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:2026/06/29)
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由美國網路安全暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, 簡稱CISA)自2024年以來,持續主導並規劃《SBOM網路安全之共同願景》(A Shared Vision of Software Bill of Materials(SBOM) for Cybersecurity)之指引訂定,作為保障網路安全之國際共通指引。於2025年9月3日,由日本內閣官房網路安全統括室為首,偕同經濟產業省共同代表日本簽署了該份指引,包含日本在內,尚有美國、德國、法國、義大利、荷蘭、加拿大、澳洲、紐西蘭、印度、新加坡、韓國、波蘭、捷克、斯洛伐克等共計15個國家的網路安全部門,皆同步完成簽署。以下為指引之重點內容: 1. 軟體物料清單的定位(Software Bill of Materials, 簡稱SBOM) SBOM於軟體建構上,包含元件內容資訊與供應鏈關係等相關資訊的正式紀錄。 2. 導入SBOM的優點 (1) 提升管理軟體弱點之效率。 (2) 協助供應鏈風險管理(提供選用安全的軟體,提升供應商與使用者之間溝通效率)。 (3) 協助改善軟體開發之進程。 (4) 提升管理授權軟體之效率。 3. SBOM對於利害關係人之影響 (1) 使軟體開發人員可選擇最符合需求的軟體元件,並針對弱點做出適當處置。 (2) 軟體資訊的透明化,可供採購人員依風險評估決定是否採購。 (3) 若發現軟體有新的弱點,使軟體營運商更易於特定軟體與掌握弱點、漏洞。 (4) 使政府部門於採購流程中,發現與因應影響國家安全的潛在風險。 4. SBOM適用原則與相關告知義務 確保軟體開發商、製造商供應鏈的資訊透明,適用符合安全性設計(Security by Design)之資安要求,以及須承擔SBOM相關告知義務。 近年來軟體物料清單(SBOM),已逐漸成為軟體開發人員與使用者,於管理軟體弱點上的最佳解決方案。然而,針對SBOM的作法與要求程度,各先進國家大不相同,因此透過國際共通指引的簽署,各國對於SBOM的要求與效益終於有了新的共識。指引內容不僅建議軟體開發商、製造商宜於設計階段採用安全設計,以確保所有類型的資通訊產品(特別是軟體)之使用安全,也鼓勵製造商為每項軟體產品建立SBOM並進行管理,包含軟體版本控制與資料更新,指引更強調SBOM必須整合組織現有的開發與管理工具(例如漏洞管理工具、資產管理工具等)以發揮價值。此份指引可作為我國未來之參考借鏡,訂定相關的軟體物料清單之適用標準,提升政府部門以及產業供應鏈之網路安全。

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