文／李宜熹（臺灣亞太監理科技協會前常務監事／東吳大學智能商業研究中心主任）
後金融海嘯時代，監理強度與監理數據大幅攀升，加上近年來開放銀行、綠色金融及生成式人工智慧（GenAI）與加密資產業務等爆炸性發展，更增加了金融市場的複雜度，也帶來跨國洗錢、網路安全、漂綠與演算法偏見等新興挑戰。傳統仰賴人工與試算表的監理模式，已無法應付龐大且高頻的數據洪流。因此，各國主管機關面臨從「被動防守」轉向「主動預警、數據賦能」的核心課題，而監理科技（SupTech）正是透過先進科技與資料科學獲取即時洞見、改善決策品質的關鍵解方。
對此，劍橋監理科技實驗室提出一套勾勒全球監理科技演進模式的框架，並建立一套數據治理的統整架構：
- 監理科技演進模式 2.0 版：將監理技術演進分為五代。從完全依賴人工的第 0 代（0G），經由基礎入口網站的 1G、運用資料庫與推播 API 的 2G，進展到運用機器學習與雲端架構進行預測性分析的進階 3G，最終邁向整合網頁爬蟲、自然語言處理（NLP）及 GenAI 的第 4 代（4G）大數據與 AI 生態系。
- 數據堆疊（Data Stack）架構：將監理數據生命週期拆解為收集、處理與驗證、儲存、分析至數據產品等五個層次，這種模組化設計使機關能針對痛點進行敏捷部署，無需一次性汰換整體老舊系統。
綜觀劍橋監理科技實驗室近四年（2022–2025）發表的調查報告，可以發現全球監理科技呈現三大發展趨勢：
- 部署爆發成長與數位鴻溝：運作高階應用的機關數量從 2024 年的 171 個激增至 2025 年的 197 個（涵蓋 140 國），成長為 2022 年的三倍。然而，先進經濟體高達 85% 使用且 43% 部署逾 10 項應用；新興市場則僅 53% 採用，且受困於基礎設施的技術債，兩者「數位落差」依然明顯。
- 重心從傳統業務延伸至前瞻風險：除了審慎監理、洗錢防制與消費者保護等傳統核心領域外，監理焦點正快速擴展至氣候與 ESG 風險、加密資產與網路安全的鏈上分析，以及針對金融業者 AI 應用的演算法偏見與黑箱進行監督。
- 善用生成式 AI 於監理業務：GenAI 特別適合處理非結構化數據，2024 年已有 19% 的機構導入。例如歐洲央行的 Athena 平台利用 NLP 分析數百萬份文件，荷蘭央行亦開發基於 RAG 技術的 ChatDNB 來提升機密資料檢索效率。
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然而報告亦指出，科技本身無法單獨解決問題，「制度化與策略協同並進」才是轉型成敗的核心關鍵。
- 多重策略的協同效應：孤立的 IT 專案難以擴展，成功高度取決於數位轉型、數據治理與監理科技三大策略的深度整合，這能有效克服數據孤島並爭取內部預算支持。
- 堅實的底層數據架構：高階 AI 高度受制於底層架構。全球向 ISO 20022 結構化訊息標準轉換與 API 升級，是實現自動化異常檢測與即時監理報告的基石。
- AI 治理與道德框架匱乏：高達半數受訪機關缺乏正式 AI 治理框架，僅約 3% 擁有專屬內部規範。為避免模型「黑箱問題」與法律聲譽風險，積極導入可解釋性 AI（xAI）與人機協作（Human-in-the-loop）機制至關重要。
此外，報告亦點出推展監理科技時所面臨的挑戰：
- 內部挑戰：機關普遍面臨資料科學與進階 IT 人才短缺（影響達 63%）、老舊系統導致數據品質低落，以及近三分之一機關無專屬數位轉型預算的困境。
- 外部挑戰：市場高度仰賴中小型新創，但政府過度依賴傳統「需求建議書（RFP）」等冗長僵化的採購流程，且缺乏需求透明度，大幅扼殺了創新空間。
對此，報告建議推動技術衝刺（Tech Sprints）與黑客松（Hackathons）等敏捷採購模式，例如：建立如 Data Gymnasium 的「跨國共享生態系」以分攤開發成本並加速技術擴散，或透過公私部門協作或借調計畫來彌補短期的技術缺口。
結語
監理科技已被定位為維持全球金融穩定的核心基礎設施，未來的數據驅動監理將建構在 ISO 20022、API 即時串流與 GenAI 的動態預警系統之上。要跨越系統性轉型的引爆點，先進經濟體須建立負責任的 AI 治理框架並整合至日常工作流；新興市場則應爭取戰略承諾、打破數據孤島並善用開源與敏捷採購模式。唯有透過完善的數據治理架構與跨國深度合作，金融監理機關方能駕馭科技，打造具韌性、透明與包容的未來金融監理體系。
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