研究揭露七大AI平台，理財建議為何天差地遠？

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七大生成式AI平台理財建議差異顯著，潛藏風險不容忽視

最新學術研究顯示，七個廣泛使用的生成式AI平台（ChatGPT、Claude、Copilot、DeepSeek、Gemini、Meta AI與Perplexity）在提供緊急備用金、退休提領及投資配置等理財建議時，存在顯著差異。這些差異可能導致個人採行的理財策略與自身風險承受能力及財務目標不符，進而影響長期的財務規劃。此外，研究還發現部分AI平台在針對不同性別與種族使用者提供建議時出現實質差異，暗示可能內含人口統計上的偏見。
AI理財建議的顯著變異性

根據刊登於《Journal of Financial Planning》的研究，財務學者針對七個主流GenAI平台進行測試，發現它們在緊急備用金金額與股票、債券、現金比例的建議上存在巨大落差。儘管許多AI會引用「4%退休提領法則」等傳統理財原則，但具體的數字或比例卻可能大相逕庭。這種「顯著變異」意味著，若使用者僅依賴單一AI工具，實際採行的理財策略可能與個人實際需求嚴重脫節。
潛在的人口統計學偏見

研究進一步檢驗了AI在面對不同族群時的建議一致性。當僅改變假設對象的性別與種族時，部分AI平台在緊急備用金與投資配置上的回應出現「實質差異」。這顯示GenAI可能內含人口統計學上的偏見，可能導致特定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，進而加劇財富不平等。
演算法幻覺與提問敏感性

專家指出，大型語言模型（LLM）存在「演算法幻覺」的特性，即使在資訊不足或不確定的情況下，也可能生成看似權威但實際錯誤的內容。此外，GenAI對使用者提問方式極度敏感，微小的敘述差異就可能導致截然不同的建議。這代表即使財務狀況相似的兩人，也可能因提問方式不同而獲得差異甚大的理財規劃。
缺乏受託責任與建議的泛泛而談

關鍵在於，AI並不承擔「受託責任」（fiduciary duty），不像註冊理財顧問必須依法以客戶最佳利益為優先。另一項刊登於《Journal of Risk and Financial Management》的研究也指出，雖然AI在解釋高層次理財概念時表現尚可，但提供的具體建議往往「過於泛泛而談」，忽略了使用者重要的財務細節，使用者必須謹慎審查。
AI理財的務實應用與風險認知

儘管存在上述侷限，GenAI作為財務學習的起點仍有其價值。研究作者建議，可將AI視為理解基礎概念的工具，整理自身財務狀況與目標後，再與具受託責任的專業顧問進一步討論。在監理規範尚未明確、平台不承擔法律責任的現況下，個人投資人仍需為自身的財務決策負責，並保有辨識風險與錯誤的能力。

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