您是否曾在跑步機上奮力奔跑，汗流浹背，心率飆升，但幾十分鐘後，卻發現自己仍在原地？這正是全球金融業風險管理部門過去十年的真實寫照。銀行每年投入巨額資金，聘請成千上萬的聰明人才，應對日益複雜的監管要求和層出不窮的新型風險，然而，結果卻往往是疲於奔命，被動地回應監管機關的「應關注事項」（Matters Requiring Attention, MRA），陷入一個永無止境的「改進循環」。這場耗費巨大的追趕遊戲，不僅侵蝕了銀行的獲利能力，更使其在面對真正的危機時顯得脆弱不堪。
自2008年金融海嘯以來，全球銀行業投入在反金融犯罪遵循上的成本已飆升至每年超過610億美元。然而，驚人的投入並未換來相應的平靜。自2020年至今，全球主要銀行因遵循缺失而被處以的罰款總額，仍舊輕易突破百億美元大關。這冰冷的數字是一個明確的警訊：傳統的、以防禦和被動回應為核心的風險管理模式，顯然已經走到了盡頭。經濟的劇烈波動、地緣政治的持續緊張、新興科技的顛覆式創新，以及不斷變化的監管環境，正共同將銀行業推向一個關鍵的轉折點。現在的問題不再是「是否需要改變」，而是「如何進行一場徹底的、世代級的變革」。這場變革的核心，將圍繞三大支柱展開：將風險管理「由內而生」地融入設計、以資料和人工智慧（AI）賦能決策，以及重新定義未來所需的人才版圖。
為何傳統風管已走到盡頭？從美日經驗看台灣的警訊
傳統的風險管理，在許多金融機構中，更像是一個「煞車」部門，而非「導航」系統。它的主要職能是在業務部門衝刺後進行檢查，找出潛在問題並加以修正。這種模式在過去相對穩定的環境中或許尚能運作，但在今日高度動態的世界裡，已然失靈。
我們可以從全球最大的金融市場——美國——看到最鮮明的例證。美國的大型銀行在2008年後，面臨著世界上最嚴苛的監管體系，例如《陶德─法蘭克法案》以及隨之而來的「全面資本分析與審查」（CCAR）壓力測試。為了遵循，它們建立了龐大的風險與法遵團隊。然而，這也導致了組織的僵化與部門的壁壘分明。風險團隊往往在產品或業務策略發展的末期才介入，導致大量的資源被耗費在後期的補救和修正上。根據最新的監管報告，近年來美國大型銀行的未解決監管缺失數量不減反增，每年由聯邦機關發出的應關注事項（MRA）與需立即關注事項（MRIA）動輒數以百計，這清晰地表明，僅僅增加人力和預算，並不能解決根本問題。
再將視角轉向日本。日本的銀行業在過去三十年經歷了「失落的時代」，他們風險管理的核心課題長期圍繞著通貨緊縮環境下的信用風險和資產品質。日本金融機構以其嚴謹的內部控制和流程聞名於世，但在面對數位轉型和新興科技風險時，其傳統的、以共識為導向的決策文化，反而成為了敏捷反應的阻礙。許多日本銀行的核心系統仍是數十年前的產物，資料孤島問題嚴重，這使得他們在利用AI等新技術進行即時風險預警和分析方面，面臨比歐美同業更大的挑戰。
美、日的經驗對台灣金融業而言，是極具參考價值的警訊。台灣的銀行雖然規模不如美國的跨國巨頭，但面臨的挑戰卻是多重複合的：既有來自金融監督管理委員會（FSC）的嚴格監管壓力，也有來自金融科技（FinTech）公司和純網銀的激烈競爭，更有日益猖獗的數位詐騙和網路攻擊威脅。如果台灣的銀行仍滿足於傳統的、被動式的風險管理框架，那麼它們不僅可能在本地市場的競爭中落後，更難以在國際舞台上具備真正的競爭力。我們不能等到監管機關發出警告，或重大風險事件發生後才開始行動。未來的贏家，將是那些能將風險管理從成本中心轉變為價值創造引擎的機構。
變革支柱一：將風險管理「內建」而非「外掛」
成功的變革，始於思維的根本轉變。未來的風險管理，必須從業務流程的「外部檢查員」，轉變為產品與服務設計的「內建架構師」。這意味著，在任何新產品、新服務，甚至新業務模式的發想之初，風險與遵循的考量就必須被無縫地嵌入其中。
