星期四, 18 12 月, 2025
AI人工智慧台股:不只台積電(2330),金管會也在搶AI人才:一場攸關你我荷包的隱形戰爭

台股:不只台積電(2330),金管會也在搶AI人才:一場攸關你我荷包的隱形戰爭

金融業的數位轉型浪潮早已不是新聞,從網路銀行到AI理財顧問,科技正以前所未有的速度重塑著你我與金錢的關係。然而,在這場變革的背後,一個更為關鍵卻鮮為人知的領域,也正在經歷一場寧靜的革命。這場革命的主角,並非華爾街的交易員或矽谷的工程師,而是那些負責監督金融體系穩定運作的「監理官」。當銀行開始用AI審批貸款、保險公司用演算法評估風險時,監理機構若還停留在翻閱紙本報告的時代,無疑是拿著舊時代的地圖,去探索一個全新的數位大陸。這引出了一個核心問題:在AI時代,我們需要什麼樣的金融監理?而負責監督台灣數十兆金融資產的金融監督管理委員會(金管會),是否已經準備好迎接這場名為「智慧監理」(Smart Supervision)的全球競賽?

這不僅僅是政府部門的內部議題,更與每一位投資者、企業經營者息息相關。一個具備「科技腦」的監理機構,才能在鼓勵金融創新的同時,有效防範新型態的系統性風險,確保市場的公平與穩定。反之,一個反應遲緩的監理體系,可能會扼殺創新,或是在下一次由科技引發的金融危機中措手不及。因此,剖析全球頂尖監理機構如何打造新一代的「科技監理部隊」,並反思台灣在此浪潮中的定位,已是刻不容緩的課題。

當監管者也需要「數位轉型」:一場席捲全球央行的寧靜革命

過去數十年,金融監理的演進,是從「遵守法規」的合規式監理,走向「識別風險」的風險導向監理。前者就像交通警察只依據交通規則開罰單,後者則進一步分析哪些路段、時段最容易發生事故,並提前佈署警力。如今,我們正邁入第三階段:「智慧監理」。這不僅是分析風險,更是利用科技工具,即時、預測性地洞察整個金融系統的動態。

這場變革的驅動力,來自於科技帶來的雙重影響。一方面,金融機構廣泛應用人工智慧(AI)、機器學習(ML)、雲端運算等技術,創造出新的商業模式與金融商品,這也帶來了前所未見的風險。例如,演算法的同質性可能在市場壓力下引發「集體拋售」的閃電崩盤;複雜的AI模型可能存在難以解釋的「黑盒子」問題,讓風險評估變得異常困難。

另一方面,科技也為監理機構提供了強大的新武器,即所謂的「監理科技」(Supervisory Technology, SupTech)。監理機構可以利用AI自動分析海量交易資料,識別可疑的洗錢行為;透過自然語言處理(NLP)技術,快速解析上市公司的財報與法說會內容,評估潛在風險。這讓監理從「事後審查」轉向「即時監控」甚至「事前預警」,大幅提升效率與效能。

這股浪潮正席捲全球。美國聯邦準備理事會(The Fed)早已將AI模型風險管理列為監管重點,要求銀行對其演算法有足夠的理解與控制能力。日本金融廳(FSA)近年來積極推動金融業的數位轉型(DX),並設立專責部門,與金融科技新創公司密切合作,探索監理科技的應用。而在台灣,金管會也推出了「金融科技發展路徑圖」與「綠色金融行動方案3.0」,其中「智慧監理」的發展是重中之重,目標是透過資料分析與科技工具,提升監理的深度與廣度。這場全球性的監理軍備競賽,比的不是人力多寡,而是誰能更快地將科技實力,轉化為監理能力。

打造「科技腦」監理部隊的四大關鍵

然而,引進酷炫的科技工具只是第一步,真正的挑戰在於「人」的轉型。若監理官不懂資料、不理解演算法,再強大的監理科技系統也只是昂貴的裝飾品。綜合全球領先機構的經驗,成功打造一支具備「科技腦」的監理部隊,需要四大關鍵支柱的支撐。

