計劃起源：從投資銀行入手
OpenAI 正進行一項保密計劃，代號為 「水星」（Project Mercury），目標是利用AI取代或輔助投資銀行業中最繁瑣、重複、耗時的工作，特別是初級分析師（analyst）所負責的財務建模、數據整理與簡報撰寫。
Bloomberg 指出，OpenAI 招募了超過一百名來自摩根大通（JPMorgan Chase）、高盛（Goldman Sachs）與摩根士丹利（Morgan Stanley）的前投資銀行家，協助訓練 AI 模型。這些專家負責構建真實的財務模型、模擬併購與 IPO 場景，並教導模型如何理解複雜的金融邏輯。
這些參與者以每小時約 150 美元的薪酬工作，他們同時撰寫提示詞（prompts）與指導模型如何完成交易分析工作，幫助 OpenAI 建立能處理專業級金融任務的 AI。參加者必須每週提交完整財務建模成果，且依業界嚴格的格式規範呈現。
此外今次整個招募與訓練流程也接近全部由 AI 自動化處理，包括線上面試、知識測驗、建模測試等。
為什麼從投資銀行開始？
投資銀行是 OpenAI 的理想起點。
這個行業結構化數據量龐大、規範明確、分析方法標準化，是 AI 模型學習的絕佳土壤。
此外，投行初階員工的工作極度勞累，常常一週工作超過八十小時，重複修改 Excel 與 PowerPoint 報表，被稱為「華爾街勞動地獄」。因此這些工作天然適合 AI 自動化。
OpenAI CEO Sam Altman 的目標是讓 ChatGPT 系列模型不只用於寫文案，而能處理真實的「專業決策工作（professional knowledge work）」，讓 AI 真正走入高端知識產業。
不只金融 在佈更大的局
「水星計劃」不只是針對投資銀行，而是 OpenAI 在「垂直專業智能」（Vertical Expert Intelligence）戰略中的第一步。
OpenAI 早已在多個領域進行類似的專業化訓練，例如：
- 在法律領域開發 AI 法務助手，用於文件審閱與法規建議；
- 在管理顧問與策略分析領域，讓 AI 自動撰寫市場簡報與提案；
- 在工程、數理與科學研究領域，訓練模型提升推理與精算能力。
這些項目共同目標是讓 AI 能理解並執行特定產業的邏輯與語言，進一步發展成「行業級 AI」或「專業 AI 代理（AI Agents）」。
OpenAI 為此使用第三方人力供應商，從各專業領域招募高階人才，以知識標註（knowledge labeling）的方式訓練模型，逐步使其具備企業級決策能力。
金融與專業服務業的繁榮與動盪
Bloomberg 指出，這項計劃凸顯出 OpenAI 讓生成式 AI 成為企業主力工具的急迫感。隨著高盛、摩根大通與普華永道（PwC）等金融與專業巨頭紛紛部署 AI 系統，整個白領市場正進入結構轉型。
根據 McKinsey 的研究，到 2030 年，銀行與專業服務業約有三成職能能被 AI 自動化。
但同時，AI 將創造出新的職位，例如資料分析、提示工程師、模型監理官（Model Oversight Officer）與 AI 合規顧問等。
香港金融管理局（HKMA）在 2025 年發表報告，認為生成式 AI 正推動金融業務創新，香港 78% 的金融機構已在至少一個業務功能中導入 AI。
從銀行助理到知識夥伴
「水星計劃」當前確實以投資銀行為主要試驗場，但它的藍圖遠大於「自動化財務模型」。OpenAI 的終極目標，是將 AI 打造成企業決策中的主動參與者，而非被動工具。
這是一場影響深遠的變革：
- 短期內，AI 將釋放年輕銀行家與顧問的勞動負膽，但同時減少初級員工職位
- 中期內，AI 將滲透法律、金融、工程、顧問、會計等各類智識產業；
- 長期而言，AI 將與專業人員共構一個「人類判斷 + 機械效率」的新時代。
最終，「水星計劃」恐怕不只是金融革命的起點，而是白領工作的重新定義和AI 勞動力革命。
