金融機構AI交易佈局：策略、風險與合規全解析

在金融科技快速發展的浪潮下，AI 交易技術已成為金融機構提升競爭力的關鍵。根據業界統計，已有高達 87% 的銀行導入了 AI 應用，顯示 AI 在金融領域的滲透率不斷提高。那麼，金融機構如何佈局AI交易技術？

首先，金融機構在佈局 AI 交易技術時，應評估生成式人工智慧模型的性能與成本效益，並在開源與封閉、API 與託管之間進行權衡。此外，還需考量技術的採購、建立、收購或等待，以制定最適合自身需求的策略。在部署 AI 交易系統時，亦須關注風險管理與合規議題。金管會公佈的金融業運用AI的6項核心原則，強調建立治理及問責機制、重視公平性及以人為本的價值觀、保護隱私及客戶權益，以及確保系統穩健性與安全性，為金融機構在 AI 交易技術的應用上提供了明確的指導方向。同時，AI模型安全也是金融機構需要重視的一環，透過實施資訊安全實務作法或管控使用者界面等方式，保護模型及資料。若想了解更多關於AI在金融領域的應用，可以參考這篇關於 [AI在個人理財顧問 (Robo-Advisors) 中的深度應用](https://intelligentdata.cc/ai%e5%9c%a8%e5%80%8b%e4%ba%ba%e7%90%86%e8%b2%a1%e9%a1%a7%e5%95%8f-robo-advisors-%e4%b8%ad%e7%9a%84%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e6%87%89%e7%94%a8/) 。

 

從我的經驗來看，金融機構在導入 AI 交易技術時，應由高階主管負責 AI 相關監督管理，建立內部治理架構，確保 AI 系統的管理和運作透明可監控。此外，建立全面且有效的 AI 風險管理機制，並整合至現行風險管理及內部控制作業，進行定期評估和測試，也至關重要。

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這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
1. 策略性評估與決策： 金融機構應全面評估生成式AI模型的性能與成本效益，並審慎考量技術採購、建立、收購或等待的策略選項。同時，參考金管會發布的「金融業運用人工智慧(AI)指引」，確保AI系統符合法規及倫理標準。簡單來說，就是知己知彼，選對方向再出發。
2. 數據驅動的AI交易： 重視數據策略，建立全方位數據收集體系，涵蓋市場、交易、另類及客戶數據。 進行結構化與標準化處理，並利用機器學習、自然語言處理等技術，從海量數據中挖掘市場洞察，預測市場趨勢。建立靈活且可擴展的數據平台，支持AI模型的運行與部署。確保數據品質是AI交易成功的基石。
3. 風險管理與監控： 由高階主管負責AI相關監督管理，建立內部治理架構，確保AI系統的管理和運作透明可監控。 建立全面且有效的AI風險管理機制，並整合至現行風險管理及內部控制作業，進行定期評估和測試。 參考金管會的核心原則，重視公平性、隱私保護及系統安全。風險管理是AI交易中不可或缺的一環。

AI交易技術佈局：金融機構的數據策略

在金融機構積極擁抱AI交易技術的浪潮中，數據策略扮演著至關重要的角色。如同建造摩天大樓需要穩固的地基，成功的AI交易系統也需要高品質、結構化的數據作為基石。沒有完善的數據策略，再先進的AI模型也難以發揮其應有的效用。因此，金融機構必須從戰略層面重視數據的規劃、管理和應用，才能在AI交易領域取得領先優勢。

數據收集：廣泛且深入

金融機構應建立全方位的數據收集體系，涵蓋以下幾個主要來源：

• 市場數據： 股票、債券、外匯、期貨等各類金融資產的歷史價格、交易量、波動率等數據。
• 交易數據： 機構內部的交易記錄，包括交易時間、價格、數量、交易對手等。
• 另類數據： 新聞報導、社群媒體情緒、衛星圖像、氣象數據等，這些非傳統的金融數據能提供額外的市場洞察。
• 客戶數據： 客戶的投資偏好、風險承受能力、交易行為等數據，有助於開發個性化的AI交易策略。

