文／鄭宜芬
由金管會、金融科技產業聯盟與 16 家金融機構共同參與的「金融大語言模型（FinLLM）專案」 22 日正式舉行啟動儀式。中國信託金控資訊最高主管賈景光指出，FinLLM 集結產、官、學、研資源，打造三大關鍵：最懂臺灣金融的推理型 LLM、全臺第一個金融 LLM 評測標準，同時促進金融科技人才養成，目標提升國內金融科技能力。
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過往金融業在使用通用大語言模型時，普遍面臨三大痛點。首先是在地化不足，對臺灣市場、語言及實務情境的掌握有限；其次是法規理解不足，對金融監理規範與函令的掌握不夠全面，導致合規判讀與風險辨識穩定性不足；第三則是金融專業理解不足，模型缺乏金融邏輯與判斷能力，對金融數據與業務脈絡的掌握亦有侷限。
為了建立更貼近本地需求的 AI，FinLLM 在執行架構上，以金融科技應用研發工作圈整合金融業力量，探索具共通效益之金融科技研發應用，加速整體創新應用並帶動研發量能，支持智慧國家願景與創新經濟。
此次參與的 16 家國內指標性金融機構包括中國信託金控、中華郵政、台新新光金控、永豐金控、合庫金控、兆豐金控、第一金控、將來銀行、國泰金控、富邦金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、臺灣銀行、臺灣土地銀行、臺灣中小企業銀行。
- 共研：
強調科技發展的綜效，透過共建基礎、共創綜效、各自發揮，讓不同機構保有差異化發展空間。
- 共治：
聚焦於建立共通產業標準，包括評測標準、合規資料與共通知識體系，使模型發展具備一致性與可監管性。
- 共益：
著眼於多元應用與營運模式，涵蓋營運規劃、反覆運算優化及授權管理，確保模型能持續運作並創造價值。
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打造金融產業競爭力 三大關鍵產出
- 最懂臺灣金融的推理型 LLM：
利用數發部的主權 AI 語料庫作為繁體中文基礎，匯集 16 家金融機構、主管機關與學研單位的法規、教材與實務語料，建立具在地化與專業深度的金融語言基礎，將金融知識內化為模型的 「思考方式」，訓練模型完整理解金融業務邏輯、具備業務推理能力，提高正確度。
- 全臺第一個金融 LLM 評測標準
聯盟銀行共同審議評測標準，作為衡量模型理解與判斷能力的共通標準，明確界定模型的正確性、合規性與風險邊界，作為對接監理要求與未來產業共通標準的重要基礎。
- 金融科技人才養成
由新創公司亞太智能機器（APMIC）負責模型調校與佈署，並透過聯盟機制，由多家金融機構共同參與模型訓練、資料標註與技術驗證，強化模型在金融場景中的推理能力與應用可行性，促進金融專業與科技能力融合，培養具 AI 素養的新世代金融人才，全面強化產業競爭力。
在具體推動上，以集體協作模式打造兼具在地化與專業度的金融大語言模型。資料籌備由金管會提供金融法規與裁罰資料、數位發展部建置的主權 AI 語料庫，以及金融研訓院與政治大學所累積的證照試題、教科書與專業著作。
在技術執行層面，APMIC 負責訓練任務與模型交付，16 家金融機構共同參與模型技術研發討論、資料校對與標註工作。
評測標準的建立是專案的重點之一，政大負責模型評測標準的制定與內容產製，16 家金融機構共同參與標準議定與專案討論。
在營運規劃與專案運行方面，台灣金融服務業聯合總會與資策會數位轉型研究院共同推動，中國信託金控擔任科技應用研發召集人。
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對應金融業實務 AI 需求 打造四大核心能力
在應用層面，FinLLM 將對應金融業實務需求，打造四大核心能力，使模型具備初階銀行從業人員的基本能力，能夠「說中文、懂金融、具在地化理解」。
- 金融知識查詢與證照學習
可支援日常業務知識查詢、新進人員訓練，以及專業能力養成與證照準備。
- 法規判讀與合規控管
可用於服務與產品說明的合規檢核、業務執行前的合規確認，以及法遵查詢與案例比對。
- 授信與財務分析
模型可協助進行授信案件初步評估、客戶財務狀況評估，以及授信報告重點整理與風險提示。
- 投資與市場分析
可進行市場資訊整理、趨勢分析、投資決策支援及風險評估與建議。
在時程規劃上，FinLLM 今年第二季啟動，預計第三季推出初版模型，並於第四季完成最終版本，初期聚焦於銀行業務知識推理模型，後續則將透過聯盟委託長期維運機構，進行模型反覆運算、授權機制以及建立應用生態系，擴展至保險與證券領域，形成涵蓋金融三業的 AI 應用基礎。
賈景光最後表示，展望未來，金融大語言模型可發展多元應用方向。在跨產業應用方面，可提升一般民眾的金融素養，擴大金融服務的普及性，並協助中小企業進行財務諮詢與經營分析。在金融業內部，各銀行亦可直接部署 FinLLM，發展符合自身需求的業務應用，並融入行內專業知識，打造專屬語言模型，同時支援證照學習、知識管理與人才培訓等多元場景。讓臺灣金融業由「應用AI」邁向「掌握 AI」，在 AI 時代穩健前行，共創產業關鍵優勢。
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