金融知識查詢與證照學習
證照準備
新進人員訓練
日常業務知識查詢與補充
具備初階銀行從業人員能力
說中文，懂金融，在地化
法規判讀與合規控管
業務執行前合規確認
法遵查詢與案例比對
服務與產品說明合規檢核
授信與財務分析
授信案件前期評估
客戶財務狀況評估
風險提示與初步判斷
財富規 劃與退休理財
資產配置與理財規劃討論
退休規劃與高齡金融服務
金融大語言模型
金融業對於 AI 的需求，不僅在於提升效率，更關鍵的是「可信任」與「可控性」。
通用型模型在金融領域仍存在在地化不足與專業知識落差等挑戰，APMIC 致力於透過專屬模型建構與資料治理能力，協助產業打造真正可落地的 AI 應用，不僅在於單一技術的開發，而是整合資料、模型與代理人應用場景的系統性工程，將有助於強化台灣金融產業在 AI 時代的核心競爭力。
2026-04-23／CIO Taiwan
金管會指導成立之金融科技產業聯盟與 16 家金融機構共同參與的「金融大語言模型專案」於 22 日正式舉行啟動儀式。預計第三季產出第一版「以銀行知識為基礎」的推理模型，下一階段則計畫將範疇擴充至保險、證券及其他金融領域。
此次專案已列入國家級 AI 新十大建設的行動方案之一，參與的 16 家國內指標性金融機構包括中國信託金控、中華郵政、台新新光金控、永豐金控、合庫金控、兆豐金控、第一金控、將來銀行、國泰金控、富邦金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、臺灣銀行、臺灣土地銀行、臺灣中小企業銀行。
專案基於數發部的主權 AI 語料庫，攜手金融研訓院、資策會、政大金融科技研究中心與亞太智慧機器等合作夥伴，打通合法資料授權、模型訓練與評測、商業模式與維運機制等各個環節，以打造兼具在地化與專業度的金融 AI 基礎建設。
知識
模型生成內容的基礎，注入金融基礎知識
推理與規劃
將複雜問題拆成多個子步驟，面對模糊任務自主推演邏輯，規劃並決定下一步行動
長文本能力
一次處理、分析數十萬字跨文件資訊（如多份財報、超長法規），充分理解上下文， 確保資料連貫性與正確性
函式呼叫
判斷現有知識不足時，精準輸出結構化指令觸發外部API，讓AI真正能做事
技能
針對特定領域整合優化後，形成可複製、可落地的專屬技能
模型基本能力