為了確保數據的品質，金融機構需要建立標準化的數據收集流程，並採用自動化的數據清洗工具，過濾掉錯誤、重複或不完整的數據。

數據管理：結構化與標準化

收集到的大量數據需要進行結構化和標準化處理，才能方便AI模型的使用。金融機構可以採用以下方法：

• 建立數據倉庫： 將來自不同來源的數據整合到統一的數據平台，方便查詢和分析。
• 定義數據標準： 制定統一的數據格式、命名規則和數據字典，確保數據的一致性和可比性。
• 實施數據治理： 建立數據管理的組織架構和流程，明確數據所有者、數據管理員和數據使用者的權責。

此外，金融機構還應重視數據安全，採取加密、訪問控制等措施，保護敏感數據免受未經授權的訪問。

數據分析：挖掘洞察與預測

數據的價值在於應用。金融機構應利用先進的數據分析技術，從海量數據中挖掘有價值的市場洞察，並用於預測市場趨勢。

• 機器學習： 利用機器學習算法，建立預測模型，例如股價預測、趨勢預測、風險預警等。
• 自然語言處理 (NLP)： 分析新聞報導、社群媒體等文本數據，瞭解市場情緒，並將其納入交易策略。
• 圖數據庫： 利用圖數據庫，分析金融市場的網絡結構，例如股權關係、交易對手關係等，發現潛在的風險和機會。

在數據分析的過程中，金融機構應注意避免過度擬合，並定期驗證模型的有效性。 此外，根據金管會的「金融業運用人工智慧(AI)指引」，應建立由具AI專業之獨立第三方進行審查、評測的機制，確保AI系統的公平性和合規性。

數據平台：靈活與可擴展

為了支持AI交易系統的運行，金融機構需要建立靈活且可擴展的數據平台。該平台應具備以下功能：

• 數據存儲： 支持海量數據的存儲和管理，包括結構化數據、非結構化數據和流數據。
• 數據處理： 提供高效的數據處理能力，支持批處理和實時處理。
• 模型部署： 支持AI模型的快速部署和迭代，方便交易員使用。
• API接口： 提供豐富的API接口，方便與其他系統集成。

金融機構可以選擇自建數據平台，也可以採用雲端數據平台，例如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) 等。選擇雲端數據平台可以降低成本，並提高可擴展性。

總之，數據策略是金融機構佈局AI交易技術的核心。只有建立完善的數據收集、管理、分析和平台體系，才能充分發揮AI的潛力，在競爭激烈的金融市場中脫穎而出。

AI交易平台建置：金融機構的技術佈局

在金融機構佈局AI交易技術的過程中，AI交易平台的建置是至關重要的一環。一個穩健、高效且靈活的平台，是實現AI交易策略、管理風險、並符合法規要求的基石。金融機構在建置AI交易平台時，需要仔細評估自身的需求、資源和風險承受能力，做出明智的技術選擇。

以下列出金融機構在建置AI交易平台時需要考慮的幾個關鍵面向：

平台架構

• 基礎設施：

  選擇適合AI交易的硬體和軟體基礎設施至關重要。這包括高性能的伺服器、低延遲的網路、以及高效能的運算資源（如GPU）。此外，雲端服務也是一個值得考慮的選項，它可以提供彈性的資源擴展和降低維護成本。 金融機構可以評估像是
  Amazon Web Services (AWS)、
  Microsoft Azure、
  Google Cloud Platform (GCP)等雲端服務商，選擇最符合需求的方案。

• 數據平台：

  AI交易仰賴大量的金融數據，因此，一個高效的數據平台是不可或缺的。該平台需要具備數據收集、儲存、清洗、整理和分析的能力。金融機構可以考慮使用專門的數據倉庫、數據湖或串流數據處理平台，以滿足不同類型數據的需求。

