國際組織及重要國家對「金融業」
運用AI之監理建議近來AI在金融服務領域的應用日益增加，
其導入雖 為金融產業帶來效益，包括
1.提升服務效率、
2.降低服務成 本及
3.增加客戶體驗等，
但同時也衍生一些新的風險問題 或 監管挑戰，
例如
1.個資及隱私 外洩之 資安威脅、
2.道德風 險、
3.人員轉型等。
因此，如何 確保 金融業在運用AI的同 時，能夠
1.有效管理風險、
2.確保公平、
3.保護消費者權益、
4.維 護系統安全，並
5.實現永續發展等，
係當前金融監理機關 及金融機構必須正視的課題。
金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於 2017 年發布
「金融服務業的AI 與機器學習—
市場發展 與對金融穩定的涵義
(Artificial intelligence and machine learning in financial services—
Market developments and financial stability implications)」 ，
說明 AI 與 機器學習(ML) 可協助金融機構更 有效率地處理訊息，
亦可透過
1.法遵科 技(RegTech)及
2.監理科技(SupTech)，
以確保金融機構的遵 法性並增強監管效能。
同時，FSB亦提醒相關風險如下：
1.新技術的網路效應 及 規模擴張性 可能導致金融機構對第 三方機構的依賴，
這些 新的系統重要參與者 可能不受 監 管範圍約束。
2.因採用許多以往不曾用過的 機構 或 不相關的數據來源，因此金融市場與
機構間 可能出現過往 未曾意想到的相互 聯繫。
3. 方法 如 不具 解釋性 或 可稽核性，可能成為一個宏觀風險。
同樣的，廣泛使用 不透明的 模型亦 可能導致 意想不到的 後果。
FSB 表示，評估使用AI及ML的風險很重要，包括
1. 金融機構應遵守數據隱私、
2.行為風險與網路安全的協議、
3.進行充分的測試與訓練工具，
4.使用無偏差的數據與反饋 機制，
5.確保應用程序能夠實現預期的功能。
國際清算銀行(BIS)旗下的金融穩定學院(FSI)於 2021 年發布
「人類控制 AI—對金融業新興的監理期待
(Human Keeping AI in check—emerging regulatory expectations in the financial
sector)11」，
將金融業運用 AI 系統的方式 依是否面對客戶 分作二類—
面對客戶者，
需 視AI 服務對客戶的影響再分二類：
低影響(如聊天機器 人) 及 高影響(如信用評分)；
未面對客戶者，則視 是否需 要監理機關核准分作二類：
不需要核准者(如內部運作程 序) 及 需要核准者(如法定資本適足性評估)。
並依照此等 分類，希望金融監理機關依循
1.「透明度」、
2.「可信賴性與 穩健度」、
3.「問責」、
4.「公平與倫理」
等4個原則 給予相關 監理措施，同時亦希望在推出政策措施時，
依照比例原 則 來處理可能的挑戰。
國際證券管理機構組織(IOSCO)於2021年發布
「市 場中介機構及資產管理機構運用AI及ML指引
(The Use of Artificial Intelligence and Machine Learning by
Market Intermediaries and Asset Managers)」，
提出 6 項金融監理 機關可以採取的措施，包含要求金融機構
(1)有適當的 治 理、控制 與 監督 架構；
(2)對AI與ML的 發展、測試、使 用 及表現 持續監測；
(3)人員需有足夠 知識技能及經驗， 以實施、監督及挑戰AI與ML產出的結果；
(4)瞭解本身 對提供AI與ML服務之第三方機構的依賴性，
並建立 良 好管理 與 監督機制；
(5)對投資人、主管機關及相關利害 關係人 提供 妥適的 透明度與揭露資訊；
(6)有妥適 控制機 制，以確保資料及AI與ML的表現 能將偏見最小化。
美國、新加坡、南韓等國金融監理機關針對金 融業運用AI，
亦提出相關 指引 及 原則，
重點多集中在
1.「公 平與道德」、
2.「透明」、
3.「問責」、
4.「消費者權益與隱私權保 護」、
5.「安全與穩健」等。
依歐盟(EU)人工智慧法草案第28b(4)條文內容，
生成式AI
係指特別用以生成具有 不同自主程 度 之
1.文章、
2.圖像、
3.音訊或
4.影片
等內容的AI系統。
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