金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。

報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。

在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。

若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。

報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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※ 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9286&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/29)
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英國上議院正逐條審議資料保護和數位資訊法案,期展現脫歐新格局

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國際能源總署發布CCUS(碳捕捉、利用及封存)法律與管制框架指引文件,協助各國建立相應法制

  國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年7月發布「CCUS法律與管制框架:IEA CCUS指引」(Legal and Regulatory Frameworks for CCUS: An IEA CCUS Handbook),協助各國建構碳捕捉、利用及封存(carbon capture, utilisation and storage, CCUS)相關法制。CCUS是有助於實現2050年全球淨零目標的重要除碳技術,可以捕捉空氣中或大型排放源裡的二氧化碳,將捕捉到的二氧化碳進行再利用,或將二氧化碳注入深層地質構造當中永久封存,藉此減緩全球氣候變遷。   建立健全的CCUS管制架構對於達成全球氣候目標至關重要,IEA於該報告中進一步探討25項法制優先議題,大致可依開發階段區分為資源評估(如二氧化碳及地下空隙空間所有權歸屬)、場址開發、施工、營運、開發、關閉與關閉後防止碳洩漏之法律問題。   由於CCUS在各國發展情況有所差異,IEA提出數種立法模式,例如(1)修改既有廢棄物法律規範以管理CCUS活動,但可能無法涵蓋地下權等其他議題;(2)修正部分既有廢棄物規範並結合環境法規既有之管理面向(如環評等)以形成管制框架;(3)在既有的礦產或石油開發規範建立相關二氧化碳注入與儲存等活動規範,將可包含地下權、開發許可程序、營運及關閉等完整生命週期之立法。(4)制定專法以涵蓋CCUS所有面向之活動。   在國際經驗中,立法者與管制機關於建構CCUS法律框架時,經常遭遇下列問題,包含:(1)CCUS在滿足國家能源需求方面的預期作用為何?(2)CCUS法規如何與現有規範進行調適?(3)是否已有可用的監管指導原則?(4)誰是主要的利害關係人?應如何與之進行溝通?(5)未來是否有審查或修正框架之相關程序?(6)監管機構是否有足夠資源監督CCUS活動?IEA建議釐清上述議題,逐步形塑CCUS管制架構。

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