AI應用與產業轉型的核心職能

隨著生成式人工智慧（Generative AI）進入實務階段，產業正迎來一場結構性的轉型。以金融產業為例，從客戶服務、自動化稽核、信用評等到內部知識管理，AI正滲入每一個流程。然而，AI能否真正創造價值，不僅取決於模型本身，更取決於員工如何與AI互動。因此養成「提示工程」（Prompt Engineering）能力正成為每位金融從業人員都應具備的核心職能。

提示工程是連接「人」與「AI」的關鍵語言

學習提示工程的核心目標是設計並優化AI輸入語句，讓模型能產出準確、有邏輯且具價值的輸出。Google Cloud定義它為「將人類意圖轉譯為模型可理解的語言」，IBM指出：「提示工程直接影響AI生成內容的品質、正確性與可控性」。提示工程不只是技術，而是一種「AI溝通力」，能用準確、清楚的語言，讓AI協助完成分析、報告撰寫、客戶應對與決策支援。

具備提示工程職能的重要性

根據DataCamp 2025研究報告指出：「Prompt Engineering是未來AI工作者的基礎語言能力」。過去，Excel是員工文書與報表處理的基本技能；如今，AI提示工程正在取代這個角色，成為AI時代的基礎職能。無論是分行行員生成理財建議、風控人員檢核法遵報告、或HR整理新人訓練資料，都需要懂得如何「問AI問題」。具體而言，其重要性展現在兩大面向：

1.提升效率與決策品質
McKinsey指出：「提示工程的成熟度，決定AI能否產生可衡量的商業價值」。例如，在分行端，理專輸入明確提示即可讓AI生成客戶風險摘要；在後勤端，審查單位可用提示自動比對契約條款、偵測異常字詞；法遵單位則可設計提示進行政策條文比對，降低錯漏風險。

2.降低AI偏誤與法遵風險
金融產業運用AI需在監理環境下提供，提示工程將有助於提升AI輸出的一致性與透明性，減少AI回應偏差或誤判狀況，確保輸出內容符合法規。例如在客服端，客服中心員工可用提示生成符合企業風格的回覆，維持一致話術。在法遵端，法遵單位可設定提示模板進行合規報告自動化檢核。

從個人到組織養成AI溝通力

根據Frontiers 研究指出：「提示工程不僅是一種技能，更是AI治理與組織學習的關鍵」。金融機構若要落實AI轉型，應將提示工程職能養成納入：

1.    員工培訓：所有員工皆需接受基礎課程，了解AI互動邏輯與提示撰寫技巧。
2.    業務應用範本：各單位依職能建立提示範本，如「KYC文件摘要提示」、「風險報告生成提示」。
3.    治理與監控：建立提示審核流程，確保符合法規、資訊安全與倫理準則。

圖1：提示工程職能養成流程

資料來源：本文作者整理（輔以ChatGPT生成圖片）

結語

根據Forbes研究指出：「提示工程將成為企業AI戰略的共同核心，如同ERP或ISO體系一樣普遍」。AI時代轉型的競爭力，不再只是懂技術，而是能與AI高效對話。提示工程的普及將讓組織從「會用AI的部份人」走向「全員懂AI的金融機構」。每位員工都成為「AI對話者」。

封面圖片來源：本文作者以ChatGPT生成

參考資料來源：

1.“Prompt Engineering and the Power of Language in AI.” https://www.ibm.com/think/topics/prompt-engineering
2. “What Is Prompt Engineering?” 
https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-prompt-engineering
3. “What Is Prompt Engineering and Why It Matters.” https://www.datacamp.com/blog/what-is-prompt-engineering-the-future-of-ai-communication
4. “Prompt Engineering as a Job Skill.” https://www.adobe.com/express/learn/blog/prompt-engineering-as-a-job-skill