在全球金融體系中，銀行與金融機構扮演著守門人的關鍵角色，其中一項最繁重卻也最不為人知的任務，便是「制裁名單篩選」。這項工作好比在一座巨大的數位草堆中，大海撈針般地找出恐怖分子、販毒集團或受經濟制裁的實體，以阻止其利用金融系統進行非法活動。然而，傳統的篩選機制長久以來都深陷一個泥淖：為了不錯殺一百，寧可錯殺三千。這導致了驚人的「誤報率」（False Positives），不僅耗費金融機構龐大的人力與時間成本進行人工審核，更可能延誤正常交易，影響客戶體驗。這個問題，對於力求在國際舞台上符合高標準反洗錢（AML）規範的台灣與日本金融業而言，尤其是一個難以言喻的痛點。
然而，一場由大型語言模型（LLM）驅動的技術革命，正悄然叩響金融合規部門的大門，預示著這場「誤報惡夢」或許有終結的可能。最新研究資料揭示，與當前主流的篩選技術相比，LLM不僅能將誤報率大幅降低超過九成，還能提升偵測準確率，這無疑為高度緊張的合規領域帶來了一線曙光。但這項新技術是否真是解決所有問題的萬靈丹？其背後的成本與效能挑戰，又將如何影響台灣與日本等亞洲金融中心的實際應用？
舊方法的困境：模糊比對的「寧濫勿缺」哲學
要理解LLM帶來的顛覆性，我們必須先了解現行的主流技術——「模糊比對」（Fuzzy Matching）。想像一下，您要核對一筆交易對象「ABC Int’l Limited」是否在制裁名單的「ABC International Ltd.」上。兩者字串雖不完全相同，但明眼人一看便知極可能是同一家公司。模糊比對演算法，例如業界常用的「編輯距離」（Levenshtein distance）或「Jaro-Winkler」演算法，正是為此而生。它們透過計算兩個字串之間的相似度（例如需要多少次增刪、替換字母才能讓兩者一致）來給出一個分數。
這種方法在過去幾十年中一直是金融機構的標準配備。它的核心邏輯是「寧濫勿缺」。監管機構的立場非常明確：漏掉一個真正的制裁對象（偽陰性，False Negative）所造成的後果，無論是鉅額罰款還是國家安全的威脅，都遠比多攔下一些無辜的交易（偽陽性，False Positive）要嚴重得多。因此，銀行會設定一個相對寬鬆的比對門檻，只要相似度分數達到一定程度，系統就會發出警報。
這種策略的代價極其高昂。在實務上，超過95%甚至99%的警報最終都被證實是誤報。這意味著金融機構的合規團隊每天都在處理海量的「良民證」，逐一確認「陳氏國際貿易」並非制裁名單上的「陳氏國際企業」。這不僅是人力資源的巨大浪費，在講求效率的支付業務中，每一筆被攔截下來等待人工審核的交易，都代表著資金流動的延遲與客戶的焦慮。對於台灣的銀行來說，近年來金融監督管理委員會（金管會）對於AML與打擊資恐（CFT）的要求日益嚴格，過去更有銀行因海外分行疏失而遭重罰的案例，使得各家機構在合規上不敢有絲毫鬆懈，但也因此承受了巨大的營運壓力。日本的金融巨擘如三菱日聯金融集團（MUFG）或瑞穗金融集團（Mizuho Financial Group）同樣面臨來自金融行動特別工作組（FATF）等國際組織的持續審查，其全球業務的龐大規模，讓模糊比對產生的誤報問題更加棘手。
新世代的解方：LLM的「語義理解」超能力
大型語言模型（LLM），例如支撐著ChatGPT等應用的技術，為這個老問題提供了全新的解決思路。與僅僅計算字元差異的模糊比對不同，LLM的核心優勢在於其深度的「語義理解」與「世界知識」。
當LLM被要求比較「Havin Bank Limited」與「Haven Banking Co.」時，它不僅僅是看到字母的差異。它能夠理解「Limited」和「Co.」（Company）都是公司法人結構的常見後綴，本質上意義相近。但它也能從其龐大的訓練資料中認知到，「Havin」和「Haven」雖然拼寫相近，卻是截然不同的單字，很可能指向不同的實體。同樣地，在比對地址時，LLM知道「St.」是「Street」的縮寫，「Via Lorenzo Rocci 14」和「Via L. Rocci, No. 14」極大概率指向同一地點。然而，對於「345 E. Railway Avenue」和「345 W. Railway Street」，它能判斷出「E.」（東）與「W.」（西）以及「Avenue」（大道）與「Street」（街）代表了完全不同的地理位置，即使數字和其他詞彙相同。
這種基於上下文與真實世界知識的判斷能力，是傳統演算法無法企及的。研究資料給出了驚人的量化結果：在一個模擬真實世界困難案例的測試中，相較於經過優化的最佳模糊比對系統，LLM平均能將誤報率（False Positives）大幅降低92%，同時將偵測命中率（True Positives）提升11%。
