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人工智慧於金融業運用之監理

來源：工商時報網

文／羅俊瑋（中正大學法律系教授）

　　現人工智慧為金融服務業創造生產力並帶來利益，監理機關應適當管理風險以維金融穩定，但不能阻礙其使用以免其失去成長和創新。生成式人工智慧系統係基於廣泛蒐集資料所得，其自主快速學習和發展，然產出未必得解釋，目標亦可能不明確。現金融服務業為採用生成式人工智慧之初期，應確保其安全和穩健。隨其使用提高，監理機關應確保監管機制足以因應相關風險。

　　金融服務業管理階層亦應瞭解和控管其發展過程，以維持整體金融體系穩定。金融系統應持續審查與改善監控內容，以免於其達到相當規模時，難以追溯解決相關風險。過往監理結構或未考慮人工智慧之影響，然今應深入了解各項潛在優、劣勢，及其可能影響金融穩定之問題，採取不同監理方式。

　　早期人工智慧使用風險相當低，其或作為優化內部流程，或增強客戶支持，以提高效率和生產力；或以之減輕網路攻擊、詐欺和洗錢所面臨的外部風險；或進行信用風險評估；或演算法交易，進行資本管理。隨生成式人工智慧技術發展，其隨新資料學習而自動更新，風險將有所增加。

　　按人工智慧運用面臨的挑戰可能為缺乏可解釋性，如將某些交易歸類為詐欺或低風險，或將潛在借款人之信用進行歸類，應如何判斷是否正確？按人工智慧模型訓練的資料廣度與傳統模型似有不同，於此應考慮可解釋性挑戰。且如生成式人工智慧模型是自主產生而輸出，具一定程度自動化決策，此對金融服務業治理及監理機關形成挑戰，如何確認與分配責任將是重要問題。

　　隨人工智慧模型更廣泛應用，依賴現有監管結構是否足夠？現今監理架構似非為具有決策潛力而自主不斷發展之模型而建立，因此現有監理是否需精進採取不同方法？而人工智慧應用範圍遍布整個經濟領域，而非僅限於金融領域，是否應就此有一致之方式因應？人工智慧模型使用的資料或缺乏明確、廣泛適用標準，似應採取措施以確保金融服務業使用高品質、無偏見資料訓練相關模型。

　　且隨越來越多人工智慧應用，如信用風險評估與資本管理等，大眾或將期待金融服務業之管理階層以強有力、嚴格監督因應挑戰，特別是考慮到人工智慧的自主性、動態性和缺乏可解釋性等特性。其應採取哪些步驟以遵守監管要求，高階經理人是否應為此負擔特定責任，以為內部部署和監督，始得為有意義之問責。

　　維護金融體系安全是監理機關關注重點，故應就人工智慧對金融穩定影響審慎評估，探討如何監控風險。一個機構的行為可能會對其他機構產生影響，而個別企業可能為關鍵節點，其亦可能面臨共同弱點。人工智慧既得增強此等互聯互通，亦可能因此威脅金融穩定。

　　近年不肖之徒透過生成式人工智慧創建深度偽造來增加網路釣魚攻擊的複雜性，其亦可能由此產生系統性風險。國際貨幣基金會即認為人工智慧可能會導致市場之加速波動。因此國際間應合作監控全球金融體系之情況，評估目前監管結構是否可充分解決問題，並考慮改善方法。

　　人工智慧具獨特且強大的功能組合，基於廣泛資料自主快速學習和發展，因此需不斷檢視監管措施始得以維持金融穩定。如此，方得安全且永續享有人工智慧帶來經濟成長之利益。

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