金融業AI指引是什麼？金管會六大原則與你的權益一次看懂

金管會在2024年6月發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，用六大核心原則規範銀行、保險、證券等機構怎麼用AI；依2025年5月的調查，受訪的383家金融機構中有33%已導入AI，其中銀行業導入比例最高、達87%。換句話說，你平常接觸的客服對話、警示簡訊、甚至貸款審核，背後很可能已經有AI在跑。這篇文章整理銀行實際把AI用在哪、金管會的指引管什麼、還管不到什麼，以及你該怎麼看待這件事。

銀行已經在用AI做什麼？從數字看現況

金管會從2024年起每年追蹤金融業導入AI的情況。2024年6月的調查顯示，377家受調機構中有108家已導入AI，其中銀行28家、券商16家、壽險13家、產險11家、投信8家、投顧7家，當時已有29家在用生成式AI。到了2025年5月，數字明顯往上走：383家受調機構中有126家導入AI（占33%），銀行業導入率跳到87%，壽險67%、產險45%。

金融業用AI主要是為了什麼？調查給出的答案很直接：提升作業效率（30%）、節省人力（18%）、優化客戶體驗（15%）。換句話說，銀行導入AI的第一個動機是省成本、提升內部效率，客戶體驗反而排在後面。實際應用場域也集中在三塊：內部行政作業、智能客服、防制金融犯罪；就銀行而言，常見順序是智能客服優先，接著是內部行政作業，再來是KYC（認識你的客戶）與防詐。

技術面上，最常被採用的是自然語言處理與大型語言模型（31%）、機器學習（28%）、機器人流程自動化RPA（23%）。生成式AI的滲透也在加速：61家金融業者已導入生成式AI，占所有用AI業者的48%，比前一年成長21個百分點，應用最普遍的是內部行政作業（39%）與智能客服（15%）。不過業者也坦承生成式AI的挑戰：產出內容不穩定或有誤、資料安全與隱私保護、合規性問題，都還沒完全解決。

這股趨勢還在加速。47%、也就是179家金融機構表示未來要導入或擴大AI應用，重點仍是內部行政作業、智能客服、打擊金融犯罪——跟現在的用法差不多，只是規模更大。

金管會怎麼管：六大核心原則

金管會在2023年10月先發布「金融業運用人工智慧之核心原則與相關推動政策」，接著在2024年6月正式發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，把原則落實成更具體的作法。這份指引的前提是：金融機構可以依照AI系統實際使用情境所涉及的風險，自己合理選擇要用什麼機制、怎麼落實風險控管——也就是風險分級、因地制宜，不是一套規則套用在所有AI應用上。

六大核心原則分別是：

原則	核心內容
治理及問責機制	金融機構要建立全面且有效的風險管理機制，確保內部人員對AI有足夠的知識與能力去監督它
公平性及以人為本	就算用的是第三方提供的生成式AI、自己掌握不到訓練過程，機構仍要由人員就風險做客觀且專業的管控，不能把責任全部推給AI供應商
保護隱私及客戶權益	採用「資料最小化」原則（參考歐盟GDPR的做法），蒐集個資要適當、相關，且不超出處理目的的必要範圍；也要尊重客戶是否願意使用AI服務的選擇權
系統穩健性與安全性	維護AI系統的穩健與安全，對委外合作的第三方業者要做適當的風險管理與監督
透明性與可解釋性	金融機構要能清楚說明自己研發或使用的AI系統如何運作、預測或決策背後的邏輯是什麼，可以透過報告、技術文件或網站揭露
促進永續發展	呼應整體AI治理與永續發展方向

其中「可解釋性」被明確限縮在金融機構「能不能說清楚自己的AI系統怎麼運作」，而不是要求每一個決策都要讓一般使用者完全看懂背後的演算法細節。對委外給第三方做的AI業務，指引也要求機構辨識自己監控不到的風險範圍，透過契約把風險監控責任分清楚，包括約定資料或系統要怎麼遷移。中央社的報導也提到，指引建議重要的關鍵系統應保留人員可以介入控制、或在人員無法控制時能安全關閉AI系統的機制——這代表即使AI參與決策，制度設計上仍要留一道人工把關的門。

這份指引搭配了8項配套政策：訂定AI指引本身、檢視現有法規是否需要調適、發展監理科技、推動國際交流合作、鼓勵產業研發、定期檢視導入情況、要求各公會訂定自律規範，以及強化消費者保護與弱勢族群的數位權益。公會這一塊目前的進度是：銀行公會已率先訂定AI自律規範，金管會也要求券商公會、期貨公會、投信投顧公會在指引發布後一個月內訂定自律規範，壽險公會則還在評估中。

值得留意的是，調查顯示金融業整體還沒有把決策權完全交給AI：43%的業者表示系統沒有自動化決策，另外40%的業者自動化決策比例落在25%以下；同時有84%的業者會定期或不定期檢測AI系統是否出現效度偏移的狀況。這代表指引所要求的「人員介入」「定期檢測」在實務上有被落實的跡象，但也只是「跡象」，不是每一家都做到同樣程度。

行政指導，不是專法：跟國際做法比起來呢

台灣這份指引的性質是「行政指導」，不是具有強制罰則的法律。這跟一些國家的做法不太一樣。歐盟的《AI Act》直接把信用評分、支付、反詐、金融風控這些應用列為「高風險」類別，用專法強制要求高透明度與可解釋性；美國則是由SEC（證券交易委員會）針對金融機構使用AI制定嚴格規範，要求投資顧問揭露AI模型參與決策的程度，摩根大通、花旗銀行等機構也各自建立了內部專屬的AI模型；新加坡金融管理局推出「Veritas Initiative」計畫，引導金融機構在導入AI時遵循公平、透明與倫理原則。

