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期別:281
發布日期:2026-02-11
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金融科技浪潮下的 AI 風控新戰場:台灣上市櫃公司如何應對(上)

台灣金融產業正經歷人工智慧(AI)主導的深刻變革,上市櫃機構競相導入 FinTech 技術,大幅提升運營效率並重塑客戶體驗。然而技術革命潛伏巨大風險,包括模型偏差、數據隱私與系統性危機,已成金管會與企業焦點。國立台灣大學研究報告透過 TEJ 統計,全台 FinTech 企業達 145 家,永續報告書有 123 家提及 AI;2024 年 5 月金管會公告 108 件案例,涵蓋 74 家銀行、56 家證券商、18 家保險業者,專利從 2014 年 10 件增至 2020 年 109 件,揭示轉型速度驚人。


前端客服場景的生成式 AI 革命

台灣上市櫃金融機構率先在客戶觸點導入生成式 AI,Microsoft Copilot 聊天機器人已成為行業標配,能處理 90 % 以上常見查詢情境,包括帳戶餘額查詢、貸款利率試算、信用卡分期方案比較與投資組合建議等,大幅壓縮人力成本 30 %-40 %。RPA(機器人流程自動化)技術則接管所有重複性後台作業,KYC(認識你的客戶)資料驗證從人工 3 天縮短至自動化 15 分鐘,帳務對帳錯誤率降至 0.001 %,每日處理交易量提升 5 倍以上。Money 及 i-Money 智慧理財平台整合客戶行為分析與強化學習演算法,根據個人風險偏好、投資存續期、稅務狀況與資產配置,動態生成最優投資組合,2024 年活躍用戶數成長 42 %,平均年化報酬率較傳統理財產品高出 5.2 個百分點,用戶留存率提升至 88 %。


反洗錢防禦體系的智能升級

反洗錢(AML)領域的技術突破尤為矚目。COiN 智能合規審核系統能同時掃描數百萬筆跨國交易紀錄,透過圖形神經網路與異常偵測演算法,精準識別多層次洗錢模式與殼公司網絡,偵測準確率高達 95.3 %,較傳統規則型系統提升 28 %;虛假陽性率從 12 % 降至 3.2 %,大幅改善客戶體驗。GAIA 整合平台更進一步,將監督式學習、無監督式聚類分析與半監督式遷移學習相結合,成功攔截多起跨境洗錢鏈條,2024 年查獲涉案金額超過 200 億元人民幣。中小型證券商透過 AI as a Service(AIaaS)雲端訂閱模式,以每月數十萬成本即可使用高端風控技術,企業貸款審核週期從 7 個工作天壓縮至 2 小時,核准通過率提升 12.4 %,不良貸款比率卻穩定維持在 1.5 % 以下,實現成本效益的最佳平衡點。


決策支援系統的全面自動化

HPE AI Copilot 堪稱決策支援革命工具,支援 80 % 內部高階決策,包括投資組合優化、資產負債壓力測試、VaR 即時計算與資本充足預測。大規模語言模型(LLMs)經 RLHF 精煉,搭配 RAG 技術,將生成式 AI 幻覺風險從 45 % 降至 12 %,財報與合約提取準確率升至 92 %。報告列 15 項台灣 AI 應用:AI AML 即時警示、NLP 多語系財報解析、智能客服支援台語客語原住民語、區塊鏈智能合約平台等,覆蓋金融全價值鏈,效率提升 35 %,但技術複雜度攀升,故障點呈指數增長,為風控敲響警鐘。


HSBC、Citi、JP Morgan 的成功實戰方程式

放眼全球,國際金融巨頭早已將 AI 轉化為核心競爭武器,為台灣企業提供寶貴戰略借鏡。英國滙豐銀行(HSBC)開發專屬 AI 驅動的外匯即期與遠期交易結算系統,日均處理量提升 40 %,交易錯誤率降至 0.01 %,每年節省營運成本高達 8 億美元;系統還能預測匯率波動區間,交易成功率提升至 67 %。美國花旗銀行(Citi)建置端到端的 AI 風險預測平台,融合信用評分、行為分析與宏觀經濟因子,能提前 3-6 個月預警企業信用違約事件,2024 年避免損失超過 12 億美元,資本保全率提升至 13.2 %。JP Morgan 的 COiN 合約審核系統堪稱 AI 規模化應用的教科書典範,一年內完全取代 36 萬小時的人工法律審核工作,等同創造 3.6 億美元直接經濟價值,審核準確率穩定維持在 99.2 %,合約風險識別率提升至 94 %。


生成式 AI 重塑財報分析與併購決策流程

自然語言處理(NLP)技術掌握 24 種語言財報解析、合約審核與監管文件,自動提取關鍵條款與風險因子,準確率 98.7 %,人工複核從 3 天縮至 30 分鐘。高盛開發生成式 AI 併購風險評估模型,30 分鐘生成市場、信用、營運與 ESG 完整報告,決策速度提升 5 倍,交易失敗率從 22 %降至 9 %。摩根大通「Marcus」數位銀行平台結合生成式 AI 與強化學習,動態調整利率條件,2024 年新增 500 萬客戶,存款成長 28 %,淨利息毛利升 150 基點。


國際先進監管框架的戰略啟示

國際成功經驗揭示關鍵定律:AI 技術導入必須與治理架構同步建設,否則後患無窮。歐盟《人工智慧法》(AI Act)於 2024 年 8 月生效,將金融 AI 列為「高風險」等級,強制披露訓練數據、模型架構與決策邏輯,每年須接受第三方審計,違規罰鍰達全球營收 7 %。美國聯邦儲備系統與 FDIC 發布《AI 模型風險管理指引》,規定高風險決策須具可解釋性,建立模型全流程追蹤。新加坡 MAS 打造 AI 治理沙盒,2024 年通過率 87 %,孵化 12 項應用,成亞洲標竿。台灣機構亟需借鏡,避免技術失控。


資料來源:

● 許淑媛(2025)。《人工智慧與金融監理:台灣上市金融機構風險控管新挑戰》


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