這就好比台灣引以為傲的半導體產業。台積電之所以能維持全球領先地位，並非單靠最後的晶圓測試來確保品質，而是將極致的良率控制和品質管理，深植於從設計、材料、到生產的每一個細微環節中。這種「設計即品質」（Quality by Design）的理念，正是金融業風險管理亟需借鏡的。然而，調查資料顯示，目前僅有約40%的金融機構，能夠在專案或產品開發的早期階段，就讓風險與遵循團隊充分參與。這意味著超過一半的機構，仍在沿用舊有的、效率低下的「事後補救」模式。
將風險「內建」的具體實踐，首先需要打破組織內部的壁壘。傳統的「三道防線」模型——第一道防線為業務單位，第二道為風險管理與法遵，第三道為內部稽核——在許多機構中已變得僵化。各防線之間職責不清，甚至相互推諉。研究發現，僅有24%的機構認為其第一道與第二道防線之間的角色劃分是清晰明確的。這導致業務單位認為風險是「別人」的事，而風險單位則抱怨業務單位總是在「闖禍」。
領先的金融機構正在重新定義這個模型。它們強調「風險共擔」的文化，要求第一道防線的業務人員必須具備基礎的風險意識，並為其業務活動的風險結果負起主要責任。風險管理部門則轉型為賦能者和顧問，提供工具、方法論和專業知識，協助業務單位在追求成長的同時，能安全地航行。這種合作關係的建立，不僅能大幅提升效率，更能從源頭上降低風險。例如，一家全球性銀行透過將反洗錢（AML）的篩選規則直接嵌入客戶開戶（Onboarding）的數位流程中，而非作為一個獨立的後台審核步驟，成功地將客戶體驗和監管要求結合，既縮短了開戶時間，也提升了風險識別的準確性。
此外，一個強而有力的「由上而下的基調」（Tone from the Top）至關重要。董事會與高階管理層必須清晰且持續地傳達一個訊息：健全的風險管理與股東價值最大化並非對立，而是實現永續獲利的先決條件。成熟的董事會應與管理層就機關的「風險偏好」（Risk Appetite）進行坦誠、深入的對話，確保業務的雄心與審慎的風險承擔能力相匹配。這種文化需要透過持續的培訓和有意義的激勵機制來鞏固，讓每一位員工都理解，風險管理是每個人的責任。
變革支柱二：資料與AI，從「後照鏡」到「導航系統」
如果說將風險「內建」是變革的哲學，那麼資料、分析與人工智慧，就是實現這一哲學的引擎。長期以來，銀行的風險報告就像是汽車的後照鏡，它能清楚地告訴你剛剛經過了哪裡，卻無法指引你前方的路。我們依賴歷史資料來建立模型，產生定期的、靜態的報告，而當報告完成時，市場環境可能早已改變。
新一代的風險管理，必須將資料應用從「回溯式」的紀錄，轉變為「前瞻式」的導航。而AI，特別是生成式AI（Generative AI）和代理式AI（Agentic AI），正是實現這一跳躍的關鍵技術。
首先，強大的資料治理是這一切的基礎。大型金融機構的資料往往散落在數百個陳舊、互不相連的系統中，形成了資料孤島。這不僅導致監管報告的製作耗時費力且錯誤頻傳，更使得即時、全面的風險視圖成為不可能的任務。領先的機構正在大力投資於資料基礎設施的現代化，例如遷移至雲端平台，建立統一的資料湖（Data Lake），並實施嚴格的資料治理框架。這確保了資料的及時性、一致性和高品質，為後續的分析應用提供了乾淨的「燃料」。調查顯示，儘管有73%的機構已實施正式的資料治理，但只有32%的機構能有效地擴展其技術平台以滿足不斷變化的風險需求，顯示出從治理到執行的巨大鴻溝。
當擁有高品質的資料後，AI的潛力才能被真正釋放。在反金融犯罪領域，傳統基於規則的系統產生了大量的誤報，耗費了調查人員無數的精力。而AI模型可以學習複雜的、隱蔽的洗錢模式，大幅降低誤報率，讓專家能專注於真正可疑的案件。在信用風險領域，AI可以整合更多非傳統資料（如供應鏈資訊、社群輿情），建立更精準的違約預測模型，尤其是在中小企業貸款方面，能更有效地評估風險。
生成式AI的出現，進一步加速了這個進程。過去，銀行需要花費數週甚至數月來進行複雜的壓力測試情境模擬。現在，透過生成式AI，風險分析師可以用自然語言下指令，要求系統模擬「如果聯準會升息兩碼，同時油價上漲20%，對我們房貸業務的衝擊是什麼？」AI可以在幾分鐘內運行數千次模擬，並以視覺化的方式呈現結果，極大地提升了決策的速度和品質。業界分析師預估，透過有效利用AI，銀行在監管監控、金融犯罪防制和營運風險等領域，有望在未來兩到三年內實現高達40%至60%的營運效率提升。
