2025台北金融科技論壇_國際金融趨勢 AI建構未來金融服務，全球與台灣的機會與挑戰

以科技為軸的金融變革  AI、數位分身與沉浸式分析引領未來金融

根據全球金融中心指數(GFCI)的最新數據，若單看金融科技（Fintech）子領域，台北的排名一舉躍升至第30名。此外，大多數據認為台灣在未來將變得「更為重要」。要成為頂尖的國際金融中心，講者Michael Mainelli建議台灣四大長期策略，分別是防禦（Defense），包括實體安全與網路安全；法治（Rule of Law）；開放貿易（Open Trade）；人才與技能的取得（Access to talent and skills）。

針對AI發展，講者Michael Mainelli於任倫敦市長期間所推動的 Ethical AI Initiative 為核心，聯合國際公司治理網絡（ICGN）發起 Coffee House Consensus，以投資人視角推動負責任 AI 治理，並倡導企業採用 ISO 42001 等國際標準，成為全球 AI 治理框架的關鍵推動者。

最後，講者Michael Mainelli以一條黃金準則：「請公平對待所有的商業行為」，提醒國際化連結、人才吸引力、城市魅力與聲譽管理，是決定城市能否成為全球樞紐的關鍵要素，而聲譽一旦受損就可能瞬間瓦解多年努力 。

瑞士金融科技創新實驗室主任Thomas Puschmann分享國際科技AI與金融創新服務

講者Thomas Puschmann介紹了驅動這場變革的技術，包括沉浸式分析（immersive analytics）、通用人工智慧（artificial general intelligence）、金融領域可解釋人工智慧（explainable AI in finance）、金融數位分身（digital twins in finance）以及金融超自動化（hyper automation in finance）等新興技術，正快速成為金融業下一波數位轉型的重要關鍵。這些以人工智慧為基礎的技術已經逐漸展現在眼前，並將深刻影響金融服務模式、風險管理方法與營運效率的重新設計。

銀行業相對於營業額而言，是各產業中 IT 投資最高的行業，且 IT 支出已成為銀行的第二大成本項目。多項研究指出，若有效導入人工智慧（AI），銀行在人力成本與 IT 支出兩方面皆可提升約 30% 的效率。

人工智慧（AI）在金融領域的潛在影響可分為三個層面：

1. 客戶端（Client）：如理財顧問工具與智慧客服聊天機器人，可提升服務效率與個人化體驗。

2. 金融機構端（Financial Institution）：例如自動化軟體程式開發，可降低人力與技術成本，加速營運流程。

3. 供應端（Provider）：包含合法監理（compliance）與支付流程自動化，能提高風險控管與交易效率。

然而，AI 導入仍面臨三大挑戰：投資回收期未明、模型與監管等多重風險，以及負責任 AI、持續監控等治理機制需完善。

講者Thomas Puschmann最後也指出明年AI應用發展重點將聚焦於 LLMOps、小型語言模型（SLMs）、金融專屬 AI 服務，以及量子運算等新興技術。

法蘭克福金融管理學院資深數位金融專家 Gloria Traidl分享國際科技AI與金融創新服務

講者Gloria Traidl一開頭便從全球角度指出各國均再為AI發展進行大量投資，尤其北美地區因具備強勁的經濟基礎與大量科技投資，成為人工智慧採用與發展的領先區域；亞太地區則因數位化快速擴張，正成為人工智慧發展成長速度最快的區域。種種跡象顯示人工智慧已不再是「未來科技」，而是當今金融業競爭力的必要條件。現階段已採用 AI 的金融機構，正逐步展現多項成效，包括營運成本降低、例行交易處理速度加快、客戶使用 AI 服務的互動提升，以及在風險管理與 AI 驅動 fraud detection（詐欺偵測）方面的績效明顯改善。

講者Gloria Traidl指出，金融AI的四大核心應用包括：詐欺偵測（Fraud Detection）、客戶體驗(Customer Experience)、投資組合管理（Portfolio Management）和信用評分(Credit Scoring)。她引用摩根大通（J.P. Morgan Chase）的實例：透過導入AI，將每年審查12,000份商業信貸評分所需的人工時間（36萬小時）縮短至數秒鐘，每年可節省約1,500萬美元。

AI 為金融業帶來成本降低、增值服務與新收入來源等成長機會，但同時也加速人才結構轉變，2030 年科技人才缺口預估將達 430 萬人。未來金融發展將走向金融科技與銀行的策略性共生，不再是競爭關係。金融科技負責創新與敏捷試驗，銀行則提供規模化落地能力，並在合作模式下推動服務擴散，同時監管制度也需隨之調適更新。

全球AI監管呈現三大模式：歐盟採高強度、以信任與風險為核心的嚴格法制；美國以創新優先、先發展後監理為原則；中國則採國家主導的自上而下管制，聚焦社會治理與數據控制。AI 在金融業推動仍面臨雙重挑戰：一是監理與倫理風險，如演算法偏誤、可解釋性與資料隱私；二是技術與營運問題，包括資料品質、人才缺口與舊系統整合困難。

AI顛覆金融業態　台灣以監管預測性與人才培育迎接新時代

儘管AI的價值巨大，但金融業正處於前所未有的結構性挑戰之中。講者Gloria Traidl預測未來銀行業約50%的工作可能被AI取代。世界經濟論壇指出，到2030年，AI與大數據知識將是員工最重要的技能，但金融業正面臨數百萬個職位的人才缺口。這種「人才技能差距」是銀行業轉型的最大瓶頸之一。

對於台灣而言，台北在金融科技領域的強勁表現，是利用「網路效應」的最好例證。若能進一步鞏固法治文化、確保監管的「合理速度與可預測性」，並積極應對人才技能差距及技術整合，台灣將有望在全球AI建構的金融新時代中，真正走向國際級智慧金融中心！

「AI建構未來金融服務」座談會由主持人韓傳祥（國立清華大學計量財務金融學系及數學系合聘副教授）與三位與談人——Z/Yen 集團主席 Michael Mainelli、瑞士金融科技創新實驗室主任 Thomas Puschmann，以及法蘭克福金融管理學院資深數位金融專家 Gloria Traidl——共同參與討論。