力拼「合規即戰力」！解析2026台灣金融業AI治理的落地之戰

依據金管會發佈之「金融業運用人工智慧指引」，明確提出金融業導入AI時，必須依AI生命週期與風險基礎思維，落實治理、風險控管、第三方監督、透明性與可解釋性等要求。回顧2025年，金融圈瀰漫著FOMO（錯失恐懼症），大家都在問：「哪些流程可導入？」；然而到了2026年，隨著金檢力道與資安意識抬頭，董事會的焦點已轉向：「如何用得穩、說得清、更要管得住風險？」，這代表金融業的AI發展，已經慢慢從「應用項目」跨入「治理項目」。

證明「合規即戰力」是金融業努力的目標

目前國內各銀行皆已啟動AI相關專案，但在監管機關面前，空談「核心價值」已不夠用，找到符合企業AI最核心之價值後，再來就必須要證明如何「做得夠好」，證明「合規即戰力」。近期國內出現一個很具指標性的公開新聞，由臺灣IBM與玉山銀行發表了一篇臺灣金融AI治理框架。點出金融機構必須透過明確與「金融業運用人工智慧指引」對應的量化與質化指標，以及依據「風險基礎方法（Risk-Based Approach）」配置的130多項在地化控制措施，讓AI治理不再是抽象的道德呼籲，而是可落地、可稽核的SOP。對金融業來說，這才是真正符合成本效益，也符合監理邏輯的做法。

從上述觀點，對於起步進行概念驗證（PoC）的銀行，透過PoC建立第一步後，可持續朝三方面推進：

1.    補齊資料基礎：資料如果不乾淨、權限如果不清楚、流程如果沒有定義，再強的AI應用也有可能將混亂放大，可能會產生「AI幻覺（Hallucination）」與「資料投毒（Data Poisoning）」等資安與營運風險。

2.    治理權責：治理如果沒有明確分工，最後就很容易出現創新單位想推、法遵單位保守、資訊單位無法承接的局面。

3.    應用排序：決定了銀行能不能從低風險、高頻率、可量化效益的場景切入，逐步建立內部信心。

對於已啟用AI應用的銀行，如AI內部知識助手、AI授信輔助或AI開發輔助工具等，建議可清楚AI帶來的效益並逐步朝向規模化複製。需注意將可能遇到的風險分級、更細緻的控制項設計與執行流程框架，「安全地規模化」將是這些AI先行者擴大應用的前提。

主管機關監管下，金融業的AI不僅只是追求應用速度，而是建立符合企業組織，可治理、可驗證、可擴張的制度能力，這將成為金融業未來競爭力必要策略。

封面圖片來源：本文作者以ChatGPT生成

參考資料來源：

1.金管會：金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」

2.iThome：臺灣IBM發表第一份金融AI治理框架，提出資安治理外的132項在地化AI控制