然而，技術本身並非萬靈丹。成功的關鍵在於將技術與實際的業務需求緊密結合。那些將技術轉型視為一系列獨立IT專案的機構往往會失敗。相反，成功的機構會讓最終使用者——也就是風險管理人員和業務人員——從一開始就參與其中，共同定義願景，並透過使用者主導的設計和疊代來建構解決方案。這確保了最終的工具是真正可用、能解決痛點的，而非又一個無人問津的昂貴系統。
變革支柱三：人才的重新定義－從「守門員」到「全能運動員」
倘若缺乏合適的人才來駕馭，再先進的策略和技術也只是一堆昂貴的擺設。這是三大變革支柱中，目前最為薄弱，卻也最為關鍵的一環。調查結果發人深省：高達90%的資深風險主管將提升團隊對新興風險（如AI風險、網路威脅）的認知列為首要任務，但同時，只有30%的人自信地認為他們現有的人才儲備，足以因應這些新興威脅。這巨大的落差，凸顯了人才轉型的迫切性。
傳統上，風險管理部門需要的是嚴謹、細心、熟悉法規的「守門員」。他們的角色是確保機關不越界、不犯規。這個角色依然重要，但已遠遠不足夠。未來的風險管理團隊，需要的是一個由三種關鍵人才類型組成的、具備多元技能的組合：
第一，是資料與AI工程師。他們是新時代的「軍火商」，負責建構和維護資料管道，開發和部署機器學習模型，並將複雜的分析能力轉化為易於使用的工具。他們能將常規的監控和分析任務自動化，從而釋放其他團隊成員的精力，去處理更具價值的策略性問題。
第二，是深耕領域的專家。他們是經驗豐富的「老船長」，對特定的風險領域（如信用風險、市場風險、法遵）有著深刻的理解。他們的角色是將資料分析得出的洞見，與現實世界的商業情境相結合，提出可行的、具商業智慧的風險決策建議。他們能分辨出模型何時可能出錯，並為AI的「黑盒子」提供關鍵的業務解讀。
第三，也是最為稀缺的，是所謂的「風險運動員」（Risk Athletes）。他們是具備跨領域能力的「全能選手」。他們既能理解複雜的資料模型，也懂業務部門的語言和痛點；他們能橫向思考，將不同風險領域的點連成線，預見新興趨勢的潛在影響，並協助企業制定因應策略。他們是業務部門和技術專家之間的「翻譯官」和「橋樑」，是推動風險管理從被動防禦轉向主動引導的催化劑。
要打造這樣一支夢幻團隊，金融機構必須徹底改革其人才策略。這意味著要打破傳統的晉升路徑，積極從科技業等外部領域引進人才，並建立一個鼓勵持續學習和跨領域輪調的內部文化。對於台灣的金融業而言，這項挑戰尤其嚴峻，因為最頂尖的科技人才往往流向了半導體和軟體產業。銀行若想吸引並留住這些關鍵人才，就不能僅僅依靠薪資，更需要提供一個清晰的願景：讓他們相信，在金融業，他們的工作不僅是為了滿足遵循要求，更是為了利用尖端科技，去解決真實世界中最複雜、最具挑戰性的問題，從而塑造一個更安全、更有效率的金融體系。
告別追趕遊戲，台灣金融業的領導力決斷點
全球銀行業的風險管理，正站在一個世代變革的十字路口。繼續在舊有的跑步機上奔跑，只會耗盡體力，卻始終無法前進。那些已經在這三大支柱——將風險「內建」於設計、由資料與AI賦能，以及打造未來人才——上取得實質進展的機構，已經開始享受成果。資料顯示，那些財務表現名列前茅的銀行，正是在這三個維度的成熟度上，顯著領先於同業。這證明了，卓越的風險管理不再是營運的負擔，而是創造長期競爭優勢的基石。
對於仍在追趕的機構，訊息已經非常明確。在風險日益複雜且相互關聯的今天，一個碎片化的、被動的因應模式所帶來的代價，將是災難性的。果斷行動的時刻已經到來。台灣的金融領袖們必須拿出魄力，推動這場深刻的組織、文化與技術變革。這不僅僅是為了因應下一次的監管審查，更是為了在一個充滿不確定性的世界中，打造出一個更具韌性、更具前瞻性的金融職能，使其不僅能承受衝擊，更能引領企業穿越風暴，航向更穩健的未來。這場賽局的勝負，將取決於今日的領導力決斷。
