作者簡歷

作者目前擔任凌群電腦總經理特助，長期觀察產業動態與產業技術趨勢，並擔任凌群電腦參與多個公協會的聯絡窗口，熟悉產業發展現況。

生成式AI在金融業的應用背景

微軟創辦人比爾蓋茲說：「像ChatGPT 這樣的AI出現，就跟PC和網際網路誕生時一樣的重要」，這段彷彿預言一般的趨勢洞見，在2024年初，OpenAI Sora、Google Gemini 1.5、Alibaba EMO及Groq LPU(Language Processing Unit)…等陸續問世後，對我們的工作、生活、數位內容生成方式…等各方面無不造成顛覆性的影響。

凌群電腦明年即將歡慶半百之喜，在國內系統整合業堪稱翹楚。近五十年來，長期深耕金融、電信、醫療、電子化政府、高科技製造業及國防航太等領域，與客戶共同成長，也伴隨客戶一路邁向前瞻科技應用的新體驗。今天這篇文章，首先讓我們來聊聊，生成式AI在金融業可以有哪些應用?

國內金融業的主管機關-金管會已於今(2024)年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，將 AI 系統生命週期分成四階段，並說明金融業使用AI的風險評估六大因子以及擁抱 AI 應遵循的六大核心原則，讓金融業在擁抱新科技的同時，保平安，同時又能賺大錢。

生成式AI在金融業的應用指引

《金融業運用人工智慧(AI)指引》將AI系統生命週期區分成四個階段，包含：

一、系統規劃及設計：

要求金融業者在規劃人工智慧應用系統時，須設定明確的系統目標及需求。

二、資料收集及輸入：

包含了資料收集處理並輸入資料庫程序均須符合規範。

三、模型的建立及驗證：

要求金融業者必須要選擇與建立模型演算法及訓練模型，並對模型進行驗證，以確保模型效能、安全性與機密性。

四、系統部署及監控：

指的是要將系統應用在實際環境中，而且關注模型是否已經完備並持續監控，以確認系統所帶來的潛在影響。

在四個階段之後，指引接著建議金融業在運用AI的時候，可進行以下這六個因子的風險評估，包含：

一、系統是否直接提供客戶服務或對營運有重大影響：

AI 決策結果對客戶權益或營運有重大影響之 AI 系統，通常有較高風險性，如信用評分、機器人理財等系統。此外，針對用於內部作業的 AI 系統，AI 決策結果如涉及監理規範之 AI 系統，通常也有較高風險性，例如用於法定資本適足率評估、洗錢防制等系統。

二、使用個人資料的程度：

AI 系統使用個人原始資料或機敏性個資程度越高者，可能具有較高之風險。

三、AI 自主決策程度：

取代人類決策程度較高，或自動化學習程度較高的 AI 系統，可能會增加未預期的負面影響，而有較高風險。

四、AI 系統的複雜性：

運算模型的複雜性較高或使用參數數量與類型較多的 AI 系統，可能降低可解釋性，而有較高之風險性。

五、影響不同利害關係人的程度及廣度：

AI 系統決策結果對內、外部利害關係人影響程度較深或影響類型及數量較多時，可能具有較高風險。

六、申訴或爭議處理機制的完整度：

針對 AI 系統決策結果，如未提供利害關係人申訴、爭議處理等機制，或選項較不完整者，可能具有較高風險。

指引除了提供金融業者判斷風險的六大因子做為評估依據，也提出金融業運用AI的六大核心原則，包含了要建立治理以及問責的機制、要重視公平性以及以人為本的價值觀、保護隱私以及客戶權益、確保系統穩健性以及安全性、落實透明性與可解釋性，以及促進永續發展等。尤其是針對第六個核心原則—促進永續發展，因為金融機構在運用AI系統時，應確保其發展策略符合永續發展原則，包含減少經濟社會等等不公平的現象、保護自然環境等。同時在AI系統運作過程中，也應對一般的員工提供適當的教育以及培訓規劃，鼓勵員工適應AI的變革，並盡可能的維護員工的工作權益。以上是金管會所頒布《金融業運用人工智慧(AI)指引》所建議的金融業運用 AI 六大核心原則。(待續)


參考資料

《金融業運用人工智慧(AI)指引》，金管會官網（www.ba.org.tw）。