過去幾年來，銀行業對人工智慧的討論一直聚焦於採用。金融機構如何運用 AI 來加快放款決策、提升詐欺偵測效率、改善客戶服務，或自動化例行工作？

這些問題仍然重要，但已不再是唯一需要關注的重點。

隨著 AI 深入嵌入銀行營運流程，監管機構也在轉變討論方向。焦點不再只是金融機構是否正在使用 AI，而是它們是否了解 AI 如何被使用、由誰負責，以及相關決策如何隨時間受到治理。

如果銀行將 AI 治理視為單純的合規作業，便有可能落後。治理正逐漸成為基礎，使金融機構能夠負責任地導入 AI、自信地擴展應用，並維持與客戶、監管機構及董事會之間的信任。

銀行內部的 AI 由誰負責？

金融機構首先應該提出的問題之一，不是技術，而是責任歸屬。

AI 已不再侷限於單一部門。模型可能影響放款決策、詐欺偵測、客戶溝通與營運工作流程，且往往跨越多個業務單位與技術平台。

這引出一個關鍵問題：誰對結果負責？

治理的起點是明確界定責任。業務主管、風險管理人員、法遵團隊與技術主管都各有角色，但所有權不能分散。金融機構應為 AI 專案在整個生命週期中建立清楚的決策權、明確的監督責任，以及高階主管問責機制。

若缺乏這些結構，即使設計良好的 AI 解決方案，也可能帶來不必要的營運與監管風險。

你能解釋 AI 如何得出決策嗎？

AI 的價值在於能快速分析大量資訊，但速度本身還不夠。

無論是評估貸款申請，或辨識可疑活動，銀行都應能說明 AI 輔助的決策是如何形成的，特別是當這些決策會影響客戶時。

這就是可解釋性變得至關重要的原因。

金融機構不一定需要每位員工都理解模型背後的技術細節，但確實需要治理流程，讓人們能透明地了解所使用的資料、模型用途、效能如何被監控，以及何時需要人工審查。

可解釋性不只是為了滿足檢查人員，它也有助於建立整個組織的信心，並強化客戶信任。

你知道 AI 已經存在於哪些地方嗎？

許多金融機構是以個別專案的角度來看待 AI。

但監管機構越來越可能從企業層級可視性的角度來看待它。

銀行通常透過內部開發模型與第三方解決方案的組合來部署 AI，這些方案可能嵌入放款平台、詐欺系統與客戶互動技術中。隨著時間推移，AI 可能以不易察覺的方式遍布整個組織。

因此，維護 AI 使用案例清單的重要性日益提高。

金融機構應了解 AI 被用在何處、支援哪些業務功能、由誰負責監督，以及效能如何被監控。若缺乏這種可視性，治理就會變得被動，而非主動。

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當供應商使用 AI 時會發生什麼？

另一個常見誤解是，向值得信賴的供應商購買 AI，會把治理責任一併轉移出去。

事實並非如此。

無論 AI 是內部開發，還是透過第三方平台提供，金融機構仍有責任了解這些系統如何影響決策，並確保適當監督。

隨著銀行持續與金融科技供應商合作，供應商管理應超越傳統盡職調查，並納入 AI 治理考量。這包括了解模型如何訓練、如何監控、依賴哪些資料，以及如何隨時間驗證結果。

第三方 AI 應接受與內部開發系統相同的治理標準。

人類能否推翻機器？

儘管自動化快速進展，AI 應該是增強，而非取代，人類判斷。

總會有一些情況需要有經驗的員工審查 AI 生成的建議、納入情境判斷，或在結果與機構政策或客戶期望不一致時介入。

界定何時需要人工監督，正逐漸成為負責任 AI 治理的重要部分。

金融機構不應把人類參與視為限制，而應將其視為一種優勢。將 AI 與具經驗的決策者結合，能在保留責任歸屬與客戶信任的同時提升效率。

治理才是讓 AI 可擴展的關鍵

能從 AI 中獲得最大價值的銀行，不一定是部署最多模型的銀行，而是那些在創新同時建立治理機制的銀行。

當責任界定清楚、AI 使用案例有文件記錄、監督責任已分配，且監控流程融入日常營運時，組織就更能自信地採用新技術。

銀行業對 AI 的討論已經成熟。採用不再像過去那樣是區隔勝負的關鍵。

越來越多時候，問題不在於銀行是否使用 AI，而在於它們能否證明 AI 是以負責任、透明且適當治理的方式部署。能夠回答「是」的金融機構，不僅更能因應不斷演變的監管期待，也更有利於建立具永續性的未來 AI 計畫。

關於 ARGO

ARGO 成立於 1980 年，是任務關鍵與分析軟體領域的領導者。其金融服務解決方案包括支付交易處理、銷售、服務與關係管理，以及零售與商業放款。其詐欺解決方案可在申報時點透過主動式 positive pay 功能、BSA/AML 監控與交易／影像分析，跨多個通路偵測並防範詐欺。其醫療保健解決方案涵蓋以生物辨識驗證進行病患配對、重複紀錄偵測與防止、照護協調、轉介與風險緩解，以及病患融資／醫療機構現金流。

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〈Five AI Governance Questions Every Bank Should Be Ready to Answer〉一文最早刊登於 GlobalFinTechSeries。