金融 AI 大治理時代來臨！銀行公會新規修正上路
過去幾年，金融 AI 的關鍵字常是效率、獲客與降低成本，各銀行競相在沙盒實驗，試圖用演算法取代人力；不過，中華民國銀行公會 2025 年針對《金融機構運用人工智慧技術作業規範》進行修正，今年起金融 AI 的關鍵字可能變成治理、合規與可解釋性。這次修正不僅是對金管會《金融業運用人工智慧（AI）指引》的落實，更是對金融業演算法的全面體檢，也意味著 AI 在金融業的角色正式轉變為需被嚴格治理的風險資產。
銀行公會 AI 新規範上路！一分鐘速讀
監管範圍：適用範圍擴大，運用客戶資料、金融服務、交易權益相關 AI 全數納管。
監管核心：告別一刀切：導入「風險基礎方法」（RBA），依六大因子對高低風險分級管理。
生成式 AI 的緊箍咒：強制「人機協作」（人類負最終責）與「資料圍籬」（強烈引導封閉式部署）。
解析監管升級的三大推手
要理解這場變局，我們不能將其視為孤立的行政行為。銀行公會之所以選在 2025 年來調整，背後有著不可逆的三大推手，迫使監管思維從過去的「觀察與嘗試」轉向「主動治理」。
（一）歐盟效應的擴散
歐盟《人工智慧法》（EU AI Act）正式生效，確立了全球 AI 監管的黃金標準。歐盟採用「風險分級」的監管架構，嚴格禁止社會評分系統，並對高風險 AI 施加如重稅一般的合規義務。臺灣作為全球供應鏈與金融體系的一環，若法規無法與國際接軌，將面臨巨大的法規套利風險與跨境合作障礙。本次修正中引進「風險基礎方法（RBA）」，其法理精神正是源自歐盟，確保我國金融業在國際舞臺上具備同等的治理水準。
（二）國內法制環境的成熟
隨著《人工智慧基本法》在立法院三讀通過，等同國家層級確立了 AI 發展的七大原則及風險分級框架；而金融業作為高度監管行業，必須率先示範。特別是在「標示義務」與「弱勢群體保護」兩項目上，新版規範要求金融機構必須明確告知客戶「你正在與 AI 互動」，並確保演算法不會對特定族群產生歧視，這是金融內規對齊國家母法的必然結果。
關於金管會先前關於金管會先前發布的「金融業運用人工智慧 (AI) 之核心原則與相關推動政策」，馬克也有寫過相關的文章喔，歡迎參考：https://www.markreadfintech.com/p/ai-1a8
（三）生成式 AI「不可控」的恐懼
傳統的規範僅止於基礎的監管，面對 ChatGPT 等生成式 AI 時常常無能為力。GenAI 的「幻覺」風險、黑箱決策過程，以及可能無意間洩漏機敏資料的特性，讓監管機構擔憂，倘若不現在立下規矩，銀行有可能因為一個聊天機器人的失言、或是一次錯誤的生成式程式碼，而引發系統性風險。
法規修正內容
本次修正屬於結構性的擴張，舊版規範多聚焦於核心帳務系統或重大財務影響，新版則將「資料驅動」的所有場景納入管轄。
（一）適用範圍的結構性擴大
根據修正條文，只要 AI 應用涉及以下四類情境，無論技術底層是傳統機器學習還是最先進的大型語言模型，都將被納入監管範圍：
運用客戶資料之場景：即便 AI 僅用於銀行內部的行銷分析，只要涉及客戶個資（如消費行為標籤、刷卡地點），即受規範限制；此點直接衝擊了銀行內部的精準行銷與客戶畫像業務，屬於最顯著的擴張。
提供金融商品建議：涵蓋機器人理財、投資組合再平衡演算法等；這類應用直接影響客戶財富，屬於高風險範疇。
提供客戶服務：包括智能客服、語音助理等，規範要求必須確保 AI 的回應準確且無誤導性、並需揭露其非人類身分。
影響客戶金融交易權益：包括授信評分模型（決定借不借錢）、核保系統（決定保不保）、以及詐欺偵測系統（可能導致帳戶凍結）等；這類應用涉及對客戶的「准入」與「權利剝奪」，是公平性審查的焦點。