• AI模型開發環境：

  提供一個友善的AI模型開發環境，可以加速AI交易策略的開發和部署。這個環境應該包含常用的機器學習和深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）、程式語言（如Python、R）、以及模型管理工具。此外，版本控制和協作功能也是不可或缺的。

• 交易執行系統：

  AI交易平台需要與交易所或經紀商的交易執行系統無縫整合，才能實現自動化的交易。這需要開發專用的API或使用現成的交易連接器。低延遲和高可靠性是交易執行系統的關鍵要求。

技術選型

• 開源 vs. 封閉：

  金融機構可以選擇使用開源或封閉的AI交易平台。開源平台通常具有較高的靈活性和客製化能力，但需要較高的技術能力和維護成本。封閉平台則通常提供更完善的技術支援和更易於使用的介面，但靈活性較低。

• API vs. 託管：

  金融機構可以選擇使用API或託管的AI交易平台。API允許金融機構自行開發和管理AI交易策略，但需要較高的技術能力。託管平台則提供現成的AI交易策略和技術支援，但靈活性較低。考量不同方案的成本效益。

• 模型安全：

  保護基礎設施，包括對API、模型及資料的使用進行適當控管。 防範網路攻擊，避免模型被篡改或效能受損。 透過實施資訊安全實務作法或管控使用者界面等方式，保護模型及資料。在AI 模型佈署前進行適當且有效的安全評估。

團隊組建

• 資料科學家：

  負責收集、清洗、整理和分析金融數據，建立和優化AI模型。

• 軟體工程師：

  負責開發和維護AI交易平台的基礎設施和應用程式。

• 交易員：

  負責設計和執行AI交易策略，監控交易系統的運行狀態。

• 風險管理人員：

  負責建立和完善風險管理體系，監控AI交易系統的風險。

• 合規人員：

  負責確保AI交易系統符合相關的金融法規。

其他考量

• 可擴展性：

  AI交易平台需要具備良好的可擴展性，以應對不斷增長的數據量和交易量。

• 可靠性：

  AI交易平台需要具備高可靠性，以確保交易系統的穩定運行。

• 安全性：

  AI交易平台需要具備完善的安全機制，以保護敏感的金融數據和交易資訊。

• 監控與日誌：

  提供實時監控和詳細日誌記錄，以便及時發現和解決問題。

總之，AI交易平台的建置是一個複雜的過程，需要金融機構在技術、人才和資金方面投入大量的資源。然而，一個成功的AI交易平台可以為金融機構帶來顯著的競爭優勢，提高交易效率、降低交易成本、並創造新的盈利機會。

AI交易風險管理：金融機構如何完善風控體系？

在金融機構佈局AI交易技術的過程中，風險管理是至關重要的一環。AI交易雖然能帶來效率和收益的提升，但也伴隨著新的風險，金融機構必須建立完善的風控體系，才能確保AI交易系統的穩健運行和資金安全。面對AI模型在金融領域的廣泛應用，風險管理顯得格外重要。 我們將探討金融機構如何有效地識別、評估和管理AI交易的相關風險，從而構建一個安全、可靠的AI交易環境。

AI交易風險的種類

• 模型風險：AI模型的準確性和可靠性直接影響交易決策，不完善的模型可能導致錯誤的交易信號和損失。模型風險包括模型設計缺陷、數據質量問題、過度擬合等。
• 數據風險：AI模型依賴大量數據進行訓練和預測，數據的準確性、完整性和及時性至關重要。數據風險包括數據污染、數據洩露、數據偏差等。
• 技術風險：AI交易系統的穩定性和安全性是關鍵，技術故障、網路攻擊、系統漏洞等都可能導致交易中斷和損失。
• 合規風險：AI交易系統必須符合相關的法律法規，如金管會發布的「金融業運用人工智慧(AI)指引」，不合規的AI交易系統可能面臨監管處罰。
• 操作風險：AI交易系統的部署、維護和監控需要專業團隊，操作失誤、人員不足、流程不完善等都可能導致風險。
• 倫理風險：AI交易系統的決策過程可能存在偏見和歧視，損害公平性和客戶權益。