關鍵一:從上而下的「創新文化」與靈活策略

傳統公部門文化普遍強調風險規避與遵循流程,這與科技領域鼓勵實驗、容忍失敗的精神背道而馳。因此,領導層的決心至關重要。監理機構必須制定明確的數位化策略,將「擁抱科技」與「培育人才」提升至組織的核心目標。例如,新加坡金融管理局(MAS)將其內部轉型旅程制度化,涵蓋文化、技能、資料管理到敏捷工作方法等各個層面,由上而下地推動變革。

這意味著打破部門藩籬,促進跨領域合作。過去,IT部門與業務部門(如銀行監理處)可能是兩個獨立運作的單位。但在智慧監理時代,他們必須緊密協作。許多機構開始採納類似科技業的「專案小組」模式,由監理專家、資料科學家和IT工程師共同組成敏捷團隊,針對特定的監理挑戰開發解決方案。例如,菲律賓央行(BSP)在推動AI導入時,成立了跨部門的「人工智慧委員會」,確保技術應用與監理目標保持一致。這種合作模式,在台灣的台積電或聯發科等科技巨頭內部司空見慣,但在公部門卻是一項需要刻意營造的文化變革。

關鍵二:精準定義「能力地圖」,而非盲目上課

當意識到技能缺口時,最直覺的反應就是「辦訓練課程」。然而,如果沒有系統性的規劃,很容易陷入「為了訓練而訓練」的困境。成功的機構會先繪製一份「科技能力地圖」(Competency Framework),詳細定義不同角色、不同層級的監理人員需要具備哪些科技相關的知識與技能。

這份地圖必須具備顆粒度。例如,對於第一線的金融檢查員,他或許不需要親自編寫Python程式碼,但他必須能看懂AI模型的風險報告,並在與銀行IT主管對話時,提出關鍵問題。對於高階主管,重點則在於理解AI對金融業的策略影響,並做出正確的資源配置決策。而對於內部的資料科學家,則需要精通最新的機器學習演算法與模型驗證技術。

新加坡MAS的做法極具參考價值。他們為所有員工定義了六大數位核心職能:人工智慧素養、網路安全與資料保護、資料素養、數位素養、數位應用和對數位產品的理解。在此基礎上,再針對特定技術職位(如網路安全專家)制定更深入的專業職能框架。這種做法確保了組織內所有人都有共同的數位語言基礎,同時也為專業人才提供了清晰的成長路徑。這就好比一家半導體公司,不會要求所有工程師都成為頂尖的IC設計師,但會確保從產線作業員到研發副總,都對半導體製程有基礎且一致的理解。

關鍵三:內外兼修的混合式學習模式

鑑於科技發展日新月異,單靠機構內部力量很難跟上所有前瞻知識。因此,「開放式創新」的思維至關重要。領先的監理機構普遍採用一種混合式的學習模式,整合內部與外部的資源。

內部方面,要善於發掘並賦能內部的技術專家。透過「種子教官培訓計畫」(Train-the-Trainer),讓這些專家不僅懂技術,更學會如何有效地將知識傳授給同事。這不僅成本效益高,內容也更能貼近機構的實際監理業務。

外部合作則是快速獲取新知的關鍵。這包括與頂尖大學合作開設專業課程、與研究機構(如台灣的人工智慧卓越中心)進行專案研究、甚至與科技公司建立夥伴關係。例如,日本金融廳與多家科技新創公司合作,共同開發監理工具;歐洲央行(ECB)則與歐洲大學學院等學術機構合作,為其員工提供AI相關的深度培訓。對台灣而言,我們擁有世界頂尖的理工科大學與充滿活力的科技產業,金管會若能與陽明交大、清華在金融科技領域建立更深度的產學合作,或與護國神山群的AI專家們建立常態性的交流管道,將能極大地加速人才的培育。

關鍵四:不只是上課,更要動手實作與國際交流

理論知識必須透過實踐才能內化為真正的能力。因此,除了傳統的課堂培訓,創造「做中學」的環境更為重要。這可以透過多種形式實現:

