文／鄭宜芬
生成式 AI 加速進入金融核心業務，資料主權、模型可信度與合規風控成為決策關鍵。國立政治大學金融科技研究中心與風險與保險研究中心 18 日舉行年度產學聯盟交流聚會，宣布 2026 年將啟動金融專用大型語言模型（LLM）、AI Agent 產學聯盟與跨機構防詐模型等計畫，透過算力、模型與情境應用，協助臺灣金融業降低 AI 基礎建設導入門檻並加速落地。
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金融科技研究中心 聚焦 AI 主權與數位資產國際接軌
政大金融科技研究中心主任王儷玲表示，Fintech中心成立滿十週年，長期致力於連結產、官、學三方力量，透過深入瞭解產業需求，推動政策落實與業務創新。2026 年將聚焦以下幾項重點工作：
一、金融專用大型語言模型專案
因應金管會主委彭金隆提出臺灣金融業應發展「金融 AI 大型語言模型（LLM）」政策，由金融科技產業大聯盟中信金控主導，攜手政大、NVIDIA與 APMIC等國際夥伴共同推動。政大目標是協助打造具備「大學畢業生專業能力」的 AI 系統，同時建構「金融業共用 AI 基礎設施」，以降低各機構導入 AI 的成本與風險，並兼顧監理合規。
對此，政大將扮演關鍵角色，建立「AI 金融知識庫」，發展臺灣首個金融 LLM，涵蓋完整金融體系學術理論與研究等正式合法授權的金融產業知識，助力產業避免依賴國際通用語料，確保 AI 模型能理解「臺灣金融語境」。
同時，政大亦將制定評測基準（Benchmark），建立臺灣首套金融 LLM 評測體系，涵蓋知識正確性、邏輯推理能力與合規性驗證，並與產業及監理機關共同制定標準，作為業界評估 AI 模型的重要依據。
二、AI Agent 產學聯盟
面對臺灣高度依賴國際貿易的產業結構，在 KYC、KYB（Know Your Business）與 AML 資料整合不足的情況下，金融業導入 AI 面臨高度合規與成本壓力。王儷玲表示，政大攜手 AMD 與神通資訊科技，共同發起金融 AI Agent 產學聯盟，目標建立「共同基礎建設＋應用標準＋商業生態系」。
聯盟重點包括：
- 推動金融 AI 人才培育與 PoC（Proof of Concept）導入
- 建構金融 AI Agent 專用 LLM（教材、題庫與模型標準），導入AMD高效能算力（MI300X GPU），並進行模型微調與工程化落地。
目前鎖定開發標準化 AI Agent，應用涵蓋業務、客服、理賠與 KYC 等場景。此模式可協助金融業降低 AI 投資風險、加速導入時程，並在合規前提下發展新型服務與商業模式。
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三、壽險業理賠樣態防詐產學聯盟
政大亦與AWS合作共同推動壽險業理賠樣態防詐產學聯盟，目標是建構臺灣壽險業首個具備跨機構協作、可監理、可解釋的理賠防詐模型體系。
聯盟將防詐機制由「單點防詐」升級為「產業聯防」，搭配 AI 人才教育訓練，並降低技術門檻，避免各家重複投入建模成本。聯盟亦透過金融無塵室與透過聯邦式學習（Federated Learning）建立安全合規的資料共享機制，在兼顧隱私與監理要求下提升AI模型準確度。並且與金管會溝通可執行技術架構，符合監理規範。目前已有12 家保險公司包括國泰、新光、南山、全球、富邦、台灣、凱基、遠雄、三商美邦、法國巴黎、元大、臺銀等 12 家壽險公司，預計參與 4 月份啟動的 AI 訓練課程。
四、數位保險研究與 CRIF實質受益人資料庫與風控機制
政大也將推動數位保險研究，彙整國內外創新案例，提供業者在商業模式與數位轉型上的建議，並作為監理政策優化的重要參考。同時，與CRIF合作建置（Credit Information）實質受益人（Beneficial Ownership）資料庫，作為台灣企業與金融機構跨境供應鏈金融風險治理、合規科技（RegTech）與信用風控模型的關鍵角色，提供具實務與政策參考價值之建議。
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此外，政大風險與保險研究中心長期推動國際學術交流與產學合作，深化風險控管與精算數據應用，中心主任謝明華表示，風保中心未來也同時會與金融科技中心聯手擴展 AI、數位轉型與數位資產等領域。
一、保險資料庫與定價分析
在精算研究方面，中心長期關注死亡率與發病率等關鍵數據，近期並與新光人壽合作，利用資料庫分析未來在保單定價、準備金提存及資本適足率方面的影響。
二、產學研究與人才培育
謝明華表示，風保中心長期與貝萊德等國際資產管理公司維持研究合作關係，中心透過專業課程設計與跨域研究，協助企業因應數位轉型帶來的人才缺口。除研究計畫外，中心亦支持教師國際交流、參與公共事務與提供專業諮詢，強化產學合作。
隨著臺灣金融業的 AI 發展從單點應用走向平台化與基礎建設化。政大強調，在 AI 與永續轉型雙軸驅動下，將透過產學合作持續助力臺灣金融產業的穩定、創新與升級。
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