语言技术：辅助起草与人工智能
生成式人工智能工具自2023年起进入金融中心的各个职业。它们起草信函初稿、总结文件、翻译、从合同中提取信息，并回答法律或金融问题。它们的法语水平不错。它们对瑞士法律法语的掌握正在提高，但仍带有训练数据中英语和法国法占主导地位的印记。1使用这些工具的日内瓦从业者必须核对每一处法律引用、每一个数字和每一个专业术语，因为错误恰恰出现在瑞士法与法国法或英美法不同之处。
对机构而言，这引出三个问题。第一是保密：若无合同和技术上的保障措施，客户数据不得提交给外部工具。此外，监管机构期望对这些用途建立有据可查的治理。2第二是责任：借助工具产生的文件与员工起草的文件一样约束机构，因此人工审核仍是必不可少的。第三是能力：这些工具虽然加快了起草速度，却并不培养起草者。一个金融中心若任由其对自身法律语言的掌握日渐萎缩，转而依赖那些其数据和偏差都不在自己掌控之中的工具，便是在承担一种长期风险。
相反，若能审慎使用，这些工具会强化金融中心的语言优势。它们使机构能够以客户自己的语言为更为多元的客户群提供服务，以足以进行分拣和分析的理解程度处理葡萄牙语、阿拉伯语或中文文件，快速制作信息文件的多语种版本，并为咨询工作腾出时间——在咨询工作中，人的语言仍然不可替代。将这些工具与对法语和英语的严格掌握结合起来的日内瓦机构，将拥有其竞争对手未必具备的服务能力。
注释
- Chen、Yin和Zhou，“LegalCiteBench: Evaluating Citation Reliability in Legal Language Models”，arXiv:2605.10186，2026年5月：该基准在不接入文献数据库的情况下，评估模型检索、补全和核实取自一千份美国法院判决的判例引用的能力；所测试的全部二十一个模型（包括专有模型和开放模型）在引用召回和补全任务上的得分均低于100分中的7分，其中二十个模型的误导性回答比例超过94%；对提供给模型的引用中的错误进行识别则成功得多，视模型不同得分在40至96之间，而法律专业化与扩大规模一样，只带来有限的提升；作者明确指出，该基准仅涵盖美国普通法，大陆法体系和美国以外的司法管辖区未予评估。 ↩
- 瑞士金融市场监管局（FINMA），2024年12月18日第08/2024号监管指引，“Gouvernance et gestion des risques en lien avec l’intelligence artificielle”（Governance and risk management in connection with artificial intelligence）（Centre de droit bancaire et financier，Caballero Cuevas，2024年12月19日，cdbf.ch）：七个关注领域：治理（角色、职责、能力）、风险清单与分类、数据质量、测试与持续监测、文档记录、结果的可解释性以及独立核查；受监管机构根据其风险状况调整相应安排。 ↩
仅供一般参考。本文不构成法律或税务意见，不能替代针对个案的咨询，亦不建立律师与客户之间的委托关系。本文反映截至 十月 2026 的法律状况。