金融、AI如何擦出新火花

銀行公會前往舊金山與國際AI巨頭學習

AI時代下的金融產業正經歷前所未有的創新與變革，如何運用新興科技提升金融服務的效率與品質，同時強化金融體系的穩定與安全，已成為全球金融監理機構與金融業者共同關注的焦點。為了提升我國銀行業的整體數位競爭力，銀行公會雷仲達理事長首度率團，於2024年6月1日至9日赴全球排名第一的科技創新城市舊金山及高科技公司聚集的矽谷地區，與美國金融創新監管機關舊金山聯邦準備銀行（Federal Reserve Bank of San Francisco, FRBSF）及加州金融保護和創新部（California Department of Financial Protection and Innovation, DFPI）及人工智慧與雲端科技巨頭（如NVIDIA、Microsoft、Google等）進行深度交流，汲取美國金融創新與發展的寶貴經驗。

在雷仲達理事長帶領下，由37位團員包含金融監督管理委員會及中央銀行長官、國內金融機構高階管理人員組成的代表團，就金融創新、消費者保護、金融監理等重點議題與美國加州金融監管體系的兩大支柱──FRBSF及DFPI進行深入交流。隨後，參訪團馬不停蹄地拜訪了美國6家科技及金融巨頭，包括NVIDIA、Microsoft、Google、Palo Alto Networks、Uber以及Wells Fargo等知名的AI相關業者，深度探討人工智慧、大語言模型、資訊安全等，團員對於能學習到尖端技術在金融領域的應用情境與商業潛力感到非常興奮。

FRBSF聚焦四大金融業趨勢

FRBSF是美國聯準會負責第十二聯邦準備區的機構，也是美國最大且最多元化的聯邦準備區，該區聚集了美國五分之一的人口。FRBSF長期扮演著促進美國金融穩定和監理的關鍵角色。在金融穩定方面，主要監管其區域內的金融市場與機構，以及預測潛在的經濟風險並制定應對策略，包括評估銀行的健全及穩定性，並確保銀行系統具有足夠的風險承擔能力以因應金融震盪。在監理職責方面，FRBSF負責執行聯邦銀行法規，進行銀行檢查，推動銀行風險管理標準，確保金融機構的運作遵守法律規定，促進整體經濟的健康和穩定。

FRBSF指出，他們目前正聚焦在當前金融業的四大重要趨勢，包括數位轉型、加密貨幣和分散式帳本技術（DLT）、即時（快速）支付以及人工智慧。數位轉型的浪潮，需仰賴第三方業者提供的關鍵技術和服務，促使銀行與第三方業者合作。為確保銀行系統穩定安全並維護客戶資料隱私權，第三方業者風險管理已經成為不容忽視的關鍵，FRBSF去年年中發布了第三方關係（Third-party Relationship）之風險管理指引，提供銀行評估及管理與第三方業者合作的指導原則。

此外，FRBSF特別強調人工智慧技術對銀行業帶來的影響，這項技術可能會大幅地改變勞動市場、商業模式以及員工使用應用工具的方式。隨著該技術之應用日益廣泛，其對資料隱私和安全的潛在風險也隨之增加。考量到人工智慧恐造成的負面影響，FRBSF將強化相關的風險管理，並要求銀行業建立相應的防範措施和風險管理，以因應新興科技對金融機構帶來的挑戰及衝擊。

金融創新與消費者保護並重

加州金融保護和創新部（DFPI）主要透過提高消費者意識、金融監管和執法來保護金融消費者，並維持加州金融市場的健全及穩定。該機構經常與聯邦和州監管機構以及全國性組織合作，並在調查和執法行動中擔任領導角色，同時他們也成立了金融科技創新辦公室（Office of Financial Technology Innovation），為新興金融科技企業提供前期指導。DFPI分享其主要職責，係為消費者提供保護，並為從事金融交易的企業提供服務，認為金融科技能帶來重大影響，可擴展到無法自銀行取得金融服務的人；AI是另外一個相當受關注的議題，科技本身無所謂好壞，而是視其如何被運用，DFPI和其他監理單位共同研議其相關風險及機會，以衡平消費者保護及科技創新。

DFPI指出，去年一連串美國銀行倒閉事件凸顯了對大型金融機構的監管不足，因此DFPI加強了監管措施，包括與聯邦機構更緊密合作、增設監管審查層級，並提升問題處理的速度與優先度。同時，他們改革了預警系統，提前識別潛在危機，深入了解未投保存款的規模及比例，並強化對特定銀行的審查。此外，DFPI也評估社交媒體對金融機構的品牌聲譽及其他潛在風險的影響。