金融機構完善風控體系的策略

• 建立全面的風險管理框架：

  金融機構應建立一套全面的AI交易風險管理框架，涵蓋風險識別、評估、監控和應對等環節。該框架應與現有的風險管理體系相整合，確保AI交易風險得到有效管理。

• 加強模型風險管理：

  模型驗證：對AI模型進行嚴格的驗證，包括回溯測試、壓力測試、敏感性分析等，確保模型的準確性和穩定性。IBM watsonx.governance 可以協助各組織在一個整合平台上輕鬆指導、管理和監控AI活動。 台灣金管會也強調金融機構在部署前宜對模型進行測試，以確保其產出結果符合預期目的。

  模型監控：建立模型監控機制，定期評估模型的性能，及時發現和解決模型漂移等問題。

  模型解釋性：提高AI模型的解釋性，瞭解模型的決策邏輯，降低黑箱風險。可以利用SHAP等工具，對AI模型進行全面與局部解釋，幫助使用者瞭解哪些自變數對整體模型預測最為重要。

• 強化數據治理：

  數據質量控制：建立完善的數據質量控制流程，確保數據的準確性、完整性和及時性。舉例來說，在預測信用風險時，務必收集並驗證客戶的交易紀錄、財務狀況和線上行為模式等數據，才能建立有效的AI信用評級模型。

  數據安全保護：採取嚴格的數據安全措施，防止數據洩露和未經授權的訪問。金融機構應對負責AI系統之部門、團隊及相關人員提供培訓與資源，並應以風險為基礎做出適當之決策及監督。

  數據合規管理：確保數據的收集、使用和存儲符合相關的法律法規，如個人資料保護法等。

• 提升技術安全防護：

  安全漏洞掃描：定期進行安全漏洞掃描，及時修補系統漏洞，防止網路攻擊。就像任何其他應用程式一樣，一旦你為AI模型暴露了API 端點，它就會暴露於API 攻擊中，例如SSRF 攻擊、SQL 注入攻擊等。

  入侵檢測系統：部署入侵檢測系統，實時監控系統的運行狀態，及時發現和應對安全威脅。Zinemx Exchange推出了AI交易風險監控系統，該系統能夠實時監控並識別異常交易行為，有效減少市場風險。

  災難恢復計劃：制定完善的災難恢復計劃，確保在系統故障或遭受攻擊時能夠迅速恢復。

• 完善合規管理：

  熟悉法規：深入瞭解相關的法律法規，如金融業運用人工智慧(AI)指引等，確保AI交易系統的合規性。

  合規審查：定期進行合規審查，評估AI交易系統是否符合法規要求。

  建立獨立審查機制：針對風險程度較高的AI系統，建立由具AI專業之獨立第三方進行審查、評測之機制，確保AI系統符合各項核心原則。

• 加強人員培訓：

  提升AI知識：對相關人員進行AI知識培訓，提高他們對AI技術的理解和應用能力。

  風險意識：加強人員的風險意識，使他們能夠識別和應對AI交易中的潛在風險。

  道德規範：建立AI倫理規範，引導人員以負責任的方式使用AI技術。

案例分析

一家大型加密貨幣交易所注意到，比特幣網路上出現了一連串異常交易，涉及數十個高風險錢包。這些錢包的特徵是短期內進行多筆大額交易，隨後迅速撤離資金，這正是典型的「Rug Pull」（項目方捲款逃跑）手法。 該交易所隨即採用Pérez-Cano 的異構圖變壓器模型，將所有交易建構成複雜的網絡圖，並利用無監督學習來檢測潛在風險。結果在短短幾天內，AI 系統成功地識別出多個藏匿於正常交易中的可疑錢包，並及時封鎖了相關交易，避免了數百萬美元的潛在損失。

