防制洗錢金融行動工作組織(Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF)為因應虛擬資產(Virtual Assets)對於打擊洗錢與資恐主義措施所帶來的衝擊,協助各國建立可供遵循的一致性標準,於2018年10月修改FATF建議書(The FATF Recommendations),定義「虛擬資產」與「虛擬資產服務提供業者」(Virtual Asset Service Providers, VASPs),將其納入國際洗錢防制之範疇。
為使各國監管機關依據FATF相關建議,正確評估與降低虛擬資產與VASPs所可能涉及的洗錢與資恐風險,有效進行管理並建立公平競爭的虛擬資產產業體系,FATF於2019年6月21日,針對建議書中第15點-新科技所可能隱藏的洗錢隱憂,加入解釋性說明,列出FATF對於虛擬資產和VASPs的應用標準,包含建議監管機關採取註冊或許可制度,以利進行監督與審查,而非透過自律組織方式進行督導,並與他國進行國際合作。以及為防止不法份子與其同夥擁有對VASPs的控股權(controlling interest)或管理職能(management function),各國主管機關須採取必要的法律或監管措施。另監管機構應有足夠權力監督並確保VASP遵守打擊洗錢和恐怖主義融資的要求,包括進行檢查,強制公開資訊和實施金融制裁。
FATF同時公布「虛擬資產與虛擬資產服務商之風險基礎指引」(Guidance for a Risk-Based Approach to Virtual Assets and Virtual Asset Service Providers),指導各司法管轄區如何應用風險基礎方法,針對虛擬資產相關活動與服務商,進行洗錢與資恐防制。相關主管機構在進行風險評估時,應考量特定的虛擬資產類型或VASP活動,了解其具體架構與運作在金融體系和國家經濟的作用,以及對洗錢與資恐防制的影響,將類似風險的產品或服務應用類似的監理原則處理,並針對虛擬資產的匿名性加強客戶識別機制。隨著VASP活動發展,主管機關亦應審視其他監管措施(如消費者保護、資訊安全、稅務等)與洗錢與資恐防制之間的關聯,進行短期與長期的政策擬定,以制定全面性的監管框架。
FATF預計於2020年6月開始啟動上述新審查機制,為期12個月,檢視各國對於前述具體要求之落實情況。以及持續與民間企業合作,共同探討虛擬資產的基礎技術、使用類型、相關業務模式。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。
英國財政部宣布將不再採用二代民間融資英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資(Private Finance 2,PF2)。 PF2是英國自1992年推行的民間融資提案(Private Finance Initiative, PFI)的進階版。PFI屬於「公私協力」(Public Private Partnerships)範疇,其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識,和民間機構簽訂PFI契約,先由民間機構興建、營運公共建設,政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後,依據雙方契約所訂之評估指標及規範,檢視民間機構之服務品質有無符合約定,再予以付款,倘未達到績效指標或資產無法提供服務時,則有扣款機制。 PFI在英國運作20多年,雖確實有效減輕政府財政負擔,但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此,英國於2011年對PFI進行改革,推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構,但讓政府參股投入部分資金,成為投資者之一;簡化案件行政程序,從計畫啟動到選出最優申請人,原則不得超過18個月;要求民間機構披露公開資產報酬,提升透明度等。 PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設,但此二模式的使用率近來已顯著下降,此可從英國雖修正PFI推出PF2,但PF2迄今僅使用了六次,以及目前的PFI及PF2契約,有86%是在2010年前簽立可證。此外,採用PFI或PF2契約後,如發生契約提前終止情形,機關須依約買回公共建設,導致仍須支付高額費用,凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又,預算責任辦公室(Office of Budget Responsibility)亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。 英國財政部已聽取前述各個關注,並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ,但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約,會履行承諾完成履約,因為契約終止所生之高額補償,將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」(Value for Money),故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。 PFI起源於英國,此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式-PF2,此政策對PFI有無影響,以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施,相信將受到各國的關注。
英國數位、文化、媒體暨體育部發布資料道德與創新中心公眾諮詢英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS)於2018年6月13日發布有關資料道德與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation)之公眾諮詢,本次諮詢將於2018年9月5日截止。 在資料使用與人工智慧皆快速發展且對生活模式產生重大改變之背景下,英國政府認為企業、公民以及公部門對於資料及人工智慧的安全及道德創新都需要有明確規範以資遵循,以因應該領域快速發展而生的問題。為此,英國政府欲新建一個資料倫理與創新中心,該中心本身並不會對於資料及人工智慧的使用作出規範,主要係通過吸收各界的經驗及見解,統整這些經驗或見解並轉化為對政府現行監管方面缺陷之建議,該中心具有獨立諮詢之地位(independent advisory status),提供政府對資料及人工智慧相關議題之治理建議。 諮詢文件內指出中心作用及目標旨在提供政府政策指導,並與監管機構、研究機構、公民社會密切合作,以制定正確的政策措施;對於中心的活動及產出,政府認為中心可進行對於資料及人工智慧的分析及預測,並擬定最佳實務作法(如開發有效及合乎道德的資料及AI使用框架),進而向政府提供有助資料及人工智慧之安全及道德創新發展的相關建議。 本次公眾諮詢主要針對資料道德與創新中心之營運方式及重點工作領域徵詢意見,所提出問題大致上包括是否同意中心目前的職責及目標?中心該如何與其他機構進行合作?中心應採取哪些行動?是否同意目前建議的行動類型?中心需要哪些法定權力?中心如何向政府提交建議?是否應將中心提交之建議向大眾公開? 我國行政院於今(2018)年1月18日提出為期4年之「台灣AI行動計畫(2018-2021)」,計畫內容之五大重點為:(1)AI領航推動;(2)AI人才衝刺;(3)建構國際AI創新樞紐;(4)創新法規、實證場域與資料開放;(5)產業AI化,其中,第4點細部內容提及將建立高資安防護及親善介面之資料開放與介接平台,顯見我國政府正全力推動AI發展,亦對資料開放相關議題頗為重視。是以,英國資料道德與創新中心之發展在未來我國推動AI普及與產業AI化之進程上,似可提供我國參考方向,以健全AI發展之法制環境。
為保護金融消費者日本金融廳研議「電子銀行法」相關立法二00四年十二月九日日本金融廳表示,為因應日益頻繁的網路及IC智慧卡被用以進行電子金融交易的現況,該廳將研議「電子銀行法」(暫稱)之立法以保障金融消費者,並將此納為未來施政方針。該項立法提案計劃已納入金融廳最新的金融行政方針─「金融重點強化計劃」(2005年4月起2007年3月止)之中,期待在2005年至2006年度間完成立法。 目前電子金融交易及電子現金等實務現況雖有可能涉及「電子簽章法」及「電子消費者契約法」的相關規範,惟金融廳的研究認為尚缺乏對此類交易活動的「總合性立法規範」。該立法研議甚擬導入對於因在網路上交易不慎遭受「冒名欺騙」 (?????;spoofing)的被害人,由金融機構為一定額補償的制度。