這組資料的意義非凡。降低92%的誤報，意味著合規團隊的工作量可能減少到原來的十分之一不到，能將寶貴的人力資源集中在真正可疑的案例上。而提升11%的命中率，則代表過去可能因細微差異而被遺漏的潛在風險，現在有了更高的機率被捕捉到。LLM似乎打破了傳統方法中「高準確率」與「低誤報率」之間不可兼得的魔咒，首次提供了一個能同時優化兩者的可能性。更值得注意的是，研究發現，即使是規模較小、運算成本較低的「小型語言模型」（SLM），也能達到與大型模型相近的表現，這為金融機構在成本與效益之間尋找平衡點，提供了更廣闊的空間。
現實的考驗：速度與成本的雙重挑戰
儘管前景光明，但將LLM直接應用於金融制裁篩選，尤其是在高頻交易環境中，卻面臨著兩座難以逾越的大山：速度與成本。
根據評估，LLM進行一次比對所需的時間，平均比傳統模糊比對演算法慢上超過「四個數量級」，也就是一萬倍以上。模糊比對幾乎是瞬間完成，而LLM則可能需要近半秒。這個時間差在處理單一案例時或許無傷大雅，但對於需要處理每秒數千甚至數萬筆交易的即時支付系統而言，例如台灣的財金公司跨行支付系統或日本的「全銀系統」（Zengin System），這樣的延遲是完全無法接受的。這意味著每一筆轉帳都可能因為篩選而卡關，徹底癱瘓整個支付網絡。
其次是經濟成本。調用功能強大的LLM API服務需要付費，積少成多，對於每日處理數百萬筆交易的大型銀行而言，這將是一筆天文數字的營運開銷。雖然部分機構可以考慮部署開源的SLM在自有硬體上，以降低長期成本，但前期的建置與維護費用同樣不容小覷。
因此，LLM的應用場景出現了明顯分化。對於那些處理速度要求不高的金融活動，例如新客戶開戶時的「認識你的客戶」（KYC）流程、授信審核或保險核保，這些流程本身就需要數小時甚至數天的時間，導入LLM進行更精準的背景審查，不僅完全可行，更能大幅提升盡職調查的品質。但在支付清算這類爭分奪秒的領域，純粹依賴LLM的方案顯然不切實際。
務實的未來：結合新舊智慧的「模型級聯」策略
既然純粹的LLM方案在某些場景下行不通，那麼答案或許就在於結合新舊技術的優勢，打造一個更聰明的混合式系統。這就是「模型級聯」（Model Cascade）策略的核心思想，可以將其理解為一個智慧化的三層過濾網。
第一層：精準比對。這是最快也最便宜的方法。如果交易對象的名稱和地址與制裁名單上的記錄完全一致，系統直接標記為命中，無需進入下一層。
第二層：高效的模糊比對。對於未能精準匹配的案例，交由傳統的模糊比對演算法進行快速篩選。這個階段的目標是過濾掉大量明顯不符和高度相似的案例。系統可以設定兩個門檻：一個較低的門檻，低於此分數的案例被視為安全，直接放行；一個極高的門檻，高於此分數的案例有極大可能是命中，直接標記。
第三層：LLM的專家裁決。只有那些分數落在兩個門檻之間的「灰色地帶」案例，也就是傳統方法難以判斷、最具模糊性的棘手個案，才會被「上報」給LLM進行最終的深度分析與裁決。
這種級聯設計的精妙之處在於，它將昂貴且緩慢的LLM資源用在刀口上，只處理最需要其「智慧」的少數案例，而絕大多數的簡單案例則由快速、廉價的傳統方法解決。研究顯示，採用這種級聯策略的系統，其運行時間比純LLM系統快了將近一倍，但篩選的準確度卻絲毫不減。這套方案成功地在準確性、速度和成本之間取得了理想的平衡，使其在即時支付等高要求的環境中也具備了現實可行性。
對於台灣和日本的金融機構而言，這種務實的混合模式，可能才是導入AI以革新合規流程的最佳路徑。它不是要全盤推翻現有投資，而是在現有基礎上進行智慧升級。銀行可以繼續利用其成熟的模糊比對系統處理海量交易，同時將LLM作為一個「專家顧問團隊」，專門應對最棘手的案件，從而大幅降低人工審核的負擔，並提升風險管理的精準度。
總結而言，大型語言模型無疑為長期困擾全球金融業的制裁篩選難題，提供了一個極具潛力的解決方案。它以其前所未有的語義理解能力，有望將金融機構從無盡的誤報警報中解放出來。然而，我們也必須清醒地認識到，新技術並非取代舊技術的銀色子彈，而是與之相輔相成的強大工具。未來的金融合規戰場，贏家不會是那些盲目追逐最新、最強大模型的機構，而是那些懂得如何巧妙地將不同層次的技術「編織」在一起，打造出既高效又精準的智慧防禦體系的先行者。對台灣與日本的金融決策者來說，現在正是開始評估並規劃如何佈局這類混合式AI合規架構的關鍵時刻，這不僅關乎營運效率的提升，更是在日益複雜的全球監管環境中，保持競爭力與韌性的核心所在。