透過上述的風險管理策略，金融機構可以更有效地管理AI交易帶來的風險，確保AI交易系統的穩健運行，並在合規的框架下實現AI技術的價值。

AI交易合規與倫理：金融機構的佈局考量

隨著AI交易技術在金融領域的快速發展，合規性與倫理道德已成為金融機構在佈局AI交易時必須嚴肅面對的核心議題。不論是為了遵守法規要求，或是維護企業的社會責任，金融機構都應將合規與倫理考量納入AI交易系統的設計、開發、部署和監控的各個環節。在2024年6月20日，金管會公佈了「金融業運用人工智慧(AI)指引」，明訂金融機構可依AI系統具體使用情境所涉風險，合理選擇緩解風險之機制及落實方法，包括採取更具成本效益之方法達成目的。這份指引雖然不具法律拘束力，但旨在鼓勵金融業在風險可控的情況下導入、使用及管理AI。

合規性要求

1. 法規遵循

• 金融法規：AI交易系統必須遵守所有相關的金融法規，例如證券交易法、反洗錢法、個人資料保護法等。
• 監管報告：金融機構需要定期向監管機構報告AI交易系統的運行情況、風險管理措施和合規性評估結果。
• 合規審查：定期進行合規審查，確保AI交易系統符合最新的法規要求。可以建立由具AI專業之獨立第三方進行審查、評測之機制。

2. 資料治理

• 資料隱私：在收集、處理和使用交易資料時，必須嚴格遵守個人資料保護法，保護客戶的隱私權益。
• 資料安全：採取適當的資料安全措施，防止資料洩露、篡改或遺失。
• 資料品質：確保用於訓練和運行AI模型的資料品質，避免因資料錯誤或偏差導致交易決策失誤。

3. 模型風險管理

• 模型驗證：在部署AI交易模型之前，進行嚴格的驗證，確保模型的準確性、穩定性和可靠性。
• 模型監控：持續監控AI交易模型的運行狀態，及時發現和處理潛在的風險。
• 壓力測試：定期對AI交易系統進行壓力測試，評估系統在極端市場條件下的表現。

倫理道德考量

1. 公平性與透明性

• 避免歧視：確保AI交易系統不會對特定群體或個人造成歧視。
• 透明性：提高AI交易決策過程的透明度，讓交易員和客戶能夠理解AI的決策邏輯。
• 可解釋性： 致力於提升AI模型的可解釋性，確保金融機構可清楚說明「自行或委託研發並使用之AI系統」如何運作及其預測或決策過程背後之邏輯。

2. 責任與問責

• 明確責任：明確AI交易系統的責任歸屬，確保在出現問題時能夠及時追究責任。
• 人為監督：建立完善的人為監督機制，確保AI交易系統的決策符合倫理道德標準。
• 緊急應變：制定緊急應變計畫，以便在AI交易系統出現故障或異常情況時能夠迅速採取行動。

3. 永續發展

• 環境保護： 考慮AI交易系統的能源消耗和碳排放，採取措施降低對環境的影響。
• 社會責任： 將社會責任納入AI交易策略，避免對社會造成負面影響。
• 公司治理：在公司治理的層面，適當列入永續發展綜合指標。

AI模型安全

1. 基礎設施保護

• API控管： 對API、模型及資料的使用進行適當控管，防止未經授權的存取。
• 防範網路攻擊： 採取措施防範網路攻擊，避免模型被篡改或效能受損。
• 安全評估： 在AI模型佈署前進行適當且有效的安全評估，確保系統的安全性。

2. 資料安全

• 資料加密： 對敏感資料進行加密，防止資料洩露。
• 訪問控制： 實施嚴格的訪問控制，限制對資料的訪問權限。
• 資料最小化： 確保AI運算用的資料中，不應將客戶的有關資料全都拿來運用。