（二）風險矩陣的建立：RBA 的具體實踐
「一刀切」的監管模式已經不再，此次修正的核心靈魂在於導入「風險基礎方法」（RBA），監管機構授權金融機構依據自身業務特性來建立科學化的「風險矩陣」。
銀行必須考量以下六大關鍵因子來評估 AI 系統的風險等級：
對客戶或營運之影響程度：AI 判斷錯誤會賠多少錢？會不會害客戶貸不到款？
個人資料之使用：是用去識別化的數據，還是生物特徵？
AI 之自主性程度：是全自動決策（高風險），還是僅提供建議、由人類做主（低風險）？
系統複雜度：是簡單的決策樹，還是無法解釋的深度神經網路（Deep Learning）？
受影響之利害關係人範圍：是影響全行客戶，還是僅限特定部門？
救濟選項之完整性：當 AI 出錯時，客戶找得到真人申訴嗎？
用兩個實際情況來舉例：
一個全自動化的「小額信貸審核系統」，使用客戶個資、無人工覆核、演算法複雜 ➜ 屬於高風險系統，需要董事會核准、獨立驗證，並建立持續監控儀表板。
一個內部的「會議室預約建議系統」 ➜ 屬於低風險系統，僅需基本的資安控管即可。
（三）演算法公平性：拆解「數位歧視」
針對 AI 模型可能衍生的歧視問題，新規範列出必須審慎評估的「受保護特徵」，舉凡姓名、國籍、族群、出生地或居住所、年齡、性別等等。
這樣的「紅線」在實務上將帶來巨大衝擊。舉例而言，某銀行的授信模型發現「居住地（如特定偏鄉）」與違約率高度相關，進而導致該區域居民貸款核准率極低。在舊時代，這對銀行來說叫做「風險控管」；但在新時代，這可能構成「數位歧視」。
新規範要求，銀行必須證明使用這些特徵的「必要性」，否則必須尋求替代變數或進行「去偏見處理」。所有的評估結果、減緩作法及理由，都必須書面化留存，以備日後金檢時查核。
雙軌制與資料圍籬
有鑑於生成式 AI 的特殊性，本次修正特別為其開闢了專章，而這也成為許多銀行 IT 主管最頭痛的部分。
（一）雙軌治理策略
許多銀行採取「雙軌策略」：針對傳統「預測型 AI」與「生成式 AI」建立不同的治理軌道。生成式 AI 產出的內容具高度不確定性（如幻覺），因而被置於更嚴格的監控環境下，規範要求 GenAI 的應用需有更頻繁的覆核機制。
（二）資料圍籬與封閉式部署
能不能直接用 ChatGPT 寫信給客戶？答案是：不行，除非你有嚴格的資料圍籬。
規範強烈引導金融機構採用 「封閉型部署」模型，若必須使用公有雲，在傳輸過程中必須建立嚴格的資料圍籬，確保客戶的敏感個資（PII）不會被回傳給模型供應商進行訓練。這意味著銀行若要擁抱 GenAI，必須先解決資料落地與隔離的技術難題，將大幅增加 IT 基礎建設的成本。
（三）人機協作的最終防線
規範明確指出：「生成式 AI 產出之資訊，仍需由金融機構人員就其風險進行客觀且專業的管控」。這確立了「人機協作」的原則，意即銀行不能以「AI 出錯」作為免責理由。
舉例來說，若一位理財專員使用 AI 生成投資建議書，他必須親自審核內容，確認無誤導性資訊，方可發送給客戶；若建議書導致客戶虧損，銀行與理專得負起責任。
全生命週期治理
本次修正強調，AI 治理並非上線前的一次性審查，而是貫穿模型全生命週期的動態管理。規範將其嚴謹地定義為四個階段：
（一）系統規劃及設計
在工程師寫下第一行 Code 之前，合規就開始了。
預判：設計是否符合個資法？
定義成功：設定具體的效能門檻（如準確率需達 95% 以上）。
資料最小化：若公開資料已足夠，禁止蒐集非公開個資。
（二）資料蒐集及輸入
這是「垃圾進，垃圾出」的防守線。