台灣目前選擇的路是「指引＋公會自律規範」的組合，彈性比較大、金融機構可以依自己的風險情境調整做法，但相對地約束力也不像歐盟AI Act那樣明確、強制。這個方向跟金管會整體推動金融科技法制與政策的重點一致——持續完善AI治理規範，被列為金管會優化金融科技法制的重點項目之一。

關於AI在金融業的治理框架更廣的討論，也可以參考代理AI走進銀行保險：金管會諮詢文件在管什麼、對你有什麼影響這篇對後續監理方向的整理。

正在蓋的基礎設施：會說中文、懂金融的在地化大型語言模型

除了指引這種軟性規範，業界也在打造硬底子的基礎設施——一套在地化的金融業大型語言模型。這個計畫由金融科技產業聯盟主導、中信金控操盤規畫,並結合政治大學金融AI創新中心、NVIDIA、APMIC等合作夥伴。第一階段先聚焦銀行專業知識,把所有金融相關的專業考試考題與教科書內容輸入模型,語言資料庫則由政大與金融研訓院提供,其中也包含金管會的法規資料庫。依中央社2025年10月的報導,這套模型預計在2026年底正式上線。

為什�麼要特別強調「在地化」「主權AI」?主要理由有三個:第一是避免台灣本土的金融數據過度依賴國際雲端平台,降低資安與合規風險;第二是讓模型吸收在地的語言文化、監管規範與本土市場知識,確保貼近實際需求（畢竟一個在國外訓練出來的通用模型,未必讀得懂台灣的金融法規與用語習慣）;第三是希望透過在地優勢,幫台灣金融業在國際上展現差異化競爭力。這背後也呼應麥肯錫研究提到的,全球生成式AI每年可能創造約2.6至4.4兆美元的經濟價值,金融業是受惠最深的產業之一;但世界經濟論壇同時提醒,金融業導入AI如果忽略責任治理與監管合規,潛在風險甚至可能超過技術帶來的效益。

再往前看,業界普遍認為下一波浪潮是「代理式AI」(Agentic AI)——不只是回應單一指令,而是能自主把複雜問題拆解成多個步驟、呼叫不同工具去完成任務,甚至由多個專業AI模型彼此對話協作,像一個專家團隊共同討論再產出決策。國外部分銀行已將代理式AI用於詐欺偵測、反洗錢等風控場景，整體採用比例仍在成長階段。不過要讓通用AI模型真正符合金融機構的需求,在地語言、法規與企業文化的差異，是許多機構選擇自建或客製化模型的常見考量，這也是台灣要自己蓋一套在地化模型的原因之一。

想了解目前AI工具在個人理財上能做到什麼、不能做到什麼,可以參考AI 理財可以信嗎？能問 ChatGPT 什麼、不能交給它什麼。

你最想知道的三件事

AI能拿我的哪些資料?

指引裡的「保護隱私及客戶權益」原則要求金融機構採用資料最小化原則,也就是蒐集個資必須適當、相關,而且不能超出處理目的的必要範圍,不能為了訓練AI就無限制蒐集用戶資料。指引也要求機構尊重客戶「是否要使用AI服務」的選擇權——理論上你應該有機會知道、甚至選擇不透過AI管道接受服務。至於各家銀行實際上怎麼落實這個選擇權、介面上有沒有明確的拒絕選項,還是要看各機構自己的說明與公告。

如果被AI誤判(帳戶警示、額度調整、核貸被拒),可以怎麼辦?

指引要求金融機構在「公平性及以人為本」原則下,就算用的是第三方提供、自己掌握不到訓練細節的生成式AI,仍必須由內部人員對其風險做客觀專業的管控;對於重要的關鍵系統,也建議保留人員可以介入控制,或在人員無法控制時安全關閉的機制。這代表制度設計的方向是「AI不能完全取代人的判斷與責任」,而不是允許機構把誤判的責任都丟給演算法。

但具體來說,如果你真的覺得自己被AI誤判,目前公開資料並沒有列出一套像消費爭議申訴那樣明確的標準流程。實務上比較務實的做法,是先聯繫原金融機構的客服或申訴窗口,請他們依指引精神說明判斷邏輯、要求人工複核;如果機構端無法給出合理交代,再進一步向金管會反映。具體的申訴管道與處理方式,建議直接以各金融機構官網與金管會公告為準。

為什麼服務體驗還是常常卡卡?三大挑戰

台灣金融科技產業聯盟點出,金融科技發展目前面臨三大挑戰:缺乏高品質的跨機構資料共享、AI合規實務經驗不足,以及跨域人才缺口。這三個問題直接影響AI應用的品質——資料共享不足,模型判斷的準確度就有限;合規實務經驗不足,機構要花更多時間摸索怎麼把指引的六大原則真正落地;人才缺口則讓很多機構導入AI時,內部未必有足夠的人力去做前面提到的「定期檢測效度偏移」「人員介入監督」這些工作。業者普遍認為,防詐AI科技應用、在地金融業大型語言模型、風險管理,是值得透過業界合作共同發展的方向。

小結

金融業用AI已經不是未來式,而是現在進行式,銀行是目前導入比例最高的一群。金管會用六大核心原則搭建了一個行政指導層級的框架,方向是要求機構自己管好風險、留人工把關空間、對客戶資料採取最小化蒐集,但約束力不像歐盟AI Act那樣是強制專法,具體落實程度也因機構而異。在地化的金融業大型語言模型還在建置中,預計2026年底第一階段上線,之後會不會、怎麼開放給一般使用者接觸,都還要等正式公告。指引的細節內容、各家機構實際的自律規範與AI應用方式,請以金管會官方公告及各金融機構官網說明為準。