3. 使用者界面安全

• 安全實務： 透過實施資訊安全實務作法或管控使用者界面等方式，保護模型及資料。

應對生成式AI的挑戰

1. 偏見與歧視

• 評估偏見： 導入生成式AI時，評估是否對特定群體產生偏見或歧視之情況。
• 降低不公平： 採取措施降低可能之不公平情況，確保AI系統的公正性。

2. 第三方風險

• 風險管控： 使用第三方業者開發之生成式AI，如無法掌握訓練過程及確保其數據或運算所得出之結果符合公平性時，金融機構對其產出之資訊，仍需由其人員就其風險進行客觀且專業的管控，以避免對客戶或金融消費者產生不公平之情況。

金融機構在佈局AI交易技術時，必須將合規與倫理考量放在首位，建立完善的風險管理體系，確保AI交易系統的合法合規、公平公正、安全可靠。唯有如此，才能充分發揮AI交易的潛力，提升金融服務的效率和品質，同時維護金融市場的穩定和健康發展。

金融機構如何佈局AI交易技術？結論

綜觀全文，我們深入探討了金融機構如何佈局AI交易技術這一重要議題，涵蓋了策略制定、技術架構、風險管理和合規考量等多個面向。隨著AI技術日新月異，金融機構若想在競爭激烈的市場中脫穎而出，積極擁抱AI交易已是不可逆轉的趨勢。 除了本文探討的重點，AI在金融領域還有許多值得深入研究的應用，例如 AI在個人理財顧問 (Robo-Advisors) 中的深度應用，也值得金融機構關注。

然而，在追求技術創新的同時，金融機構必須牢記風險管理和合規的重要性，建立完善的風控體系，確保AI交易系統的穩健運行和資金安全。唯有在合規的框架下，才能充分發揮AI的潛力，提升金融服務的效率和品質，同時維護金融市場的穩定和健康發展。 就像評估 台股 股價營收比 一樣，掌握充分的資訊才能做出更明智的決策。

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金融機構如何佈局AI交易技術？常見問題快速FAQ

Q1: 金融機構在部署 AI 交易技術時，最需要關注哪些核心原則？

金融機構在部署 AI 交易技術時，應遵循金管會公佈的 6 項核心原則：建立治理及問責機制、重視公平性及以人為本的價值觀、保護隱私及客戶權益、以及確保系統穩健性與安全性。此外，AI 模型安全也是必須重視的一環，應透過實施資訊安全實務作法或管控使用者界面等方式，保護模型及資料。這些原則為金融機構在 AI 交易技術的應用上提供了明確的指導方向。

Q2: 在建置 AI 交易平台時，金融機構應該如何選擇合適的技術？

金融機構在選擇 AI 交易平台技術時，應仔細評估自身的需求、資源和風險承受能力。 需要考量的面向包括：開源與封閉平台的選擇，API 與託管方案的權衡，以及模型安全。 開源平台具有較高的靈活性，但需要較高的技術能力和維護成本；封閉平台則提供更完善的技術支援和更易於使用的介面，但靈活性較低。 同樣的，使用API 允許金融機構自行開發和管理AI交易策略，但需要較高的技術能力；託管平台則提供現成的AI交易策略和技術支援，但靈活性較低。 金融機構需要仔細評估不同方案的成本效益。

Q3: 金融機構如何有效地管理 AI 交易中的風險？

金融機構應建立全面的 AI 交易風險管理框架，涵蓋風險識別、評估、監控和應對等環節。這包括加強 模型風險管理、強化 數據治理、提升 技術安全防護、完善 合規管理 以及加強 人員培訓。同時，應建立由具AI專業之獨立第三方進行審查、評測之機制，確保AI系統符合各項核心原則，更有效地管理AI交易帶來的風險，確保AI交易系統的穩健運行。