在強化金融監理的同時，DFPI也在積極推動金融創新並指出該部門擁有獨立的地位，不需向銀行或法律部門報告，專注於其雙重使命：支持和響應，並分為3個主要工作方向：參與、教育和協調。該部門積極建立和維護開放的溝通渠道，讓內外部利益相關者能自由交流並參與金融創新過程，透過網站平台和線上會議等方式確保所有人能輕鬆與DFPI互動，以便及時掌握並回應金融科技的需求和期望。

臺美金融監理文化差異

臺灣在推動金融科技創新主要採用「監理沙盒」與「試辦業務」兩種方式，監理沙盒允許業者在一定條件下測試創新金融產品，但長達2至3年的實驗期和法規修訂，對資金不足的新創企業來說是一大負擔。相較之下，試辦業務針對與現行法令不衝突的創新活動，提供一個低門檻的實驗場所，但僅適用於銀行、保險及證券期貨業者，允許業者在現有法律框架下快速實現創新。

與臺灣「試辦業務」的模式不同，美國採取一種更加靈活的市場風險管理導向方法，要求金融機構自行從風險管理的角度出發，提出並構建合理的風險控制措施。這種方式賦予了金融機構更大的自主權，同時也需承擔更多的責任。美國的監管機構未要求金融機構於使用創新技術前獲得許可，而是在事後對其風險管理措施進行審查，這種事後監管的方式雖然可以有效促進金融創新，但難免會被抨擊監管力度不足。

在交流的過程中，美國FRBSF指出：「就事先監理審查而言，我們目前並無此類做法，我們要求金融機構從風險管理的角度出發，並構建相應的控管措施。如果他們使用第三方應用程式，尤其是在人工智慧的應用上，我們也會從風險管理的角度提出疑問，會詢問機構的風險管理辦法，要求提出包括盡職審查及全面考量之內部管制措施。

這就是我們監管雲端與人工智慧使用的方式，目前只就與加密貨幣的相關活動需於事前告知我們，人工智慧只要銀行能夠有效管理風險，就可以自由創新和部署這些技術。

導入負責任AI架構

Google作為全球領先的科技公司，很早就開始布局推動並導入AI技術，結合雲端技術開發AI平台雲端運算等服務，對負責任AI的架構非常重視。Google Cloud指出，負責任AI的原則應確保AI使用對社會有益、避免產生偏見，並通過科學方法來測試和驗證這些原則的實施效果，例如嚴格控制AI技術的使用範圍，不允許用於可能帶來社會危害的領域，同時也對客戶產品應用場景嚴格評估，確保其技術不被用於不當目的。

Google也分享了與滙豐（HSBC）合作的洗錢防制案例，他們指出過去Rulebased的模式會產生大量錯誤的警示通報，透過建立最新的AI模型，能夠識別比以往多2至4倍的警示交易，同時降低了67%的警示通報，大幅降低法遵團隊的工作負荷。他們強調負責任的AI其中一個關鍵是AI模型的可解釋性，例如模型對客戶進行整體的風險評分後，必須提供可解釋性的指標，協助監控者了解哪些風險指標在特定評分中起作用，以進一步因應。此外，AI模型的治理必須有一套完整的說明文件提供審查，包括但不限於模型架構、訓練、調整、評估方法和模型監控的相關文檔。

生成式AI賦能

生成式人工智慧技術正逐漸成為企業提升客戶體驗、開發新產品和服務以及創造額外收入來源的重要工具。微軟作為OpenAI主要的投資企業，已經全面將GPT模型整合到旗下產品，積極推動生成式AI的服務應用。微軟分享與政府機構和金融機構合作的成功案例，例如美國路易斯安那州政府利用Azure OpenAI服務建立了一個AI聊天機器人，能夠理解民眾的詢問內容，並根據政府政策即時生成回覆，有效幫助民眾了解申請福利的資格、流程和可獲得的補貼。

