文／周樹林
演算法（algorithm），是指用於解決特定問題或執行特定任務的明確且有序的計算步驟，同時也是人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的核心。
2016 年 AlphaGo 打敗世界圍棋冠軍，引起社會對 AI 技術及其影響的廣泛討論，包含：透明度、可解釋性、公正性、可究責性等議題。
2022 年 11月，美國人工智慧研究實驗室 OpenAI 發布 GPT-3.5，一種基於 Transformer 模型進行自然語言處理（Natural Language Processing）的聊天生成預訓練轉換器，由於其具備多語言能力、擬人的文本風格以及一定程度的思考邏輯能力等優勢，使其用戶規模在兩個月內即突破一億，但也再次引起各國對 AI 技術的高度關注。究竟 AI 技術可否在風險可控的情況下，為國家社會創造更好的生活。
AI 賦予金融產業更好的發展前景
在數位經濟的時代背景下，數據與技術的融合，使得經濟活動越來越趨向平臺化。平臺經濟（Platform Economy）就是科技與金融結合的一種表徵，其透過數據驅動迭加科技應用，以平臺為中介，促成網路經濟的雙邊與多邊活動。
金融科技（Financial Technology）與具備資訊技術優勢的全球性大型科技公司（BigTech）參與金融市場服務，就是平臺經濟發展下，數位經濟快速發展的正面成果，也達成驅動傳統金融機構加速數位化轉型的效果。
然而，金融產業屬於被高度監管行業別。為確保金融市場的穩定，國際主要國家已就金融機構導入技術應用進行監管，目的是提高金融機構採用新興科技的安全性，同時降低金融機構與第三方間的網路與營運風險，追求金融服務數位化轉型與普惠金融目標下，金融市場的穩定與安全。
非金融產業的 AI 技術應用是趨勢，但卻潛藏引發金融系統風險隱憂
IBM 宣布，將暫停招聘 AI 可以勝任的職位（例如：人力資源類等非面向客戶職位），受影響的工作崗位約 7,800個。
世界經濟論壇（World Economic Forum，WEF）在「The Future of Jobs Report 2023」報告中預測，受到數位化/自動化的推動，全球近四分之一的工作崗位將發生變化，預計損失最大的是行政崗位（例如：收銀員、售票員等）。值得注意的是，此趨勢到2027年，全球將新增 6,900 萬份工作崗位，同期將有 8,300 萬份工作崗位消失，亦即淨減少 1,400 萬份崗位職位，相當於全球目前就業崗位淨減少 2%。
顯然，技術驅動產業數位化/自動化是趨勢。在基於低成本、高效率及專注提高與創造客戶價值的經營模式下，企業有導入 AI 結合大數據技術應用的驅動力。
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然而，企業對 AI 技術的熟悉性與可理解性缺陷，可能引發下一波金融危機。
今年（2023 年）5月，有 AI 教父之稱的 Geoffrey Hinton 示警，AI 演算法的驚人學習能力，恐助長網路上充斥虛假照片、影片等各類資訊。同時期，美國證券交易委員會主席 Gary Gensler 表示，下一次金融危機可能源自企業對 AI 的使用。
顯然，在無法確認資料可信的前提下，企業欲透過 AI 技術提供消費端精準產品/服務的目標恐將失敗，甚至可能因為資訊的不對稱，而引發新一場金融危機。
AI 演算法治理應有跨產業的共通標準
隨著「科技 + 金融」與「科技 + 產品/服務」的深入發展，金融與非金融機構將更加依賴數位技術與平臺架構，諸如：產品設計、服務獲客、優化體驗、機構營運、風險管理以及合規業務等，都離不開數位科技的支持，但關注新技術應用帶來的風險同樣值得被重視。
WEF 與國際貨幣基金組織（International Monetary Fund）對 AI 技術的應用，同樣指出三項問題，包含：隱私、歧視及知識產權問題。
換言之，隱私、歧視及知識產權是跨產業皆會面臨的問題，各國政策制定者應針對前述問題，訂定產業共通標準規則。
參採監理沙盒概念，建立健全公開透明的 AI 監管體系，圍繞網路安全、資料安全、科技倫理建立風險防範與因應機制，監測 AI 等數位科技在金融業務、企業營運乃至經濟體系中的應用狀況，探索可能的技術漏洞，驗證新技術的應用是否會對經濟發展、消費者權益產生損害，是確保金融與非金融機構奠基數位技術、平臺系統發展的預先預備動作。
演算法治理，是能夠將新技術應用帶來的風險，限制在一定的可控範圍內的必要思維，標準的訂定則是手段，共通目的是確保風險可控情況下，維持金融與經濟體系的正常運轉。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
