台湾金融业要自己做AI！FinLLM项目斥资近7000万，开发时间、亮点抢先看

台灣16家金融机構推动FinLLM專案，斥资近7,000万元打造台灣專屬金融大语言模型。藉由內化在地法規，解決通用AI易出错的痛点，预计今年底推出首版银行專用模型。

16家金融机構聯手，开发台灣金融业AI FinLLM

随著生成式 AI 浪潮席捲全球，通用大语言模型在處理專业金融领域时，常面臨不夠在地化，而且难以对接台灣金融业務知识与規範等痛点。

对此，金融科技产业聯盟昨日（4/22）宣布正式推动金融大型语言模型專案（FinLLM），集結 16 家国內金融机構，並結合国发会、數发部与金管会等产官学资源共同參与。

根據《经濟日报》与《iThome》的报導，金管会主委彭金隆指出，金融业是高度監理产业，牽涉大量複雜的在地法規。目前市面上的通用型大型语言模型多以国际资料訓練，若直接套用，容易出现法規适用错誤的风险。

數发部部长林宜敬也提到，通用模型面对特定国家的金融專业问題时，常会引述国外法律产生错誤资訊。发展具備台灣法規知识与在地化理解能力的模型，已成为確保风险控管与合規的重要工程。

圖源：金融科技产业聯盟新聞照　數发部部长林宜敬在台灣金融业AI FinLLM金融大语言模型記者会上致詞

藉由參与此 AI 基礎建设，金融业期望將合規管理由被动審查转为主动防護，帶动金融服務与組织运作的全面转型。

金融科技产业聯盟也揭露參与專案的名單：中信金、中华郵政、台新新光金控、永豐金控、合作金庫银行、兆豐金控、第一银行、將来银行、国泰金控、富邦金控、华南金控、凱基金控、彰化银行、台灣银行、台灣土地银行与台灣企银。

FinLLM开发时程：5月訓練、年底推首版模型

至於金融业 FinLLM 什麼时候会开发完成？官方透露該專案预计在今年 5 月正式啟动模型訓練。

第一階段將锁定法規与资料基礎较完整的银行业，预计今年第 3 季完成初版模型，並於今年底推出最終版的银行專用模型，后续再逐步擴展至保险与证券领域。《今周刊》指出，整个專案预计投入接近 7,000 万元的成本。

中信金资訊长賈景光透露，FinLLM 專案將結合數发部的「台灣主權 AI 语料庫」与金管会法規建立合法訓練基礎，交由本土技術團队亞太智能机器进行调校与最佳化，並由政治大学建立標準化評測机制以判斷输出的合規性。

目標是让系统具備初階银行从业人員的專业水準，能處理授信評估与财務分析等任務，未来並將交由第三方協助模型的授權、迭代与应用生態建立。

圖源：金融科技产业聯盟新聞照　台灣金融业AI FinLLM金融大语言模型記者会，出席嘉賓合影

FinLLM跟现行做法有哪边不一樣？

现階段多數银行導入生成式 AI 时，普遍採用檢索增強生成架構。

**賈景光指出，现行作法是在通用模型之外建立知识庫，让模型即时查詢资料后再生成答案。**雖然可以在一定程度上降低错誤率，但在资料切分檢索的过程中容易遺漏资訊，且当知识量大幅增加时，会面臨查詢效率下降与回答不穩定的技術瓶頸。

这次金融业共同开发專屬 FinLLM，与过往的檢索增強架構不同的地方，是將台灣金融法規与产业知识直接內化至模型当中，系统不需依賴外部查詢，就能直接理解金融逻辑並生成答案，能明顯提升回应完整性与推理分析能力。

这也是在台灣 AI 基本法上路、金管会推出金融业 AI 应用指引后，台灣金融业跨出的重要一步。

未来金融业的应用 AI 模型，预计將採用混合模式，以內化訓練的在地模型为核心，搭配外部知识庫補充最新即时资訊，並透过人机協作模式把关決策，帶动整體金融服務品质与效率的升級。

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