全球知名的信用評等和風險分析機構Moody's也與微軟達成了戰略合作，共同開發一系列創新的生成式AI工具，使他們更有效地處理和分析大量的金融和風險相關數據，以改變其在數據分析、研究和協作等多個業務領域的工作模式。此外，新加坡華僑銀行（OCBC）在微軟的協助下，利用ChatGPT等AI工具改善員工的郵件溝通效率，編寫和優化聊天機器人腳本，顯著提升客戶服務品質和工作效率。同時，OCBC還計畫將該技術廣泛應用到其核心業務領域，如風險控制和金融犯罪偵測，以因應日益複雜的市場環境。

新型態資安攻與防

面對AI技術衍生的新型態資安風險，現有的安全控管措施恐將面臨巨大挑戰，傳統依賴特徵碼檢測的防毒軟體，可能難以辨識AI快速變異的惡意程式，而聲紋辨識、臉部識別等生物特徵驗證技術的可靠性，也受到了影音偽造技術的嚴峻挑戰。參訪團特別拜訪了Palo Alto Networks，這是一家美國知名的網路安全公司，專注於提供包括防火牆硬體和軟體在內的廣泛安全解決方案，以及雲端、網路和端點安全服務。

在交流過程中，該機構指出語音克隆（Voice Cloning）、換臉（Face Swap）等AI驅動的深度偽造技術（Deepfake），已經被廣泛用於網路釣魚、規避身分驗證等攻擊手法，同時ChatGPT等語言模型的出現，也大幅降低了攻擊者開發惡意軟體的門檻。隨著各行各業紛紛導入AI技術，如何確保機器學習模型訓練資料的安全、避免洩漏客戶隱私或敏感原始碼、維護AI應用的韌性、不被惡意提示語（Prompting）所「越獄」或操縱等，都是新的資安課題。

算力驅動解放AI模型潛力

隨著金融機構越來越依賴於人工智慧技術來處理大量的數據、進行複雜的運算並做出即時的決策，高效運算能力成為支持這些技術的基石。尤其應用於風險管理、交易演算法、詐欺檢測的AI模型，對算力資源的需求極其龐大。如果沒有足夠的算力，這些複雜的模型將無法以所需的速度及準確性進行運作，會直接影響金融機構的營運效率和服務品質。

為此，參訪團特別拜訪了近期問鼎全球市值排名第一的NVIDIA，並參觀了他們當地新建的總部Voyager大樓，親自感受世界頂尖企業的創新辦公氛圍。NVIDIA分享GPU加速平台為金融機構提供了必要的算力，以應對金融業複雜的數據處理和模型訓練需求，尤其適合執行高頻度、低延遲的大規模運算。與金融機構合作的案例中，紐約梅隆銀行在防制洗錢領域利用NVIDIA的DGX解決方案改進了模型的準確性還減少了誤報，從而提升了整個反洗錢過程的效率。

由於新的詐騙手法不斷推陳出新，因此建立防詐模型後必須不斷進行訓練，並兼顧如何大規模的快速部署，其中摩根大通使用NVIDIA的加速運算平台執行蒙特卡羅模擬風險計算，過去這些模型需要運行整夜，現在只需幾分鐘即可完成，不僅顯著減少了運算時間，成本節省幅度達到75%至80%。此外，美國運通也在DGX架構上建立信用卡交易詐欺模型，使其模型訓練時間縮短了50倍。

借鏡美國 提升國內金融創新

金融創新必須緊密切合用戶需求，本次考察團特別前往Uber舊金山總部學習他們在金融創新的實際應用，包括以司機需求開發的Uber Pro Card借記卡、小額貸款等工具，並利用所掌握的司機收入相關資訊提供更優惠的貸款利率。此外，成立於1852年的富國銀行（Wells Fargo）亦是本次考察重點之一，他們在永續金融方面投入了大量資源，透過他們的新創孵化器（IN2）與國家可再生能源實驗室（NREL）合作，共同支持永續發展項目的創新技術和新創公司，主要關注可持續農業、經濟適用房、商業建築和交通運輸。

在雷理事長的帶領下，本次考察團從臺灣金融產業的視角深入美國的金融科技核心地帶，透過與全球金融與科技巨頭及資安先導創新機構進行面對面交流，深入了解美國在人工智慧、雲端服務、資訊安全、數位支付、金融監理與風險管理之最新發展趨勢。雷理事長期許團員能將所獲的洞見與經驗帶回國內，推動臺灣金融業的數位化和金融創新發展，持續引進創新技術並尋找最適合本土的發展模式，確保在全球金融科技浪潮中保持領先。（本文作者為台灣金融研訓院金融研究所助理研究員）