2026 金融 AI 趨勢：如何導入 AI 理財與 AI 投資應用，又兼顧法規合規，創造競爭優勢

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4天前
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金融 AI 已成為金融服務領域的變革力量，徹底重塑了從欺詐偵測、客戶體驗到 AI 投資策略的各個面向。這股金融科技（FinTech）浪潮的推進速度驚人；根據世界經濟論壇 2020 年的調查，全球 33 國金融業受訪者中，有高達 85% 已實施 AI 技術，並藉此開始領先現有企業。AI 應用於金融主要聚焦在創造新收入、風險管理、流程改善、客戶服務及獲取客戶等五個面向。例如，AI 理財顧問的興起，便是直接應用 AI 於投資策略的典型案例。

然而，隨著 AI 導入的速度加快，金融機構正走在一條微妙的鋼絲上——既要充分利用 AI 帶來的效率和洞察力，又要嚴格應對日益複雜的金融監理挑戰、數據隱私和演算法倫理問題。這使得如何強化 AI 治理成為當前最迫切的課題。如何在創新與法規之間找到完美的平衡點，確保技術的穩健性、公平性與合規性，正是決定金融機構競爭優勢的關鍵所在。（吳佳琳,存款保險資訊季刊第35卷第1期）

一、從安全到服務：AI 在金融業的三大核心應用與挑戰

1. AI 在欺詐偵測與反洗錢（AML）的突破與風險是什麼？

AI 在強化安全措施方面發揮了至關重要的作用。傳統靜態的規則系統難以跟上當今金融服務運營的節奏，而機器學習演算法提供了一個動態解決方案，能夠即時分析大量數據以識別異常和潛在欺詐。2020 年麥肯錫報告指出，AI 驅動的欺詐偵測系統能將金融欺詐損失減少高達 50%。此外，AI 也強化了語音和人臉識別等生物識別驗證方法，降低了依賴密碼的安全風險。

然而，風險隨之而來：犯罪分子也利用 AI 創建深度偽造（Deepfake）身份欺詐等複雜的騙局。在法律方面，例如西太平洋銀行（Westpac）曾因未正確報告國際資金移轉指示等系統性失誤而被罰款 13 億澳元，凸顯了即使內建演算法，若數據或演算法設定不當，也可能忽略危險信號，導致監管或法律風險增加。

2. 銀行 AI 如何優化客戶體驗與 AI 理財？

在客戶端，銀行 AI 正在實現超個人化的金融服務。傳統的通用互動已被淘汰，AI 能夠根據個人行為、偏好和財務目標量身定制服務 。例如，英國 NatWest 銀行採用數位助理 Cora 處理數百萬次客戶互動，提供即時財務洞察和詐欺偵測警報。HSBC 也使用 AI 工具分析消費模式並提供個人化的金融建議。

更重要的是，AI 理財如投顧公司 Nutmeg ，透過演算法提供基於風險承受度、市場趨勢和歷史數據的個人化投資策略，且費用低於傳統顧問。不過，這類服務也引發了對演算法偏見和數據隱私的擔憂，AI 了解個人財務習慣越多，數據濫用或在貸款推薦中產生歧視的可能性就越大。

3. AI 在交易與投資策略中帶來哪些挑戰？

AI 演算法已成為高頻交易（HFT）的核心，能在毫秒內處理海量市場數據。Deloitte 聯合會計師事務所認為 AI 是投資管理中最具顛覆性的力量之一。例如英仕曼集團和 XTX Markets 等領先公司正利用機器學習工具分析交易和優化投資組合。然而，這些自動化工具在市場波動時可能產生不可預期的反應，放大金融穩定性風險。2010 年的「閃電崩盤」（Flash Crash）就是由於演算法交易導致風險被擴大。這強調了「人機協作」的必要性，以確保在極端波動的市場中，人類仍擁有最終的判斷和監管能力。（FinTech Strategy,2025）

二、 AI 合規與金融監理挑戰：法制建構與國內外趨勢

金融監理挑戰在於 AI 固有的技術特性，包括對大量數據的依賴、資訊不對稱和黑盒子問題，使得傳統的監理方式難以完整解決風險。

1. 臺灣金管會（FSC）的「金融業運用 AI 指引」：六大核心原則

臺灣金融監督管理委員會（FSC）於 2024 年 6 月發布了《金融業運用人工智慧(AI)指引》，旨在引導金融機構在運用 AI 系統時，能辨識及注意其生命週期宜考量之重點。此指引依據「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」內容，確立了六大核心原則，作為金融業落實 AI 合規的基礎：

建立治理及問責機制
重視公平性及以人為本的價值觀
保護隱私及客戶權益
確保系統穩健性與安全性
落實透明性與可解釋性
促進永續發展

金管會並責成各金融業公會制訂相關自律規範及最佳實務守則，以強化資安、內控及公平待客，並持續督導金融機構落實公平對待客戶及金融友善準則，降低數位落差。

2. 歐盟《人工智慧法》如何劃定金融業的風險等級？

歐盟《人工智慧法》草案依據風險基礎方法（Risk-Based Approach）將 AI 系統分為四個等級。金融服務被視為高風險應用之一，特別是用於自然人信用評等的系統。高風險 AI 系統在進入市場前，必須進行風險評估、資料治理及提供必要資訊以供監管單位評估合規性。

3. 英國 FCA 如何應對 AI 部署中的問責制與透明度？

英國金融行為監理總署（FCA）關注 AI 合規的問責制（Accountability）與透明度（Transparency）議題。FCA 強調，部署 AI 不應減少資深經理人問責制度（SM&CR）對於人類的負擔。資訊揭露應分為系統邏輯資訊及流程資訊，並需細緻考量在不同生命週期應向公司內部人、客戶、審計人員等不同利害關係人揭露的程度。

4. 如何建立 AI 應用之金融風險治理框架？

建立 AI 應用之金融風險治理框架是未來的必然趨勢。核心做法包括：

AI 影響評估（AI Impact Assessment）： 要求組織在事前評估 AI 系統的風險，並將其最小化。這有助於辨識需嚴密規範的高風險 AI 系統。
遵循 MRM 指引： 美國聯邦準備委員會的模型風險管理指引（SR Letter 11-7）是業界的黃金標準。它強調模型（包括 AI 演算法）的開發、實施和應用對銀行安全的至關重要性。
鼓勵透明化架構： 鼓勵企業使用透明化架構、獨立標準及獨立稽核等規範，以應對 AI 決策所造成的傳統責任歸屬衝擊。（FinTech Strategy,2025）

三、合法、安全地應用 AI 於金融服務

AI 在金融業的整合將持續深化，機構必須成功應對數據隱私、演算法偏差和監管合規等挑戰。在臺灣，金管會發布的《金融業運用 AI 指引》提供了具體的風險治理框架，旨在引導金融機構在運用 AI 系統時，不僅能創造價值，更能保護消費者權益、維護金融穩定，並實現包容性的永續發展。為此，金融業必須落實問責與治理，建立完善的 AI 治理及問責機制，確保 AI 決策責任歸屬明確；同時兼顧公平與隱私，確保 AI 理財或信用評等中的演算法沒有歧視或偏見，並嚴格保護客戶隱私及權益；並提高透明度，提升 AI 模型的透明性與可解釋性，以便向客戶及監管單位充分揭露資訊。透過審慎實施和負責任的監督，金融機構才能確保技術的合法性與安全性，共同塑造更安全、更高效和更客戶友好的金融未來。

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