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

台湾16家金融机构推动FinLLM项目，斥资近7,000万元打造台湾专属金融大语言模型。通过内化在地法规，解决通用AI容易出错的痛点，预计今年底推出首版银行专用模型。

16家金融机构联手，开发台湾金融业AI FinLLM

随着生成式AI浪潮席卷全球，通用大语言模型在处理专业金融领域时，常面临不够在地化，而且难以对接台湾金融业务知识与规范等痛点。

对此，金融科技产业联盟昨日（4/22）宣布正式推动金融大型语言模型项目（FinLLM），集结16家国内金融机构，并结合国发会、数发部与金管会等产官学资源共同参与。

根据《经济日报》与《iThome》的报道，金管会主委彭金隆指出，金融业是高度监管产业，牵涉大量复杂的在地法规。目前市面上的通用型大型语言模型多以国际数据训练，若直接套用，容易出现法规定适用错误的风险。

数发部部长林宜敬也提到，通用模型面对特定国家的金融专业问题时，常会引述国外法律，产生错误信息。发展具备台湾法规知识与在地化理解能力的模型，已成为确保风险控管与合规的重要工程。

图源：金融科技产业联盟新闻照　数发部部长林宜敬在台湾金融业AI FinLLM金融大语言模型记者会上致词

通过参与这项AI基础建设，金融业期望将合规管理由被动审查转为主动防护，带动金融服务与组织运作的全面转型。

金融科技产业联盟也披露参与项目的名单：中信金、中华邮政、台新金控、永丰金控、合作金库银行、兆丰金控、第一银行、将来银行、国泰金控、富邦金控、华南金控、凯基金控、彰化银行、台湾银行、台湾土地银行与台湾企银。

FinLLM开发时程：5月训练、年底推首版模型

至于金融业FinLLM什么时候会开发完成？官方透露，该项目预计在今年5月正式启动模型训练。

第一阶段将锁定法规与数据基础较完整的银行业，预计今年第3季完成初版模型，并于今年底推出最终版的银行专用模型，后续再逐步扩展至保险与证券领域。《今周刊》指出，整个项目预计投入接近7,000万元的成本。

中信金资讯长贾景光透露，FinLLM项目将结合数发部的「台湾主权AI语料库」与金管会法规建立合法训练基础，交由本土技术团队亚太智能机器进行调校与优化，并由政治大学建立标准化评测机制以判断输出的合规性。

目标是让系统具备初阶银行从业人员的专业水准，能处理授信评估与财务分析等任务，未来也将交由第三方协助模型的授权、迭代与应用生态建立。

图源：金融科技产业联盟新闻照　台湾金融业AI FinLLM金融大语言模型记者会，出席嘉宾合影

FinLLM和现行做法有什么不同？

目前多数银行导入生成式AI时，普遍采用检索增强生成架构。

**贾景光指出，现行做法是在通用模型之外建立知识库，让模型即时查询资料后再生成答案。**虽然可以在一定程度上降低错误率，但在资料切分检索的过程中容易遗漏信息，且当知识量大幅增加时，会面临查询效率下降与回答不稳定的技术瓶颈。

这次金融业共同开发专属FinLLM，与过往的检索增强架构不同之处，是将台湾金融法规与产业知识直接内化进模型当中，系统无需依赖外部查询，就能直接理解金融逻辑并生成答案，能明显提升回应完整性与推理分析能力。

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

未来金融业的应用AI模型，预计将采用混合模式，以内化训练的在地模型为核心，搭配外部知识库补充最新即时信息，并透过人机协作模式把关决策，带动整体金融服务品质与效率的升级。

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