金管會試行AI模型信任登入，銀行聊天機器人須先備查

金融監督管理委員會本季將試行「AI模型信任登入」，要求對客戶提供聊天機器人的銀行，在模型上線前登入版本、訓練資料摘要與人工接手流程。

登入內容

週五向公會說明的草案規定，每個模型取得信任編號，並連結既有AI專責高階主管。銀行須上傳驗證備忘——保留FAQ測試準確率、房貸與卡費指令碼偏誤檢查、提示注入滲透測試。更新須在五個營業日內重新登入。

登入庫不存放權重，只儲存中繼資料與雜湊，供檢查員比對行銷承諾與風控核准內容。第三方供應商須共同簽署，延伸銀公會已要求的契約監測義務。

金管會2024年6月發布金融業AI指引後，主要銀行競推中文LLM助理。2024年3月備查的自律規範要求告知客戶是否與機器對話並指定高階負責人。但今夏專案檢查發現檔案落差——部分機器人以客服紀錄微調卻未重做公平性測試。

聊天機器人意圖範圍可控、可指令碼轉人工、投訴率可量化。設計者稱穩定後再擴至信評模型。

試行依銀行法監督權與2023年AI核心原則，非新立法。律所指出指引屬行政指導，但備查自律規範已成檢查標準。未登入可能在IT治理報告中被列待改善事項。外商分行可引用集團檔案，若涵蓋臺灣特有風險，類同證交所AI委外規則。

中信、玉山、兆豐在近期法說稱已有內部模型清冊；登入庫將統一格式。持牌新創擔憂揭露供應商，金管會稱可塗銷商密，檢查員可在保密協議下審閱。消團肯定機器揭露，但盼公開查詢信任編號——第一階段未規劃。

銀行透過金管會RegTech沙盒入口以JSON提交，與本地GRC工具整合。自動檢查缺漏評估日期或負責人姓名不符。金融科技科將在中秋行銷前抽查高流量機器人。

歐盟AI法高風險時程較慢，IFLR評論稱金管會透過檢查使框架實質具拘束力，類似資安成熟度指標。

中繼資料無法防止線上漂移。學者指訓練摘要可能過於籠統；金管會承諾以欄位描述資料類別而不曝光個資。

查詢卡額或匯款時，頁尾可能出現信任編號連結。合規團隊須讓行銷文案與登入能力一致——多一道文書，但監理者認為比釣魚潮後未追蹤的升級便宜。

金管會排定9月下旬銀行工作坊，示範JSON提交。保險與證券業第一階段僅觀察；若銀行如期登入且無系統性錯誤，券商客服機器人可能進入第二階段。財委會立委詢問信任編號能否與資安院共享以跨部會應變；金管會稱研議API介接，今年不公開查詢。

2025年已完成自願 AI 清冊的銀行，可在寬限月內把既有編號對應到登入格式，減少已服務財富管理客戶之模型的重複填報。規模較小的信用合作社表示，可能延後聊天機器人上線，等到11月共享供應商登入範本推出，以免負擔不起客製法律審查。