當全世界都在瘋狂討論「每個人都該學會用AI程式工具提升生產力」的時候，華爾街的其中一家巨頭卻反其道而行。根據彭博社（Bloomberg）於2026年11月2日的報導，全球知名投資銀行高盛集團（Goldman Sachs），已經正式限制旗下大多數交易員與銀行家使用進階的**AI程式工具**，包括Anthropic的Claude Code與微軟的GitHub Copilot。這個消息一出，立刻在金融圈與科技圈引發熱烈討論——畢竟，高盛過去可是相當積極鼓勵員工擁抱AI工具的公司之一。這篇文章會用淺白的方式，帶你搞懂這起事件的完整始末，以及它對整個金融業導入AI程式工具這件事，透露出什麼樣的訊號。
高盛到底做了什麼決定？
根據彭博社的報導與多家財經媒體（包括Pymnts、Finextra、AI Weekly）的後續追蹤報導，高盛內部於2026年10月更新了相關使用規範，將Claude Code與GitHub Copilot這類**AI程式工具**的使用權限，限縮在公司內部的工程師團隊，人數大約1萬2千人。換句話說，原本已經能夠使用這些工具長達數個月的交易員與銀行家，如今被排除在使用名單之外。
值得注意的是，高盛內部有一個被稱為「strats」的特殊團隊——這個團隊同時結合了軟體工程與量化分析的職能，因此得以保留對這些**AI程式工具**的使用權限，不受這次限制影響。這也顯示出高盛這次的決策，並非全面否定AI工具的價值，而是針對特定職能類別，重新劃定了使用邊界。
為什麼高盛會做出這樣的決定？
根據報導，高盛做出這項決定的背景，來自公司內部針對生產力與風險進行的一次全面檢視。具體來說，這次調整反映出兩個層面的考量。
第一，風險控管的考量
對投資銀行來說，交易員與銀行家每天處理的是高度敏感、涉及客戶資金與市場機密的資訊。如果這群人大量使用**AI程式工具**自行編寫程式、處理資料或建立分析模型，一旦出現錯誤、資安漏洞或合規疏失，後果可能相當嚴重。這也是為什麼高盛選擇把這類工具的使用範圍，收斂回專業工程師團隊手上，畢竟工程師團隊對程式碼品質、安全性與合規要求，通常有更完整的把關機制。
第二，生產力評估的結果
根據報導揣測，高盛這次調整也與內部對AI工具實際生產力貢獻的評估有關。雖然AI程式工具在協助撰寫程式碼、除錯、生成文件等任務上確實能提升效率，但對於非技術背景的交易員與銀行家來說，使用這類工具是否真的帶來等比例的生產力提升，顯然需要更審慎的評估。
員工的反應：有人不滿，有人曾經「vibe coding」
這次政策調整，在高盛內部也引發了不小的反彈。根據一位了解相關情況的人士告訴彭博社，這項禁令讓部分高盛交易員感到相當挫折，因為他們過去確實運用這些**AI程式工具**來監控客戶交易流向，或是製作書面與圖表分析報告，如今這些應用場景一夕之間被切斷。
有趣的是，這個轉折其實與高盛自己過去幾個月大力推廣的「vibe coding」文化形成強烈對比。根據報導，高盛的技術長Marco Argenti，今年夏天還曾公開讚揚非技術背景員工透過「vibe coding」的方式，運用AI工具自行開發出實用的解決方案，再將這些成果交棒給公司內部約1萬2千名工程師進行優化與強化。換句話說，高盛並不是從一開始就排斥員工使用AI程式工具，而是在實際運作一段時間後，選擇針對特定角色重新調整規範。
高盛官方怎麼回應？
面對外界對這項政策調整的關注，高盛發言人Nick Carcaterra向彭博社表示：「我們會提供特定的AI工具給員工使用，目的是確認在公司不同部門中，最適合的應用場景為何。」這段官方回應相對保守，並未直接說明限制背後的具體理由，也沒有公開這次調整影響的完整部門與職能範圍，這也讓外界對這起事件的細節，仍存在一些不確定性。
這起事件對金融業導入AI程式工具有什麼啟示？
高盛這次的政策調整，其實反映出一個越來越清晰的產業趨勢：企業導入**AI程式工具**，並不是一次性「全面開放」或「全面禁止」的二選一決定，而是一個需要持續評估、動態調整的過程。尤其對高度監管的金融產業來說，如何在「提升效率」與「控管風險」之間找到平衡點，顯然比單純追求AI工具的普及率更重要。
對其他正在評估導入AI程式工具的企業來說，高盛這次的案例提供了幾個值得參考的思考方向。首先，不同職能角色對AI工具的風險承受度並不相同，工程師團隊與非技術背景員工在使用同一套工具時，可能需要不同程度的把關機制。其次，即便是已經開放使用一段時間的工具，企業仍應定期檢視實際的生產力貢獻與潛在風險，而不是一旦開放就不再回頭檢討。最後，員工對AI工具的依賴與期待一旦建立，政策收緊時勢必會引發內部反彈，企業在調整相關規範時，也需要做好內部溝通與過渡安排。
