AI在金融業已成關鍵競爭力，但實踐的風險在於治理而非技術，董事會也須承擔監管角色，無法置身事外。
在金融產業中，AI技術的 應用範圍非常廣泛，從 客戶服務、信用評分、風險管 理到詐騙檢測，例如透過聊 天機器人提供全天候客戶服 務或理財諮詢，來提升客戶 的滿意度；信用評分模型則 藉由演算法分析大數據，為 客戶提供精準的個人信用評 估；在風險管理方面，AI能 即時預測和識別潛在的金融 風險，協助金融業迅速採取 因應措施；作為詐騙檢測， AI能夠分析交易模式、匯款 方式，及時識別並阻止可疑的交易。
然而，AI的應用也帶來了一系列監管挑戰：首先是黑箱 問題，許多AI演算法的運作機制對用戶來說並不透明，這可能會導致不公平的結果。其次，數據偏見問題，AI系統的 判斷高度依賴數據的訓練與學 習，若蒐集、彙整及編輯的數 據本身存在偏見，則AI結果也 會反映這些偏見。最後，法令 遵循層面，各國的法律和監管 機構對於AI的使用規範尚未成熟，金融機構需面對新的法遵風險。
董事會在AI治理中的角色至關重要。首先，董事會必須承擔起確保演算法透明度的監督責任，並透過推動內部審計機制，定期檢討和評估AI運作 的合理性與透明度。其次，監管失誤的根本原因在於風險 管理體系的缺失與內部控制的不足。 督數據治理方面，董事會應確保數據的準確與完整，並推動建立良好的數據治理框架，確保在收集和使用數據時遵循相 應的法律和道德標準。第三， 董事會有責任審視AI技術所帶來的風險，特別是法律和遵循方面的風險。 第四，董事會亦應重視多 元性與包容性。
在AI系統的設計與實施過程中，必須考慮 不同的社會群體，以避免數據偏見和演算法歧視，不僅能保護消費者的權益，也是提升企業形象和市場競爭力的關鍵因素。最後，加強與投資者、消費者、供應商、金融監管單位等利益相關者的溝通，對於透明度和公平性問題、倫理及有責性等議題，董事會應主動發布報告，提升公眾對金融機構的信任。 類似的治理缺失亦可見於其他案例。在生成式AI出現前 的2019年底，澳大利亞交易 報告與分析中心（Austrac） 對西太銀行的指控，揭示該銀 行在反洗錢（AML）法遵方面 的重大失誤，導致高達13億 澳幣的罰款，這是澳大利亞歷 史上最大的違規罰款之一。
事件不僅使該銀行的聲譽受到 創，還可能影響到其客戶的信 任度及未來的業務發展。另一個案例出現在英國， 金融行為監管局（FCA）發 現，某些保險公司長期以來使用自動報價系統實施「價格歧 視」，針對在經濟上較為脆弱 的族群，例如那些因生活壓力 而無法主動比價的長期客戶， 使其在續保時面臨逐年增加保費，而新客戶卻能享受到更優惠的保費價格，形成所謂「貧窮溢價」的現象，對於弱勢客戶無疑是一種加重經濟負擔的體現。
直自2022年起禁止了這類以續保為由的漲價作法， 強制要求公司以「公平價值框 架」進行定價，確保所有客戶 （新、舊客戶）都能獲得公平 的價格。 案例中可發現，董事會在AI治理方面承擔著要的監督角色。其實，在許多與AI 治理有關的成功案例中，我們可以看到董事會發揮的重要作用。
例如，某些銀行在 推行AI信貸評估系統時， 董事會指導下的內部審查小 組定期評估演算法績效，確保其決策不受潛在偏見的影 響。這些銀行還透明化了AI 的運作原則，定期向外界報 告相關數據與結果，贏得了客戶的信任。 所以，隨著AI的進程加速 進行，金融行業的法遵性與監 管挑戰也更加複雜。因此，有效的AI治理需要全方位考量法 令遵循、道德責任、風險管理 與透明度等多個方面，以確保 高效能的AI治理。
首先，董事會應建立透明 的治理結構，例如設立專責的AI治理委員會，負責監督與管 理AI系統的開發與實施。這包括確保所有AI模型的決策過程具備可解釋性，讓各方利害關 係人能夠理解和審查AI的運作原則。透明的治理結構有助於及早發現可能的合規性問題與道德風險。 其次，在合規與法律監督方面，董事會應主動進行自我 評估，確保所用的AI技術符合當前的法令遵循規範。例如西太銀行的事件凸顯在反洗錢法 下的法遵缺失。董事會可以定 期邀請內部和外部專家進行審 計監督，以確保風險管理框架 符合行業標準和監管要求。 第三，完善數據治理是AI 系統有效運作的基礎。董事會應確保機構具備健全的數據治 理策略，特別是在數據收集、 存儲和使用方面遵循最佳實踐。在英國保險市場的案例， 保險公司需要確保數據的透明性，避免利用不公平的數據模型進行價格歧視。 第四，在AI決策過程中， 董事會應促進人機協作，強調 人類專業與AI演算法技術的結合。雖然AI能夠提供數據分析與風險評估，但人類的倫理判斷和情感理解至關重 要。董事會可推動設計反映 倫理標準的AI系統，確保最終 決策仍由具備人類價值觀的專 業人士來把關。 第五，董事會須提升企業 文化和道德意識，發揚合規與誠信的價值觀。
透過定期與不定期推動培訓計畫，提升員工對AI使用和數據處理的意識， 確保員工認識到AI運用背後的社會責任。例如在英國保險案 例中，強調重視每位客戶的公 平對待，以建構更為健康的消費環境。 第六，董事會應建立有效 的監督機制與回饋系統，定 期檢討AI系統的效能及其對 業務和社會的影響。定期收 集來自客戶和利益相關者的 反饋意見，及時調整AI策略 和技術，防止出現因技術帶來的負面影響。
最後，在AI技術迅速演進的背景下，董事會可以考慮與科技企業、學術機構及監管部 門建立跨界合作，將有助於加 強AI治理的整體性和有效性， 且能更好地預測未來技術上的挑戰。 董事會在AI治理中透過強 化透明度、數據治理及倫理意識，可以有效應對日益複雜的 金融環境中所帶來的挑戰，確 保AI技術的合理運用，最終為 機構的持續發展和社會信任打下堅實基礎。此外，董事會對 AI系統的監督，確保透明性、 數據治理、風險管理以及包容 性等方面的有效實施，不僅能降低潛在的風險，也將為金融 機構贏得長期的信任與支持， 實現可持續的發展與創新。
