隨著各項功能推陳出新，生成式 AI 的應用早已超越單純的對話型聊天機器人，逐漸發展為能夠支援多元情境的智慧型工具。無論是知識管理、流程自動化，還是跨部門協作，不同的工作場景、使用情境與組織文化，都會對生成式 AI 帶來不同層次的期待與需求，進而形塑出多樣化的應用方式與發展方向。
本篇文章以 ChatGPT 的 GPTs 功能為例，帶你初步了解如何建立客製化的生成式 AI 助理，並透過 3 個金融業的模擬情境，展示 GPTs 在不同場景下的靈活應用，探索 AI 助理的無限可能。
文章大綱
客製化生成式 AI 工具一覽
本篇主要將以 OpenAI ChatGPT 的 GPTs 功能作為示範，若組織因 IT 安全性考量，限制使用 ChatGPT，進而無法建立或使用 GPTs，也可以參考其他生成式 AI 工具供應商所推出的類似功能，並優先選擇企業方案以獲得更完整的安全與合規保障。
以下是其他常見的客製化生成式 AI 工具及功能：
- Microsoft 365 – Copilot Studio：讓企業能建立自訂的 Copilot，可以結合內部知識庫與流程，提供符合組織需求的專屬助理。
- Google Gemini – Gem：可在 Gemini 生態系內打造客製化的「Gem」，針對特定角色或任務進行知識與回應設計，方便在 Google Workspace 等環境下應用。
- Anthropic Claude – Project：由 Anthropic 在 Claude 推出的功能，支援建立持續性的工作空間（Projects），能夠保存對話上下文、文件與相關設定，方便團隊在同一環境中協作處理任務，並維持長期的知識連續性。
什麼是 GPTs？
在過去的文章中，我們曾經介紹過 GPTs，也就是「客製化 ChatGPT」。它以 ChatGPT 為核心，透過設定特定指令、知識或外部串接，成為專門應對某一領域任務的 AI 助理。這意味著你不必每次都重複輸入提示詞或解釋背景，GPTs 可以快速理解並產出符合需求的回應。
實際上，你不僅能在官方的「探索 GPT」頁面找到許多現成的 GPTs，更可以自己動手建立獨一無二的生成式 AI 助理，更加貼合個人或企業的需求。
如何建立自己的 GPTs？
＊注意：建立 GPTs 的功能目前僅開放給 ChatGPT Plus / Pro / Team / Enterprise 等付費方案的用戶
- 進入 ChatGPT 的「探索 GPT」頁面。
- 點選右上角 「+ 建立」。
- 進入 GPTs 建立頁面後，你會看到：
- 左半部：設定區（輸入角色定位、指令、知識庫上傳等）。
- 右半部：即時預覽與互動區。
GPTs 可以兩種方式建立：
- 建立（Create）：你可以直接用對話的方式，讓 ChatGPT 引導你逐步生成一個 GPTs。
- 設定（Configure）：可進一步調整參數，或設定進階功能（如外部 API 串接）。
＊注意：在建立頁面和預覽區域內的對話紀錄皆不會被保存，記得先準備好設定內容或即時備份需要的對話內容。
使用情境示範
＊以下 3 個案例皆為模擬示範，資料來源皆取自公開資訊。
1. 風險快訊雷達
- 痛點：風控或法遵人員每天需要搜尋新聞、彙整資料、製作簡報，資訊量龐大且容易遺漏。
- GPTs 解法：自動抓取特定關鍵字新聞，摘要重點、提及對象，並整理成表格格式。
- 受益角色：風控部門、授信單位、合規人員、風險政策制定者。
2. 法金銷售顧問
- 痛點：業務人員常難以用淺顯方式解釋複雜產品，缺乏清楚的表達資源。
- GPTs 解法：輸入產品資料與對話參考模組，協助新進人員快速找到解釋方式，模擬客戶互動情境。
- 受益角色：法金業務、客戶關係經理、新訓主管。
3. 微企貸款好幫手