金融業對AI的態度：既擁抱又謹慎
高盛的案例並非單一特例。隨著越來越多金融機構開始評估AI程式工具在內部的應用場景，「既擁抱效率、又謹慎控管風險」的態度，正逐漸成為整個產業的主流共識。畢竟，金融業本身對合規、資安與風險管理的要求極高，任何新技術的導入，都必須經過比一般產業更嚴謹的評估流程。
這也提醒了所有正在使用或考慮導入AI程式工具的企業與個人：AI工具固然能大幅提升工作效率，但在特定高風險、高敏感度的工作場景中，仍然需要搭配適當的把關機制與使用規範，才能真正發揮AI工具的價值，同時將潛在風險降到最低。
常見問題快速回答
Q1：高盛是完全禁止員工使用AI程式工具嗎？
不是。高盛只是把Claude Code、GitHub Copilot這類進階AI程式工具的使用權限，收斂到大約1萬2千人的工程師團隊，以及兼具軟體工程與量化分析職能的「strats」團隊。一般交易員與銀行家仍可能使用其他經過核准的AI工具，只是程式開發類工具的使用範圍被限縮了。
Q2：這代表金融業整體開始對AI程式工具轉趨保守嗎？
目前還很難一概而論。高盛的案例更像是「動態調整」而非「全面退場」——公司過去確實鼓勵非技術員工透過AI工具進行所謂的「vibe coding」，這次調整是在實際運作一段時間後，針對風險與生產力重新評估的結果，而不是否定AI工具本身的價值。
Q3：其他銀行會不會跟進類似的限制？
目前沒有證據顯示其他大型投資銀行已經採取相同做法。但高盛作為業界指標性機構，這次的政策調整，很可能會促使同業重新檢視自家AI程式工具的使用規範與風險控管機制，值得後續持續觀察。
結語
高盛限制交易員與銀行家使用Claude Code、GitHub Copilot等**AI程式工具**的這起事件，表面上看似是一次單純的內部政策調整，但背後反映的是金融業在導入AI技術過程中，持續在「效率」與「風險」之間尋找平衡的真實寫照。對所有正在思考如何在企業內部推廣AI工具的組織來說，這起事件都是一個值得參考的案例——AI程式工具的普及，從來不是終點，而是一個需要不斷檢視與調整的持續過程。
參考新聞來源
- [Goldman Sachs Restricts Advanced AI Tools for Bankers and Traders After Productivity and Risk Review — YourNews](https://yournews.com/2026/11/02/7249737/goldman-sachs-restricts-advanced-ai-tools-for-bankers-and-traders/)
- [Goldman Sachs Pulls Claude Code and GitHub Copilot From Traders and Bankers, Confines Access to 12,000 Engineers — AI Weekly](https://aiweekly.co/alerts/goldman-sachs-pulls-claude-code-and-github-copilot-from-traders-and-bankers)
- [Goldman bans traders and bankers from using AI coding tools — Finextra](https://www.finextra.com/newsarticle/48690/goldman-bans-traders-and-bankers-from-using-ai-coding-tools)
- [Goldman Sachs Bars Bankers From Employing Some AI Tools — PYMNTS](https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/goldman-sachs-bars-bankers-from-employing-some-ai-tools/)
- [Goldman Sachs limits AI coding tools for traders and bankers — Quartz](https://qz.com/goldman-sachs-restricts-ai-coding-tools-traders-bankers-110226)
