AI 工具的浪潮從 2023 年開始加速湧現，無論是 ChatGPT、Copilot、Gemini 還是各種自動化分析平台，一波波新應用不斷推陳出新。身為金融業工程師，我每天都能感受到這場變革的速度與壓力。公司也明確表態：「鼓勵使用 AI，但要守住資安紅線。」
今天這篇文章就來聊聊：在金融業這個資安要求極高的環境下，工程師到底怎麼用 AI？有哪些實際場景？又有哪些限制？
一、AI 工具百花齊放，金融業卻難以「自由試用」
最近你可能常聽到誰誰誰用 Copilot 寫程式效率變兩倍，或是某某團隊靠 ChatGPT 快速產出文件、整理報告。但在金融業的環境裡，這些美好的願景實際落地卻不那麼容易。
由於資安考量嚴格，我們無法像科技業一樣，隨便連上外部網站測試工具。大多數公司都限制只能使用內部審核過、簽約過的 AI 工具。也就是說——
能用的不多，還得是公司幫你買好放在內網的版本。
因此，儘管我們很想體驗最新技術，也得乖乖地照著公司的制度走。但，這不代表我們就不能用得聰明、用得深入。
二、金融業工程師的 AI 實用場景：不是取代，是加速
雖然 AI 工具受限，但它仍然在我工作中扮演重要的「加速器角色」，以下是我日常使用 AI 的實際任務應用：
🔹 1. 會議錄音轉文字 + 紀錄整理
有了語音辨識與摘要功能，**原本需要30分鐘整理的會議記錄，現在只要5分鐘檢查就好。**對工程師來說，能少打一點字、多省一些腦力就是救命。這個真的幫助很大!!
🔹 2. 程式語言的語法建議
不論是 Java 或是前端的 Vue，有些不熟的語法可以請 AI 協助補齊，或直接給出樣板範例，讓開發更流暢。
🔹 3. SQL 撰寫與效能調教
AI 對於資料查詢語法的提示與重構能力很實用，能幫助初步篩選盲點、找出可能的 Index 問題。雖然不是完美，但加快了我們 Debug 的方向判斷。
🔹 4. 問題解決建議與工作方向提示
當專案進行卡關時，我會輸入具體問題，讓 AI 提出幾個處理方向，有時候會跳出自己沒想到的解法。不是完全照抄，但可以當成觸發靈感的工具。這邊幫忙產出報告的框架也是非常的實用。
結論是：AI 並不會直接幫你完成工作，但它可以讓你更快抵達目的地。
三、在內網玩 AI？限制多、但也不是沒辦法
回到現實面，我們這些金融業工程師即便知道很多好用的 AI 工具，卻不能隨便用。畢竟：
- 不能把公司資料丟到外網 ChatGPT
- 不能裝未經審核的外部套件
- 所有資料處理都要在「公司內網」環境中執行
這些限制確實綁手綁腳，但我發現一個轉念的方式是：盡可能把工作內容模組化，再把 prompt 模板化。
舉例來說：
- 做報表分析的 prompt 就固定一套：語言、需求背景、資料格式範例
- SQL 效能問題的 prompt 就固定輸入 explain plan 與預期改善目標
這樣的做法能讓我們即使受限在內網，也能有效率地發揮 AI 的輔助效用。
四、工具再強，也別忘了人腦是關鍵判斷點
我始終認為：AI 工具再強，也不能「無腦使用」。如果我們太過依賴、不經思考地直接採用 AI 結果，就容易產生「工作廢品」——格式錯誤、邏輯不通、資料誤植的情況。
這對金融業這種對資料與正確率有高度要求的環境來說，是致命傷。
所以我學會的心法是：「駕馭 AI，而不是相信 AI」。
請它幫你做初步產出，但後續的邏輯驗證、資料比對、商業價值的判斷，一定要由自己把關。這也讓我們工程師的價值不會被 AI 所取代。
五、與其被取代，不如「與 AI 協作」：工程師的心態轉換
這一年的觀察下來，我越來越相信：AI 不會完全取代工程師，但會加速淘汰「不進化的工程師」。
如果你還停留在十年前的開發流程、抗拒學習 AI 工具，那你可能很快就會被「更有效率的人」邊緣化。但如果你懂得運用 AI、了解它的限制、並將它整合到你的工作流程，那 AI 其實是讓你「進化」的好幫手。
就像我說的——把 prompt 模板化、把問題模組化，再透過 AI 提高產出效率，我們其實可以比以前更快完成專案、更有餘裕去做判斷性的決策。
結語｜你的 AI 使用場景是什麼呢？
身為金融業的工程師，我們雖然面對資安限制，卻也正在學會如何用有限資源發揮最大價值。AI 不是魔法棒，也不是敵人，它只是另一種新的工作搭檔。
我很想知道，正在閱讀這篇文章的你——
👉 你有沒有在自己的工作中實際使用 AI？
👉 你覺得 AI 是幫手？還是壓力來源？
👉 歡迎留言告訴我，我們一起來交流「AI 如何真正實用落地」的各種實用可能吧！
