各業AI自律規範全面上路 金融機構風險管理與內控制度的轉型契機

       面對金融業導入AI應用的浪潮，為了有效監理新興科技，台灣金融監理機關近期已立下監理的定海神針。2024年3月，銀行公會率先訂定「金融機構運用人工智慧技術作業規範」，同年6月，金管會正式發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」；後證券商公會及投信投顧公會依據AI指引，相繼訂定「證券商運用人工智慧技術自律規範」及「證券投資信託事業證券投資顧問事業運用人工智慧技術作業規範」；至今（2025）年4月，產壽險公會之「保險業運用人工智慧系統自律規範」訂定完成，金融各業AI自律規範終於全面上路。

       隨著相關規範初步建立、制度架構逐漸成形，且各業別自律規範均要求金融機構將規範內容納入內部控制制度，對金融機構而言，除了探索AI新興科技，因應金融產業的高度監理，為加速內部AI治理機制的優化與轉型，金融從業人員對於AI應用領域、合規風險及營運挑戰均應建構基礎之認識。

金融業AI應用領域類型

      金融業導入AI的第一步，應先依AI應用類型辨識及評估其對應的風險，以利後續相關控管機制之建立。參考日本金融廳（FSA）所發布之AI討論文件，其將AI於金融領域之應用案例概分為傳統AI（conventional AI）及生成式AI（GenAI）兩大類型。如圖所示，前者應用領域包含提高業務營運效率之作業流程自動化、客戶服務、強化風險管理及市場預測等；後者則可以應用方式區分為內部使用、間接用於客戶服務及直接用於客戶服務，其中生成式AI因具較高之AI幻覺風險，故直接應用於客戶服務之情境仍較為有限。

圖1：日本金融廳定義金融業AI應用領域類型

資料來源：本文作者繪製整理

金融業AI應用可能面臨的合規風險及營運挑戰

       依據金融各業AI自律規範，並非所有AI應用均需受到規範限制，其控管重點在於該AI系統是否與消費者直接互動、是否提供客戶服務且影響其交易權益，以及是否對營運有重大影響，其中所謂「營運重大影響」，可參考相關委外規範對於重大性定義，加以評估。以此作為判斷標準，金融業導入AI時，對於直接或對外提供客戶服務、可能影響客戶交易權益（例如信用評分、核保篩選等）之應用，即可能面臨較高之合規風險，實務上此類應用多傾向採人機協作之方式，以降低AI決策之影響性。

       相較之下，為提升營運作業效率、僅供內部使用之AI系統，合規面的風險較低，但內部所面臨的挑戰仍大。例如，AI模型建置需大量訓練資料，而資料之品質及處理及利用時的資安控管即為一大難題；此外，此類非直接運用於業務行銷面的系統，短期內難以回收成本，且往往涉及跨部門協作，對內溝通較為不易，相關營運管理成本亦隨之提高，整體而言，需更加審慎評估整體投入與預期效益間之平衡。

       在AI技術應用日益廣泛的背景下，相關監理規範預期將逐步完備且趨於嚴格，金融機構唯有持續強化風險管理與內控制度、重塑內部營運管理架構，方能實現有效的AI治理。更重要的是，透過外部專業培訓及顧問輔導，推動機構內部與員工的AI賦能，以利在科技變革浪潮中掌握主動權，邁向更具韌性與競爭力的穩健轉型之路。

封面圖片來源：作者自行繪製（輔以ChatGPT生成圖片）

參考資料來源：

1. 日本金融廳發布「AI討論文件」（AIディスカッションペーパーの公表について）

2. 金管會新聞稿─金管會發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」

3. 銀行公會─金融機構運用人工智慧技術作業規範

4. 證券商公會─證券商運用人工智慧技術自律規範

5. 投信投顧公會─證券投資信託事業證券投資顧問事業運用人工智慧技術作業規範

6. 產壽險公會─保險業運用人工智慧系統自律規範