台灣金融業打團體戰 自建AI模型
台灣金融科技產業聯盟22日宣布推動「金融大語言模型（FinLLM）」專案，集結16家金融機構與產官學資源，5月啟動模型訓練、年底推出首版銀行模型，打造「最懂台灣金融」的在地AI基礎建設，宣示金融業邁入自建AI的新里程碑。
此次由中國信託銀行等16家銀行等共同打造的「金融大語言模型，FinLLM)」，其建置費用約新台幣4000萬至7000萬元（約127萬美元至222萬美元），預計第一版會在今年8月推出，年底完成最終版本並發表成果，今年會以銀行業務為主，後續將逐步擴展至保險與證券領域。明年第1季可望有以FinLLM為基礎的AI Agent（代理人）誕生。
台灣金管會主委彭金隆說，金融業高度仰賴語言與文本處理，但同時也是高度監理產業，牽涉大量在地法規與監理實務，難以直接套用國際通用模型，發展在地化金融大語言模型，已成為產業升級的必要工程。也因銀行本身已跨足多元金融業務，相關法規與資料基礎較完整，金管會預期，可加快模型訓練與落地速度，作為後續跨業延伸的核心。
他強調，該計畫具三大效益。首先是強化國家主權AI的應用，將本土法規與產業知識內化，降低對境外模型依賴，有助資料治理和資安自主能力。其次是透過16家機構共同投入，結合學研與科技資源，避免重複投資、建立共用AI基礎設施，推動金融產業整體技術升級。第三則是擴大應用外溢，未來可延伸到中小型金融機構、一般企業、教育單位等，提升金融知識可及性，推動普惠金融。
彭金隆說，該計畫已納入國發會AI新十大建設推動方案，數發部也提供主權AI語料庫作為訓練來源，顯示跨部會整合推動金融科技的決心。
中信銀董事長陳佳文指出，企業已快速分化為「AI相關」與「非AI」，前者在營收與市值表現上大幅領先，顯示AI導入已成決定競爭力的關鍵因素。
陳佳文更點出，國際標竿銀行如摩根大通、加拿大皇家銀行與星展銀行近年均維持高獲利能力，背後關鍵在於數位與AI應用領先，其中摩根大通一年投入高達150億美元發展科技與AI，已成全球金融機構競逐門檻。
