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最新學術研究揭露，七大生成式AI在緊急備用金、退休提領與投資配置上的理財建議差異巨大，且存在潛在偏見與錯誤。專家警告，AI理財只能當起點，不可取代專業顧問。
生成式人工智慧（GenAI）熱潮席捲全球，不只改變科技業版圖，也悄悄走進個人財務決策核心。從ChatGPT到Claude、Gemini與Copilot，愈來愈多民眾把AI當成「免費理財顧問」。然而，最新學術研究卻提出警訊：這些看似專業又自信的回答，其實可能充滿錯誤、偏見與嚴重不一致性，讓你的退休金與投資風險在不知不覺中被放大。
根據刊登於《Journal of Financial Planning》的研究，美國University of Georgia與義大利University of Rome Tor Vergata的財務學者，鎖定七個「廣泛可用」的GenAI平台進行實測，包括免費版本的ChatGPT、Claude、Copilot、DeepSeek、Gemini、Meta AI與Perplexity。研究團隊以三個常見理財情境發問：一是緊急備用金該存多少，二是退休資產每年合理提領比率，三是投資組合適當配置比例，並以完全相同的財務條件進行比較。
研究結果顯示，這些GenAI平台在緊急備用金與資產配置的建議上「差異顯著」。儘管許多回答會引用常見理財原則，例如著名的「4%退休提領法則」，但在細部建議上，不同平台給出的緊急備用金金額與股票、債券、現金比例可能天差地遠。學者指出，這樣的「顯著變異」代表，若民眾只依賴單一AI工具，實際執行的理財策略可能與自己風險承受度與財務目標大幅不符。
更令人擔憂的是，研究特別檢驗了AI在不同族群上的建議是否一致。學者把同一組財務條件，僅改變假設對象的性別與種族，結果發現部分平台在緊急備用金與投資配置上的回應出現「實質差異」，顯示GenAI可能內含人口統計上的偏見。這類偏見若未被發現與矯正，恐怕會讓某些族群在獲取金融建議時，系統性地被給予較保守或較冒險的策略，進一步加劇財富不平等。
事實上，這並非首次有研究警告AI理財的侷限。另一篇刊登於《Journal of Risk and Financial Management》的2024年研究，專門檢視ChatGPT提供財務建議的能力，結論認為它「可以成為家庭尋找理財建議的第一站」，在解釋為何要分散投資、ETF與共同基金差異等高層次概念時表現尚可，但提供的具體建議往往「過於泛泛而談」，忽略了使用者真正重要的財務細節。研究強調，使用者必須「謹慎審查與評估」這些建議，不能直接照單全收。
學者與專家也點出GenAI在技術層面的結構性問題。MIT Laboratory for Financial Engineering主任Andrew Lo接受訪問時直言，LLM有一個令人特別擔心的特性：不管你問什麼，它幾乎都會回一個聽起來非常權威的答案，「即使那是不正確的」。所謂演算法「幻覺」（hallucination），意指模型會在缺乏資料或不確定時，仍生成看起來合理但實際錯誤的內容。當這樣的內容被用在退休提領比例、投資槓桿或保險保障等關鍵決策上，風險不容小覷。
此外，GenAI對於使用者提問方式極度敏感，研究指出，只要改變問題的描述方式或加入不同背景敘述，系統就可能產生完全不同的建議。這代表兩位財務狀況相近的使用者，若提問方式略有差異，得到的投資配置或儲蓄目標就可能出現巨大落差。更關鍵的是，AI並不承擔「受託責任」（fiduciary duty），不像註冊理財顧問必須依法站在客戶最佳利益立場提供建議，這讓使用者在發生損失時幾乎無從追究。
然而，市場使用熱度卻節節攀升。根據Intuit Credit Karma去年公布的調查，在曾使用GenAI的美國民眾當中，有高達66%表示曾拿它來當作理財顧問。對Gen Z與千禧世代來說，比例更高達82%。在利率環境變化劇烈、股市波動加大、AI題材橫掃科技股的背景下，年輕族群希望快速獲得可行的投資與儲蓄策略，於是把目光轉向隨手可用的聊天機器人，而非昂貴且程序繁瑣的傳統理財顧問。
這股AI理財潮流，與廣義AI產業發展相互呼應。像Anthropic(Anthropic)最近宣布，旗下AI代理工具Claude Cowork正式在網路與手機端上線，並延長使用上限，凸顯AI業者積極擴張應用場景與黏住用戶的企圖。美國網路安全機構CISA也開始使用Anthropic的Mythos模型檢測政府軟體弱點，美國商務部則調整部分Claude Fable 5與Mythos 5的出口限制。這些發展彰顯政府與企業對AI工具的高度興趣，也間接提高一般民眾對AI「可信度」的主觀感受，進一步推動AI被視為理財與風險管理的選項。
在資本市場上，AI題材與相關風險更是交錯上演。近期南韓晶片大廠Samsung公布的業績表現喜憂參半，引發全球半導體族群修正，美股中Micron Technology(MU)、Lam Research(LRCX)等AI相關晶片股均出現明顯拉回，顯示「AI股」並非只會一路大漲，背後仍有景氣循環與產能調整的現實。另一方面，GE Vernova(GEV)、Vertiv(VRT)、Corning(GLW)、Lumentum(LITE)等AI基礎設施概念股也同步走弱，也提醒投資人，就算是被視為AI浪潮背後「挖礦工具」的電力與光學設備公司，股價仍會隨市場情緒起伏。
在這樣的環境下，投資人一邊被AI平台以流暢、具說服力的語言招手，一邊面對真實市場的高波動與反覆修正，心理上更容易被「看起來專業」的建議說服。研究作者Swarn Chatterjee、Brenda Cude與Gianni Nicolini在論文中指出，雖然大多數GenAI輸出的原則與傳統理財教科書「大致相符」，例如鼓勵分散投資、保持合理現金水位，但只要實際計算金額或比例，就會發現各平台差距足以影響長期財務結果。
對於一般投資人與家庭而言，較務實的做法，是把GenAI視為財務學習的工具，而非取代人類顧問的「終極解答」。可以先利用ChatGPT或Claude等平台理解基礎概念，整理自己的財務狀況與目標，再帶著這些初步結論與疑問，與具受託責任的專業顧問或金融機構進一步討論。換言之，AI的角色應是「輔助與起點」，而不是「唯一的決策來源」。
隨著GenAI模型不斷迭代，研究作者也承認未來可能得出不同結果，付費版本與專門針對金融場景微調的模型，在準確度與一致性上或有改善空間。但在監理機關尚未針對AI理財提供明確規範、平台本身也不承擔法律責任的現階段，個人投資人注定要為自己的每一步財務決策負責。當大家習慣把退休金、緊急備用金與投資組合交給演算法時，真正該問的問題是：我們是否仍保有辨識風險與錯誤的能力？以及，誰來監督這些看似全知全能、卻可能在關鍵時刻「說錯話」的AI理財顧問？
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