金管會指導、中信金控召集，臺灣 16 家指標性金控與銀行共同啟動「金融大語言模型 FinLLM」專案，基於數發部主權 AI 語料庫打造在地化金融 AI。
（前情提要：台灣政府正積極佈局「主權AI」，國科會主委吳誠文：籌組國家人工智慧戰略特別委員會 ）
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16 家金控、2 家公股銀行、再加上金融研訓院、資策會、政大金融科技研究中心，共同去實現一個目標：台灣要有自己的金融大語言模型。
這個專案名為 FinLLM，由金管會指導成立的金融科技產業聯盟發起，中信金控擔任召集人，今（23）日在金融科技創新園區 FinTechSpace 正式啟動。
從「各自研發」轉向「集體協作」
過去，每一家金控想做 AI，就得自己蒐集語料、自己訓練、自己評測。算力成本高、資料授權散、法遵風險個別承擔，結果是每一家都做得不上不下，錢燒了不少、能落地應用的場景卻少得可憐。
這次的結構不一樣。參與的 16 家機構涵蓋中信金控、國泰金控、富邦金控、臺新新光金控、永豐金控、合庫金控、兆豐金控、第一金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、臺灣銀行、土地銀行、臺灣中小企業銀行、中華郵政與將來銀行，幾乎把臺灣金融業的主要玩家一次拉進同一個專案。
再加上金融研訓院、資策會、政大金融科技研究中心與亞太智慧機器等研究與技術單位，FinLLM 從資料授權、模型訓練、評測到商業模式維運，打算整條打通。
更關鍵的是，資料授權的法律風險也能共同承擔，這對金融業而言，往往比算力成本更棘手。
基底是數發部的主權 AI 語料庫
FinLLM 不是一個從零訓練的模型。它的底座，是數發部正在建置的主權 AI 語料庫。
主權 AI 語料庫。翻譯過來就是，由國家主導、蒐集臺灣在地語言、法規、檔案資料，作為本土 AI 模型的訓練基礎。這個專案已列入國家級 AI 新十大建設的行動方案之一，位階並不低。
金融聯盟的角色，是把這個通用基底，進一步餵進金融特定的語料：臺灣金管會規範、公司治理守則、各銀行的作業手冊、理財商品說明書、風險揭露檔案。
美系大型模型再強，面對臺灣金融監理語境，可能也無法完整解答。舉個例子，問 GPT 一條臺灣金融消費者保護法的條文，它也許能給出通用解釋，但碰到「境外結構型商品」、「高齡客戶適合度審查」這類臺灣監理特有的概念，回答的精準度可能就會掉下來。
聯盟透過合法授權資料進行訓練，同時由聯盟銀行共同審議，建立標準化評測基準。
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