AI要在nVidia等特殊晶片的舞台上運作，才能施展它的武功，而設計晶片最擅長的是電機工程師，所以電機系入學愛採計理化；AI需要OpenAI或DeepSeek等數學模型或相關演算法的支援，那是資工系的專長，所以資工愛採計數學。

資管系訴求通才，甚至入學也會採計社會科，在AI世界又扮演什麼角色？ChatGPT可以天南地北回答問題，也許有人有生意頭腦，想到請ChatGPT 去你公司當客服、24小時回答問題，以節省開支。

但ChatGPT並不了解你公司，所以仍要有資訊人員去你公司訪視，整理公司知識，並與遠端ChatGPT介接。此人不能是無法溝通的宅男，程式不必最強但要有基本邏輯，懂網站設計技術，可整合套件為一個產品，這是資管人可扮演的角色。

在資管系我們會教商業邏輯，也會教網站或APP設計技術，以把商業企劃實踐，但我們不會教數學理論去改良OpenAI的模型，也不會去教硬體設計，只會教用最快的方法來實踐產品。

OpenAI被DeepSeek挑戰，nVidia的GPU受NPU威脅，是大海下的滾滾浪潮，海面上的資管人其實很平靜，只是有時要觀察風向，因為AI基礎技術越成熟，應用面就越廣，而商機與新工作就會越多。

「那麼AI最後有可能會寫程式，取代程式設計師嗎？」有人愛擔心。小學生學畫畫、中學生學作文、大學生學程式，AI創作也依循人類成長路徑在發展。因此，在AI取代軟體工程師前，有太多科系的工作已先被取代了。

而我出身電機系，也知道設計數位IC並非畫設計圖，仍在寫Verilog等程式、再編譯為電路圖，所以數位IC設計師也算是廣義的程式設計師。如果AI會取代資管或資工的程式工作，也會取代數位IC設計工作。

當然，有人會抗議設計IC不只要會寫程式，還需要電路知識。但多數程式設計工作，也是與某種專業知識結合啊！資管系畢業生常做的金融軟體工程師，也不是只要會寫程式，要有部分金融知識。

金融知識也許不像電路知識艱深，卻難以無中生有。很多人都想不到現在金控的資訊部門，仍都禁用ChatGPT，甚至很多我們常用的網站都是被封鎖的，以避免資訊外洩。AI蒐集天涯海角的資訊，卻進不了金融禁地，要如何幫這家金控生成程式呢？

在銀行開發程式，都是要先去訪視部門的人，請他開放權限去了解他的工作內容，溝通便佔了不少時間，並非所有時間都在電腦前寫程式。

今年銘傳開學，請到玉山銀行的科技長來演講，他的英文抬頭是CTO(Chief Technology Officer)，他卻說進銀行後，才發現實際工作內容是Chief Talk Officer，因為大部分時間都花在跟各部門溝通上。

因此，在AI 取代軟體工程師的聲浪中，金融業是最安全的避風港，如果你擅長溝通，喜愛人文社會、想了解金融知識，程式不必最強但不會完全排斥。

我記得念大學時，有人說Cobol程式有點古老、不必再學，但現在我到每家銀行，發現Cobol都還是系統的核心，所以這代孩子念完資管系畢業，在金控領了無數個月的高額年終，到了退休時，程式工作都還是在的。