資料多樣性：確保訓練數據具有代表性，避免因樣本偏差導致模型對特定群體預測失準。
來源合法性：必須詳細記錄「資料血緣（Data Lineage）」；若是購買第三方數據，必須審查其取得管道是否合法。
（三）模型建立及驗證
演算法選擇：除了效能，必須考量「可解釋性」。對於高風險場景，若深度學習模型的「黑箱」性質無法被解釋（即無法說明為何拒貸），則可能被禁止使用。
公平性測試：透過壓力測試，驗證模型對不同性別、年齡群體的輸出結果，確認無顯著偏差。
（四）系統部署及監控
上線不是結束，而是監控的開始。
模型漂移 ：市場環境會變（例如疫情發生、央行升息），過去準確的模型可能今天就失效了。銀行必須建立儀表板，一旦發現效能衰退，需立即啟動重訓或退場機制。
透明性揭露：當 AI 與消費者互動時，必須明確告知客戶並尊重其選擇權。
對金融市場的影響
（一）誰是贏家？
先行者銀行：如 第一銀行（已率先導入 RBA 於徵授信）、華南銀行（採行雙軌策略）、台灣企銀（成立跨部門 AI 委員會）。這些銀行早已將治理提升至戰略層級，新規範對他們而言只是「將既有流程標準化」，反而拉高了競爭門檻。
合規科技（RegTech）業者：提供模型監控、偏見偵測、資料血緣追蹤工具的廠商將迎來爆發期，因為人工審查已不可行，自動化工具將成為剛需。
金融消費者：權益獲得更實質的保障，減少被冷冰冰的演算法莫名拒貸或歧視的風險。
（二）誰是輸家？
資源不足的中小型銀行：合規成本暴增。要建立符合規範的「三道防線」（業務、風控、稽核）與採購監控系統，對 IT 預算是一大負擔。
過度依賴「黑箱」的 AI 供應商：供應商若無法提供「模型可解釋性報告」或「資料來源合規證明」，恐將被銀行採購名單剔除。
（三）組織變革：三道防線的落實
要落實上述規範，銀行內部權力將發生重組，「AI 治理委員會」將成為跨部門的權力核心。
第一道防線：業務與 IT ➜ 負責開發，並在流程中嵌入合規節點。
第二道防線：法遵與風控 ➜ 負責制定政策、審查風險分級、挑戰模型的假設，將掌握「否決權」。
第三道防線：內部稽核 ➜ 負責獨立評估治理有效性，必須具備「演算法審計」的技能。
結論
（一）數位信任：創新的護城河
2025 年銀行公會的修正案，標誌著臺灣金融業 AI 發展進入了「治理為重」的新階段。這套規範雖然增加了短期的合規成本，但長遠來看，它是建立「數位信任」的基石。邏輯很簡單：
因為 AI 權力擴大（決定誰能借錢），所以需要更嚴格的治理（RBA 與公平性）。唯有如此，社會大眾才敢放心地將財富交給演算法管理。
（二）從業人員最好的準備方式
善用緩衝期，建立資產清冊：規範預留了一年的調整期，銀行應把握時間盤點現有的 AI 模型與數據資產，建立完整的 「AI 資產清冊」；必須先知道自己有什麼，才能知道風險在哪裡。
投資自動化工具：面對龐大的模型漂移監控需求，別試圖用 Excel 或人工來做。導入 MLOps（機器學習維運） 與 RegTech 工具，才能實時偵測偏見與效能衰退。
人才升級：這是最難的一步，銀行需培養「懂數據的法遵」與「懂法規的資料科學家」。填補這兩者之間的溝通鴻溝，是落實 RBA 的關鍵。
（三）2026 展望
隨著治理架構的完善，預計到 2026 年，臺灣金融業將從「AI 試驗」走向「AI 規模化」。屆時，具備高治理能力的銀行，將能推出更精準、更安全且符合倫理的普惠金融產品。這場監管風暴不是要扼殺創新，而是要篩選出「負責任的創新」。對於銀行而言，現在就是修築護城河的最佳時刻。
本文分析基於 2025 年銀行公會發布之修正文件與相關研究報告，實際執行細節請參閱各金融機構內部規章與主管機關最新公告。