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🧠 從徵信到客服全納管：銀行公會為何急修 AI 規範？三大重點一次看懂

作者：小編於 2025-12-23

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隨著人工智慧快速滲透金融場景，銀行公會再度修正《金融機構運用人工智慧技術作業規範》，正式將 AI 適用範圍擴大至涵蓋客戶資料運用、金融商品建議、客戶服務與影響交易權益之應用情境。此次修正核心在於導入「風險基礎方法（RBA）」，要求金融機構依 AI 應用風險程度建立風險矩陣，並強化模型生命週期管理、公平性、透明度與偏見控管機制。規範亦明確要求，當數據或演算法涉及姓名、國籍、族群、年齡、居住地等個人屬性時，須納入更嚴謹的風險評估。整體治理架構借鑒歐盟《人工智慧法》精神，兼顧創新與法遵，並預留一年調整期，協助銀行完善 AI 治理制度。第一銀行、華南銀行、彰化銀行、上海商銀與臺灣企銀已陸續布局生成式 AI、AI 助理、反詐欺與精準行銷應用，顯示台灣金融業正全面邁入可控、合規且具戰略性的 AI 發展新階段。

🧠 從徵信到客服全納管：銀行公會為何急修 AI 規範？三大重點一次看懂

📑 目錄

引言：為什麼金融業 AI 走到「必須被治理」？
規範修正的核心精神
風險基礎方法（RBA）的真正含義
AI、公平性與資料倫理
模型治理與組織責任
銀行實務全面解析
對金融產業結構的長期影響
國際趨勢與台灣定位
未來三年關鍵觀察
觀點與結論

🧭 一、引言：為什麼金融業 AI 走到「必須被治理」？

過去十年，金融科技（FinTech）幾乎等同於「創新」、「效率」、「降低成本」。
人工智慧被視為推動金融數位轉型的萬靈丹，從風控、授信、客服到行銷，無一不導入模型與自動化系統。

但隨著 AI 的決策權重愈來愈高，一個根本問題開始浮現：

👉 如果 AI 判斷錯誤，誰來負責？
👉 如果模型有偏見，誰被犧牲？

這不再只是 IT 或創新部門的問題，而是金融穩定、消費者保護與制度信任的問題。

銀行公會此次修正《金融機構運用人工智慧技術作業規範》，象徵一件事：
AI 正式從「技術工具」升級為「需要治理的金融風險來源」。

⚙️ 二、規範修正的核心精神：不是限制 AI，而是讓 AI 可長可久

這次修正，有三個關鍵精神：

🔑 1. AI 不再只是輔助系統

只要 AI 影響客戶權益、金融決策或營運風險，就必須納管。

🔑 2. 從「技術導向」轉為「風險導向」

不再問「用了什麼 AI」，而是問「風險在哪裡」。

🔑 3. 與國際治理框架接軌

明確借鑒：

國際金融業 AI 指引
歐盟《人工智慧法（AI Act）》的治理邏輯

一句話說完：
不是 AI 太危險，而是「不治理的 AI 才危險」。

⚖️ 三、風險基礎方法（RBA）：銀行 AI 管理的核心引擎

💡 為何一定要用 RBA？

因為金融業不可能「不用 AI」，但也不能「不顧風險」。

RBA 的精神在於：

高風險 → 高管理強度
低風險 → 低管理成本

這讓銀行可以在風控與創新之間取得平衡。

🧩 AI 應用風險分級概念

風險等級	應用範例	管理重點
低	內部流程自動化	基本控管
中	客服、行銷推薦	模型監測
高	授信、投資建議	嚴格審查

這代表一個重要轉變：
👉 AI 將首次被正式納入銀行「風險資本思維」之中。

🧬 四、AI 公平性與偏見：金融治理的新戰場

AI 最大的風險，從來不是算力，而是隱性偏見。

🚨 為何銀行特別容易產生 AI 偏見？

因為金融資料本身就帶有歷史結構：

地區差異
所得差距
年齡與族群分布

如果不加以管理，模型只會「放大過去的不公平」。

📌 新規範明確點名需審慎處理的屬性：

姓名
國籍
族群
年齡
出生地與居住地

這不是技術問題，而是制度價值選擇。

🧱 五、模型治理不只是技術，是組織治理問題

新規範要求的不只是模型審查，而是：

🏛️ AI 治理必須涵蓋：

組織責任分工
模型決策可解釋性
持續監控與退場機制

這讓 AI 不再是「丟給 IT 的黑盒子」，而是：

👉 董事會與高階管理層必須理解的治理議題。

🏦 六、銀行實務解析：誰在「合規中找成長」？

🏦 第一銀行｜AI 正式進入徵授信核心

採 RBA 建立風險評估流程
AI 不再只是輔助，而是制度化工具

🏦 華南銀行｜生成式 AI 與治理並行

雙軌策略降低創新風險
避免「為 AI 而 AI」

🏦 彰化銀行｜從內部助理開始

以低風險場景累積經驗
為未來擴展鋪路

🏦 上海商銀｜AI 對抗詐騙

讓 AI 成為「防禦型資產」
強化社會信任

🏦 臺灣企銀｜治理先於應用

成立 AI 治理委員會
把制度先建好，再擴張

🌍 七、對金融產業結構的長期影響

這波規範，將帶來三個結構性改變：

1️⃣ AI 治理能力成為競爭門檻

2️⃣ 小型銀行更傾向合作或外包

3️⃣ 合規成本上升，但系統風險下降

👉 這不是短期成本，而是長期門票。

🌐 八、國際趨勢下的台灣定位

全球正在形成共識：

AI 必須被治理
金融業是最高標準產業

台灣這次修正，等於提前與：

歐盟 AI Act
國際監理沙盒制度
對齊，為未來跨境金融與監理合作預留空間。

🔮 九、未來三年關鍵觀察重點

AI 治理是否納入董事會 KPI
模型偏見是否成為監理檢查重點
生成式 AI 是否正式進入授信與理財

🧠 十、觀點與結論：AI 時代，真正的競爭力是「治理能力」

銀行公會擴大 AI 適用範圍，並不是踩煞車，而是幫金融業換更好的輪胎。

AI 不會放慢，
但會變得更安全、更可信、更可持續。

當投資人、客戶與監理機關都能相信 AI 的決策，
金融業才能真正放手加速。

腳踏實地，才能跑得長；
把 AI 管好，才配得上用得更大。

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