首頁摩根大通監控員工在工作場所使用人工智慧的情況
摩根大通正指示旗下約 65,000 名工程師和技術人員，將人工智慧工具整合至日常工作流程中。《Business Insider》報導指出，管理層正監控員工使用這些工具的頻率，而此使用情況可能會納入績效評估的考量因素。
報導指出，公司鼓勵員工運用 ChatGPT 和 Claude Code 等工具來處理編寫程式碼、審閱文件或管理例行工作等任務。內部系統會根據員工的使用參與度進行分類，將部分員工標記為「輕度使用者」，另一些則歸類為「重度使用者」。
摩根大通長期以來已在詐欺偵測與風險分析等領域運用人工智慧。值得注意的並非技術本身，而是其如何被正式納入日常工作期望之中。
根據《Business Insider》引述的內部文件，主管們正密切觀察員工如何在職務中應用人工智慧工具。
摩根大通展現銀行業的AI應用
過去兩年來，許多企業已在各部門導入人工智慧工具，但採用情況往往參差不齊。有些團隊積極進行廣泛嘗試，而其他團隊則維持既有的工作流程。
摩根大通正將人工智慧定位為工作職責的標準組成部分。這種做法有助於在各團隊之間建立更統一的採用標準。以往績效考核僅關注產出與準確性，如今則可能進一步評估員工運用人工智慧工具達成這些成果的成效。
這項轉變為大型組織提出了一個實際問題：若人工智慧能縮短特定任務所需的時間，是否應要求員工在相同時間內完成更多工作？
與內部變革同步
透過追蹤使用情況，該銀行或許旨在避免企業軟體部署的常見陷阱：工具雖已部署，但採用速度緩慢導致影響有限。將人工智慧納入績效考核，能創造更強的誘因促使員工積極運用這項技術。這也昭示著人工智慧素養正成為一項基礎技能，正如過去熟練運用試算表或程式設計工具已成為標準一樣。
新的挑戰隨之浮現，例如員工即使在AI未能明顯改善成果的情況下，仍感到必須使用AI的壓力。此外，如何衡量「有效」的使用，而非僅僅是頻繁使用，也是個問題。
摩根大通的人工智慧風險與效率提升
銀行業運作於高度監管的環境中，將人工智慧導入更多工作流程，將進一步提高監管需求。
像 ChatGPT 和 Claude Code 這樣的工具雖能協助摘要資訊或生成草稿，但也可能產生不準確或不完整的結果。這意味著員工在將輸出結果用於決策或對客戶的工作前，必須嚴格進行驗證。
摩根大通已在交易和風險管理等領域為人工智慧系統建立了內部控制機制。若要將應用範圍擴展至更廣泛的員工群體，很可能需要類似的保障措施，這對該銀行而言是一項平衡的挑戰：它追求效率提升，但必須確保人工智慧使用量的增加不會引入新的風險。
其他金融機構很可能正密切關注此動向。若將AI應用與績效掛鉤能帶來可量化的生產力提升，類似模式便可能在整個產業中普及。
該銀行的策略可能重塑企業的招聘與培訓模式，諸如提示工程（prompt engineering）和輸出驗證等技能將成為標準職位要求的一部分。摩根大通的做法表明，這場轉型已經啟動，至少在銀行業內是如此。
另請參閱：RPA固然重要，但人工智慧正在改變自動化運作的方式
想親身體驗企業科技創新的全貌嗎？歡迎參加在阿姆斯特丹、加州及倫敦舉辦的 TechEx 活動。TechEx 涵蓋人工智慧、大數據、網路安全、物聯網、數位轉型、智能自動化、邊緣運算及資料中心等領域，匯聚全球領袖分享實際應用案例與深度洞見。點擊此處獲取更多資訊。
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評論 (1)
0/500
![GeorgeLopez]()
Interesting move by JPMorgan. Monitoring usage feels a bit like tracking keystrokes, doesn't it? Could be a push for adoption, or maybe they're worried about over-reliance? I'd be curious about the specific metrics they're using. 🤔
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