 

2.可用性：意指數據應當是可獲取且可處理的。 

3.透明度：意指數據的來源與處理過程應當是透明且可追溯的。 

FIND觀點 

AI需要利用數據來建立智慧，但前提是「餵對資料」。建議金融業者應建立完善的數據治理框架，確保數據的完整性、可用性與透明度，來提升AI技術的應用效果並降低風險。同時，可透過設立AI風險控制機制，防範因數據偏差導致的錯誤預測，並強調人機協作，避免過度依賴AI。 

另外也建議利用AI進行即時市場監控與異常檢測，加強多變數風險分析，推動市場監管與金融創新。此外，AI技術應提升客戶個性化服務與風險定價能力，實現流程自動化並降低成本。金融機構需遵守道德與合規要求，確保AI應用透明且公平，防止歧視性決策，進一步建立市場信任。

參考資料來源： 

1. 1.https://www.ecb.europa.eu/press/financial-stability-publications/fsr/special/html/ecb.fsrart202405_02~58c3ce5246.en.html

2. 2.https://www.cio.com.tw/from-hope-to-crisis-ai-enabling-financial-innovation/

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