- 痛點：授信或貸款業務需要快速判斷專案是否符合內規，手動查詢效率低。
- GPTs 解法：將內部規範輸入，讓 AI 依據客戶條件推薦合適專案，並解釋規則依據。
- 受益角色：貸款業務、徵審人員、產品經理、新進人員培訓。
使用前必讀：注意事項與合規指南
基本使用安全
在使用任何生成式 AI 工具前，都必須特別注意資料安全，機敏資料絕對不可上傳。常見不可上傳的資料類型包括：
- 客戶個人資料（如身份證號、聯絡方式、帳戶資訊）
- 財務數據（財報、交易紀錄、內部預測）
- 內部專案文件或合約內容
- 尚未公開的產品策略、行銷計畫或商業機密
一旦這些資訊輸入至外部平台，便存在外洩風險。
因此企業應：
- 建立明確的內部規範，定義哪些資料可用於測試或模型訓練
- 嚴格劃定「禁止上傳」的資料範圍
- 定期進行員工教育，確保遵循安全準則
換句話說，AI 雖然是強大的輔助工具，但必須在 資料分類清楚 與 使用邊界明確 的前提下運行，才能有效降低合規與安全風險。
金融業運用人工智慧（AI）指引
2024 年，金管會發布了《金融業運用人工智慧（AI）指引》，提出 6 大原則，協助業者在導入 AI 時遵循負責任與合規的標準：
- 建立治理及問責機制：金融業應設置跨部門治理架構，釐清 AI 導入的責任分工，確保決策層有足夠資訊進行監督，並建立持續的內部稽核與風險管理流程。
- 重視公平性與以人為本：確保 AI 系統不因資料偏誤或模型設計導致差別待遇，應透過測試、審查與持續調整，避免歧視性結果，並以客戶需求為核心。
- 保護隱私及客戶權益：應符合個資保護法及相關規範，限制 AI 系統對敏感資訊的使用範圍，並讓客戶有權利知情、同意與拒絕。
- 確保系統穩健與資訊安全：導入 AI 應進行風險評估與壓力測試，確保系統在不同情境下能穩定運作，同時強化資安防護，降低外部攻擊或內部濫用風險。
- 落實透明性與可解釋性：金融機構應能合理說明 AI 的運作邏輯與決策依據，特別是在影響授信、風控等重大決策時，應提供清楚解釋，避免「黑箱效應」。
- 促進永續發展：AI 的應用不僅要追求效率與獲利，也應兼顧社會責任，鼓勵採用低碳、節能的技術方案，並確保長期對金融生態有正面影響。
企業若想推動客製化 AI 助理，應將上述規範納入治理框架中，從模型設計、數據管理到實際落地應用，都需符合指引精神，才能兼顧創新與合規。
結語
GPTs 及客製化 AI 助理的價值並不僅止於「能對話」，而在於是否能真正解決業務流程中的關鍵痛點。無論是 風控報告自動化、業務銷售支援，還是 知識檢索助手，成功導入的背後往往仰賴嚴謹的規劃與制度設計，其核心要素包括：
- 明確定義場景：先釐清問題情境與目標，才能確保 AI 的應用與實際需求緊密對齊。
- 設計可複製流程：不僅要能解決單一問題，更要讓流程具備可擴充與標準化的特性，方便跨部門推廣。
- 建立使用規範：制定清楚的治理與合規框架，確保 AI 應用在安全、透明與可解釋的基礎上運行。
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FAQ
1. 我需要先具備程式設計能力才能建立 GPTs 嗎？
程式設計能力不是建立 GPTs 的必備技能，只要給予清楚且詳盡的指令（prompt），或足夠的知識庫資料，就可以建立一支實用的 GPTs。
如果希望 GPTs 擷取外部網站及資料庫，或透過第三方服務執行任務時，才需要串接 API 等較進階的操作。
2. 建立 GPTs 需要安裝任何額外軟體嗎？
不用。只要是 ChatGPT Plus / Pro / Team / Enterprise 等付費方案的用戶，就可以直接在瀏覽器中的 ChatGPT 找到建立 GPTs 的功能。
若是要使用已建立並公開的 GPTs，則不限於付費用戶。