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。
龔柏龍
副法律研究員 編譯整理
Financial Stability Board, The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence (2024),https://www.fsb.org/uploads/P14112024.pdf (last visited Dec. 30, 2024).
設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項，於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化，超過20個以上之國內外汽車製造商等機關，預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路，參加之大規模實證實驗。 SIP自動駕駛系統係從2013年開始，以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標，並協調產官學各界共同領域工作，和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖（由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform＝ DMP 開發之3D地圖）、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。 研究開發由汽車製造商於公開場合下進行，並接受大眾檢視，於研究開發成果公布同時，也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模，係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 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://www.tips.org.tw）
美國啟動「綠色按鈕」機制，落實21世紀智慧電網政策綱領「綠色按鈕」（Green Button）已於今年（2012）1月正式啟動，運用新的智慧電網科技，容許約六百萬加州用電戶在網站上按下一個按鈕後，便可及時獲取他們的詳細能源使用資訊，同時，其他加州地區公用事業業者也承諾在同年內讓另外十二萬用電戶也可得到同樣的服務，歐巴馬政府同時也於今年3月22日宣布，全美其他地區九個主要公用事業業者也承諾加入「綠色按鈕」的行動中，提供這個新興服務給超過一千五百萬用電戶，許多其他相關業者也宣布加入行動，積極投入發展與「綠色按鈕」相容的應用軟體與服務，提供更多節約能源的方法。 「綠色按鈕」這個行動是由智慧電網互通性專家諮詢小組（SGIP）所主導，這個由美國國家標準與技術研究院(NIST)創立於2009年的工作小組，成員超過750個不同種類的相關業者及政府機關，目的在於致力協調智慧型電網發展的標準與互通性。而為了響應政府的號召—希望業者能提供消費者易懂的能源使用資訊，藉由淺顯易懂的方法讓消費者可以便利地獲取自己對於能源的使用數據，進而設法使消費者減少在能源上的花費，乃係美國政府於去年6月（2011）提出的21世紀智慧電網政策綱領中重要的政策之一。 美國環保署也已經加入了「綠色按鈕」的行列，將利用「綠色按鈕」的數據來幫助商業建築所有人評估他們的耗能與其推動的「能源之星」（Energy Star）認證計畫相結合，給予「能源之星」績效分數（performance scores）。