永豐銀行與 IBM 合作，建立銀行業人工智慧治理框架

永豐銀行正與 IBM 合作，為內部銀行應用程式建立更明確的人工智慧治理規則。這項舉措反映了金融業的一項廣泛趨勢。雖然許多金融機構已運用人工智慧進行詐欺偵測與信用評分，部分機構也將其應用於客戶服務，但當前的新興重點在於確保這些系統的運作符合法律與風險管理要求。

銀行在部署人工智慧時面臨日益增多的挑戰。模型在推出前應如何進行驗證？錯誤決策的責任應由誰承擔？企業又該如何向監管機構證明系統的公平性與安全性？

為解決這些問題，永豐銀行與 IBM 諮詢服務共同開發了一套專為銀行業設計的人工智慧治理框架。此專案包含一份白皮書，闡述金融機構如何針對人工智慧實施內部控制，並將《歐盟人工智慧法案》及 ISO/IEC 42001 等全球標準融入金融服務的具體情境中。

該框架詳述了在部署前審查 AI 模型，以及模型上線後進行持續監控的程序。同時也制定了資料使用與風險評估的指導方針。

永豐銀行表示，此框架旨在協助金融機構在整合 AI 系統的同時，維持治理架構並符合監管規範。下一階段將在既定的監管框架內，將 AI 應用從有限的工具擴展至貸款與支付等核心業務。

銀行應對人工智慧風險管理的挑戰

金融機構有充分理由為人工智慧建立防護措施。銀行業仰賴信任，且監管機構要求決策過程須可追溯。許多人工智慧模型具有「黑箱」特性，其結果背後的邏輯不明，這在信用核准或詐欺分析等領域構成風險，促使全球監管機構加強審查。

歐盟的《2024年人工智慧法案》對金融等領域的高風險人工智慧實施嚴格規範，要求進行風險評估、記錄訓練資料，並在部署後進行監控。

全球標準亦正在成形。2023年發布的ISO/IEC 42001標準，為建立組織人工智慧管理系統提供了指引，著重於監督、模型監控及資料管理，以實現全企業範圍內的一致性人工智慧治理。

E.SUN 銀行與 IBM 的合作專案融合了這兩套框架的要素，展示了如何將這些原則應用於日常銀行業務中。

將人工智慧從試點專案擴展至全企業系統

雖然銀行業長期以來一直利用機器學習進行風險與詐欺分析，但新世代的人工智慧模型正逐步擴展至客戶服務、文件審查及內部知識管理等領域。

這種擴展帶來了新的治理需求。客戶服務聊天機器人的風險或許較低，但影響貸款核准或詐欺偵測的人工智慧模型，則具有重大的財務影響。

E.SUN 銀行與 IBM 的框架建立了一套管理這些風險的流程，涵蓋上線前的模型審查、部署後的輸出監控，以及開發與合規團隊間明確的責任劃分。隨附的白皮書詳述了根據風險等級對 AI 系統進行分類，並實施適當監督的步驟。

金融服務業的 AI 治理日趨成熟

永豐銀行的這項工作反映了全球產業趨勢，即健全的治理被視為擴展人工智慧應用的先決條件。

產業數據顯示，金融業已廣泛採用人工智慧。NVIDIA 2024 年的一份報告發現，約 91% 的金融服務公司正在評估或已採用人工智慧，主要用於詐欺偵測和風險建模。德勤的研究顯示，超過 70% 的金融機構計劃增加人工智慧投資，通常針對合規監控和風險分析。

與此同時，監管機構正加強關注，敦促銀行追蹤自動化系統如何影響關鍵決策。這促使金融機構加大對內部監督的投資，將關注焦點從單純的模型準確性，轉向涵蓋數據來源、決策邏輯及長期模型行為等面向。

治理將如何影響人工智慧的採用速度

對治理的重視，很可能將決定人工智慧在銀行業整合的速度。若缺乏明確的規則，許多企業仍會猶豫不決，不敢超越小規模試點的階段。一套結構化的框架，既能推動人工智慧專案的擴展，又能滿足監管機構的期望。

這正是 E.SUN 銀行倡議的核心目標。該框架透過將全球標準與銀行工作流程相結合，為在明確監督下部署 AI 提供了藍圖。IBM 指出，該框架的開發旨在協助金融機構在 AI 採用日益普及的情況下管理相關風險。

這項努力凸顯了治理在企業人工智慧領域中不斷演變的角色。焦點正從最初的模型開發，轉移至這些系統的持續管理。隨著人工智慧逐漸融入核心銀行營運，有效的治理可能與底層技術同樣關鍵。

另請參閱：宏利金融將 AI 代理整合至核心金融工作流程

想向業界專家深入了解人工智慧與大數據？歡迎探索即將在阿姆斯特丹、加州及倫敦舉辦的「人工智慧與大數據博覽會」。這場綜合性盛會將與 TechEx 旗下其他頂尖科技活動同期舉行。點擊此處獲取更多資訊。

AI News 由 TechForge Media 提供技術支援。點此探索其他即將舉行的企業科技活動與線上研討會。