16 家金控合作，要打造懂台灣金融的 AI 大語言模型

金管会指导、中信金控召集，台湾 16 家指针性金控与银行共同启动「金融大语言模型 FinLLM」项目，基于数发部主权 AI 语料库打造在地化金融 AI。
（前情提要：台湾政府正积极布局「主权AI」，国科会主委吴诚文：筹组国家人工智能战略特别委员会）
（背景补充：台湾 11 家保险龙头组「理赔联盟区块链」开跑！单家投保多家理赔，申办过程更轻松）

16 家金控、2 家公股银行、再加上金融研训院、资策会、政大金融科技研究中心，共同去实现一个目标：台湾要有自己的金融大语言模型。

这个项目名为 FinLLM，由金管会指导成立的金融科技产业联盟发起，中信金控担任召集人，今（23）日在金融科技创新园区 FinTechSpace 正式启动。

从「各自研发」转向「集体协作」

过去，每一家金控想做 AI，就得自己搜集语料、自己训练、自己评测。算力成本高、资料授权散、法遵风险个别承担，结果是每一家都做得不上不下，钱烧了不少、能落地应用的场景却少得可怜。

这次的结构不一样。参与的 16 家机构涵盖中信金控、国泰金控、富邦金控、台新新光金控、永丰金控、合库金控、兆丰金控、第一金控、华南金控、凯基金控、彰化银行、台湾银行、土地银行、台湾中小企业银行、中华邮政与将来银行，几乎把台湾金融业的主要玩家一次拉进同一个项目。

再加上金融研训院、资策会、政大金融科技研究中心与亚太智慧机器等研究与技术单位，FinLLM 从资料授权、模型训练、评测到商业模式维运，打算整条打通。

更关键的是，资料授权的法律风险也能共同承担，这对金融业而言，往往比算力成本更棘手。

基底是数发部的主权 AI 语料库

FinLLM 不是一个从零训练的模型。它的底座，是数发部正在建置的主权 AI 语料库。

主权 AI 语料库。翻译过来就是，由国家主导、搜集台湾在地语言、法规、档案资料，作为本土 AI 模型的训练基础。这个项目已列入国家级 AI 新十大建设的行动方案之一，位阶并不低。

金融联盟的角色，是把这个通用基底，进一步喂进金融特定的语料：台湾金管会规范、公司治理守则、各银行的作业手册、理财商品说明书、风险揭露档案。

美系大型模型再强，面对台湾金融监管语境，可能也无法完整解答。举个例子，问 GPT 一条台湾金融消费者保护法的条文，它也许能给出通用解释，但碰到「境外结构型商品」、「高龄客户适合度审查」这类台湾监管特有的概念，回答的精准度可能就会掉下来。

联盟通过合法授权资料进行训练，同时由联盟银行共同审议，建立标准化评测基准。