2025年7月6日 星期日

2025 07 06 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI管理顧問師 人工智慧(AI)相關定義 (一) AI 系統定義: (二)生成式 AI 定義: 112年10月17日公布「金融業運用人工智慧(AI)核心原則 與相關推動政策」內容「金融機構」包含金融控股公司、銀行、信用 合作社、票券金融公司、信用卡公司、信託業、電子支付機構、辦理 郵政儲金匯兌業務或簡易人壽保險業務之郵政機構、證券商、證券投 資信託事業、證券金融事業、證券投資顧問事業、期貨商、槓桿交易 商、期貨信託事業、期貨經理事業、期貨顧問事業、保險公司、保險 合作社、保險代理人、保險經紀人及保險公證人。

 「金融業運用人工智慧(AI)核心原則 與相關推動政策」

112年10月17日公布

「金融機構」包含

金融控股公司、銀行、信用 合作社、票券金融公司、信用卡公司、信託業、

電子支付機構、辦理 郵政儲金匯兌業務或簡易人壽保險業務之郵政機構、

證券商、證券投 資信託事業、證券金融事業、證券投資顧問事業、期貨商、

槓桿交易 商、期貨信託事業、期貨經理事業、期貨顧問事業、保險公司、

保險 合作社、保險代理人、保險經紀人及保險公證人。


人工智慧(AI)相關定義 

 (一) AI 系統定義:

係指  透過  大量資料學習,利用  機器學習或  相關建立 模型之演算法

進行感知、預測、決策、規劃、推理、溝通

模 仿人類學習、思考及反應模式之系統。


 (二)生成式 AI 定義:

係指  可以生成模擬  人類智慧   創造  之內容  的    相關 AI 系統,

其內容形式包括但不限於

1.文章、

2.圖像、

3.音訊、

4.影片及

5.程 式碼

等。


人類在AI系統決策過程中之監督機制,可分為

1.人在指揮(HIC)、 

2.人在迴圈內(HITL)、

3.人在迴圈上(HOTL),說明如下: 


 1.「人在指揮(Human-in-command)」:

指人類指揮監督AI系統之整 體活動

(包括其更廣泛的經濟、社會、法律及道德影響),

並在任何 情況下決定何時、如何使用AI系統的能力。


 2.「人在迴圈內(Human-in-the-loop)」: 

表示人類主動參與監督,並 保留完全的控制權,AI系統僅係提供建議或資訊。

除非人類下達 命令要求AI系統決策,否則AI 系統不能進行決策。



 3.「人在迴圈上(Human-over-the-loop)」:

人類 僅有在   AI 模型遇到意 外 不良事件(例如模型失敗)時,

才接管控制,並在運算過程中  調 整參數


促進永續發展

 (一)金融機構在運用 AI 系統時,應確保發展策略及執行

       永續 發展之原則相結合,包括

1.減少經濟、社會等不平等現象,

2.保護 自然環境,從而

3.促進包容性成長、

4.永續發展及

5.社會福祉。

 (二)金融機構在 AI 系統運用過程中,宜對一般員工提供適當之教 育及培訓,

      促進員工能適應 AI 帶來之變革,並盡可能維護其 工作權益。


一、目的 AI 系統之運作可能耗能、耗水,

        亦可能對現有一般員工造成工作 之剝奪或威脅感,且加劇數位落差,

         因此金融機構應重視社會及 環境責任

        如利用新興科技    減少資源消耗 及 促進普惠金融數位轉 型

        同時,金融機構宜在數位轉型時兼顧一般員工之轉型

        追求 永續穩定發展。


 二、主要概念 

 (一)金融機構運用 AI 系統時,宜將社會、環境等視為利害關係人 (stakeholder)

      兼顧社會公平及生態責任,

       例如  在使用過程中,

         1.促 進普惠金融數位轉型、

         2.降低數位落差、

         3.減少水、電等能源消耗問 題。 

 (二)金融機構運用 AI 系統之策略及執行方向,

        宜依據國際永續發展 目標及自訂之永續發展原則,

       並適當列入永續發展綜合指標。 

 三、永續發展之落實方式 

 (一)辨識產生之影響:

       金融機構宜建立機制辨識與評估 AI 系統

         對環 境、社會產生之影響或風險。

 (二)優化硬體設施:

       金融機構可選擇能效較高之硬體設備,以減少能 源消耗,

        例如採用節能伺服器、低功耗處理器及高效能數據中心 設備等,

       並優化硬體設施之配置與管理,以提高能源利用效率。

 (三)共享資源及虛擬化:

      金融機構得透過虛擬化技術及資源共享方式,將運算資源及資料倉儲

      集中管理,減少設置重複之硬體設置,從 而節省能源消耗。

 (四)改進模型與演算法:

      金融機構可優化 AI 系統之演算法及減少模 型之複雜度與計算需求,

     從而提高運算效率及資源利用率。

 (五)預先處理資料:

      金融機構可預先處理數據,以減少不必要的數據 傳輸,並可透過提升資料

      品質,減少為提升準確率而重複運算所 消耗之能源。 

 (六)智慧控管能效:

      金融機構可借重能源效能監控系統,實時監測AI 系統之能源消耗與效能表現,

      及時發現與解決能源浪費之問題, 並持續改進系統之能源效率。

 (七)回收與再利用資源:

       為減少地球資源之過度使用,金融機構可對 舊有硬體設備進行資源回收

       與再利用,以減少電子廢棄物之產生。 金融機構並可多利用使用權概念

      運用硬體設備等,減少對原物料 之利用。

 (八)降低數位焦慮及數位落差:

     金融機構可依據金融消費者屬性,提 供符合其需求之服務,

     以降低可能之數位焦慮或落差,例如提供 金融消費者選擇面對面服務之機會,

     以減少客戶對 AI 系統之焦 慮;或提供數位體驗,提升數位運用上較為

      弱勢族群採用數位服 務之誘因。 


 四、員工教育及培訓相關事項 

 (一)金融機構必須尊重並保護一般受僱員工的工作權益,包括在數位 轉型過程中,

     提供適當的教育及培訓助其適應新的工作環境、 減少失業風險。

 (二)金融機構在運用AI系統時,宜對員工提供相關教育及培訓,

      包括 AI 基本概念及運作方式、AI 如何影響各部門及工作流程等,

      並 視需要建立專案小組,負責監控AI系統之影響及員工適應情況, 

      以及根據實際需求調整教育及培訓計畫。 

 (三)金融機構亦可提高員工對節約能源、減少資源過度使用及

       照顧數 位弱勢之意識,並提供相應之培訓及指導,

      以促進其對永續發展 之實踐。