台灣金融業要自己做AI！FinLLM專案斥資近7千萬，開發時程、亮點搶先看

台灣16家金融機構推動FinLLM專案，斥資近7,000萬元打造台灣專屬金融大語言模型。藉由內化在地法規，解決通用AI易出錯的痛點，預計今年底推出首版銀行專用模型。

16家金融機構聯手，開發台灣金融業AI FinLLM

隨著生成式 AI 浪潮席捲全球，通用大語言模型在處理專業金融領域時，常面臨不夠在地化，而且難以對接台灣金融業務知識與規範等痛點。

對此，金融科技產業聯盟昨日（4/22）宣布正式推動金融大型語言模型專案（FinLLM），集結 16 家國內金融機構，並結合國發會、數發部與金管會等產官學資源共同參與。

根據《經濟日報》與《iThome》的報導，金管會主委彭金隆指出，金融業是高度監理產業，牽涉大量複雜的在地法規。目前市面上的通用型大型語言模型多以國際資料訓練，若直接套用，容易出現法規適用錯誤的風險。

數發部部長林宜敬也提到，通用模型面對特定國家的金融專業問題時，常會引述國外法律產生錯誤資訊。發展具備台灣法規知識與在地化理解能力的模型，已成為確保風險控管與合規的重要工程。

圖源：金融科技產業聯盟新聞照　數發部部長林宜敬在台灣金融業AI FinLLM金融大語言模型記者會上致詞

藉由參與此 AI 基礎建設，金融業期望將合規管理由被動審查轉為主動防護，帶動金融服務與組織運作的全面轉型。

金融科技產業聯盟也揭露參與專案的名單：中信金、中華郵政、台新新光金控、永豐金控、合作金庫銀行、兆豐金控、第一銀行、將來銀行、國泰金控、富邦金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、台灣銀行、台灣土地銀行與台灣企銀。

FinLLM開發時程：5月訓練、年底推首版模型

至於金融業 FinLLM 什麼時候會開發完成？官方透露該專案預計在今年 5 月正式啟動模型訓練。

第一階段將鎖定法規與資料基礎較完整的銀行業，預計今年第 3 季完成初版模型，並於今年底推出最終版的銀行專用模型，後續再逐步擴展至保險與證券領域。《今周刊》指出，整個專案預計投入接近 7,000 萬元的成本。

中信金資訊長賈景光透露，FinLLM 專案將結合數發部的「台灣主權 AI 語料庫」與金管會法規建立合法訓練基礎，交由本土技術團隊亞太智能機器進行調校與最佳化，並由政治大學建立標準化評測機制以判斷輸出的合規性。

目標是讓系統具備初階銀行從業人員的專業水準，能處理授信評估與財務分析等任務，未來並將交由第三方協助模型的授權、迭代與應用生態建立。

圖源：金融科技產業聯盟新聞照　台灣金融業AI FinLLM金融大語言模型記者會，出席嘉賓合影

FinLLM跟現行做法有哪邊不一樣？

現階段多數銀行導入生成式 AI 時，普遍採用檢索增強生成架構。

**賈景光指出，現行作法是在通用模型之外建立知識庫，讓模型即時查詢資料後再生成答案。**雖然可以在一定程度上降低錯誤率，但在資料切分檢索的過程中容易遺漏資訊，且當知識量大幅增加時，會面臨查詢效率下降與回答不穩定的技術瓶頸。

這次金融業共同開發專屬 FinLLM，與過往的檢索增強架構不同的地方，是將台灣金融法規與產業知識直接內化至模型當中，系統不需依賴外部查詢，就能直接理解金融邏輯並生成答案，能明顯提升回應完整性與推理分析能力。

這也是在台灣 AI 基本法上路、金管會推出金融業 AI 應用指引後，台灣金融業跨出的重要一步。

未來金融業的應用 AI 模型，預計將採用混合模式，以內化訓練的在地模型為核心，搭配外部知識庫補充最新即時資訊，並透過人機協作模式把關決策，帶動整體金融服務品質與效率的升級。

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