翁仲和觀點:金融 AI 的「方向盤」─當演算法決定你的房貸與未來

2026-04-11 06:10
金融投資決策在未來可能將交由AI負責。圖為紐約證交所。(資料照,美聯社)
金融投資決策在未來可能將交由AI負責。圖為紐約證交所。(資料照,美聯社)

數位賽車需要煞車與儀表板

人工智慧(AI)正全面接管金融業的授信評估、風險定價與營運決策核心。比起傳統以規則與人為判斷為主的模式,AI的高速運算與大規模資料處理能力,確實大幅提升了決策效率與一致性。但當決策權逐步由模型主導時,我們必須確保這輛「數位賽車」設有完善的剎車與儀表板,確保治理機制與技術同步強化

AI真的會出錯嗎?

這並非理論假設,而是已有國際案例可供觀察。2010年的「閃電崩盤」(Flash Crash)顯示,在高度自動化交易環境中,若缺乏監控與熔斷機制,市場可能在短時間內出現劇烈波動

在日常生活中,醫療資源分配系統 Optum Apple Card(由 Apple Goldman Sachs合作)也曾因資料偏差導致公平性爭議。這些案例提醒我們:當 AI模型參與高影響決策時,微小的偏差可能在制度化流程中被放大,進而損害市場信任,甚至形成潛在的系統性風險

金融業的 AI必修課:六大核心原則

為了防範未然,我國金管會已於 2024 6月發布《金融業運用人工智慧指引》,採風險導向原則,明確要求金融機構落實六大核心原則:治理與問責、公平性、隱私保護、系統穩健、透明性與可解釋性、以及永續發展

然而,要讓這些原則真正落地,金融機構需要建立三項核心能力,白話來說就是:「看得見、查得到、停得下來」

  • 看得見(可觀測性 / Observability:我們不能只看最終輸出結果,必須持續監測模型的輸入、運作狀態與資料偏移(Data Drift),確保模型沒有偏離原始設計
  • 查得到(可審計性 / Auditability:所有關鍵決策都要留下完整的紀錄,包括模型版本、參數設定與資料來源,確保出事時能像「黑盒子」一樣利於後續追溯與驗證
  • 停得下來(可控制性 / Controllability:在高影響決策場景中,必須保留人工覆核機制與即時中止能力。當系統異常或遭受 AI特有資安威脅時,人類能隨時按下「暫停鍵」有效介入,提升數位韌性

你的權益:AI不能只回「不予通過」

AI決策直接涉及個人信用額度或貸款核准且自動化程度高時,機構宜提供客戶「可理解」的決策解釋,並強化監控措施AI治理不應僅停留在靜態稽核,而應透過持續監測與情境測試,提升系統在異常狀況下的應對能力

結語:負責任的 AI才是永續之道

AI本身並非風險,而是在缺乏適當治理機制下,才可能逐步累積為結構性風險。未來金融業的競爭關鍵,不再僅是技術導入的速度,而是治理能力的成熟度

對金融機構而言,如何在創新與風險之間取得平衡,將成為維持金融穩定與市場信任的核心能力**負責任的 AIResponsible AI**應用,亦將逐步成為 ESG框架中公司治理(G)的重要衡量指標 (相關報導: 虛擬資產打進金融體系,監管制度卻還活在過去!專家解析國際市場三大關鍵難題 更多文章

作者為數位金融與資料治理領域專家(數位金融交易暨資料保護協會理事長)

翁仲和

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