  • 內部專案與黑客松(Hackathons): 鼓勵員工組隊,針對真實的監理痛點(例如,如何從上千份財報中快速篩選出異常公司),利用資料和科技工具尋找解決方案。這不僅能產出實用的工具原型,更能激發創新思維與團隊合作。
  • 監理沙盒(Regulatory Sandbox): 透過監理沙盒,監理官能與金融科技業者在一個風險可控的環境中共同實驗,近距離觀察新技術的運作模式、潛在風險與監理挑戰。這本身就是一種極為寶貴的在職訓練。
  • 人員派駐與交流(Secondments): 安排監理人員短期派駐到國內外的科技公司、金融機構或其他的監理機關。這種沉浸式的學習,能帶來書本上學不到的實務經驗與宏觀視野。
  • 參與國際論壇: 積極參與國際清算銀行(BIS)等國際組織舉辦的監理科技論壇與工作坊,與全球的監理同行交流最佳實踐,確保自身策略與國際標準同步。

這些非訓練性的活動,其重要性甚至高於傳統課程,因為它們能將被動的知識接收,轉化為主動的能力建構。

從美、日經驗看台灣的挑戰與契機

借鏡美國與日本的經驗,台灣在發展智慧監理的道路上,既有挑戰,也存在獨特的契機。

美國的強項在於其深厚的市場基礎與對模型風險管理的重視。聯準會與其他監管機構早已將演算法的公平性、透明度與穩健性納入監管框架,這背後是其強大的量化分析人才儲備與長期的風險管理文化。台灣需要學習的是這種對技術風險的系統性拆解與深入治理能力。

日本的特點則在於政府與民間的緊密協同。金融廳積極扮演「賦能者」的角色,透過政策引導與資源投入,鼓勵大型金融機構與新創公司合作,共同打造數位金融生態系。這種「舉國體制」的推動方式,對於同樣以政府為主導力量的台灣市場,具有很高的參考價值。

台灣的挑戰顯而易見。首先是激烈的人才競爭。金管會需要與台積電、Google等頂尖科技公司爭奪最優秀的資料科學家與AI工程師,在薪資待遇與工作文化上都面臨巨大壓力。其次,公部門的預算與採購流程,往往難以跟上科技快速迭代的步伐。最後,如何在既有的文官體系中,植入鼓勵創新與跨域合作的文化基因,也是一項艱鉅的工程。

然而,台灣的契機同樣突出。我們擁有全球名列前茅的科技產業供應鏈與人才庫。許多在半導體、軟體產業歷練的頂尖人才,都具備解決複雜問題的工程思維。若能建立有效的管道,引導這些「科技腦」為金融監理貢獻心力(例如透過專家顧問、短期專案或公私合作計畫),將能產生巨大的能量。此外,台灣的金融市場規模適中,監理體系相對單純,這反而有利於新政策與新技術的試點與推廣,使我們具備「船小好掉頭」的敏捷優勢。

結論:監理的未來,當AI成為監理官的「副駕駛」

智慧監理的最終目標,並非用機器取代人類監理官,而是打造一種「人機協作」的新模式。AI將成為監理官的「副駕駛」(Co-pilot),協助他們從繁瑣、重複性的資料核對工作中解放出來,專注於更需要專業判斷、質化分析與溝通協調的高價值任務。

這場轉型是一場漫長的馬拉松,而非百米短跑。它需要頂層的策略決心、系統性的人才發展規劃、開放的內外合作,以及最重要的——一種願意學習、勇於嘗試的組織文化。

對於台灣的投資者和企業家而言,關注金管會及整個金融監理體系的科技實力,就如同關注一家公司的研發投入一樣重要。一個先進、高效、且具備前瞻性的監理體系,是金融市場創新與穩定的基石。唯有當我們的監理官,能夠自信地駕馭資料、理解演算法,並與全球同行並駕齊驅時,台灣的金融產業才能在下一波的全球數位浪潮中,穩健地航向未來。這場攸關金融體系未來的「人才戰爭」,已經悄然開打。

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