專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：廖紹伶
台灣詐騙橫行，根據去年 8 月上線的內政部 165 打詐儀表板，光是 2024 年 8 月至 12 月，全台被詐騙金額就高達新台幣近 700 億元，台灣政府如何透過金融科技進一步降低詐騙現象？
金融監督管理委員會（簡稱金管會）在今年新成立金融市場發展及創新處（簡稱創新處），專責金融市場的創新發展。《全新一週》專訪金管會創新處處長胡則華，了解政府在科技阻斷詐騙金流的立場和做法。
借鏡醫療體系，AI「聯合學習」助市場共享防詐經驗
胡則華表示，以打詐來說，金融市場的重要目的是阻斷金流，目前許多金融機構已在內部建立 AI 模型，識別高風險交易與可疑帳戶。金管會觀察，如果這些金融機構能共享經驗，將對市場防詐帶來極大幫助，但是由於個資法限制，銀行間難以直接交換客戶數據，這使得單一機構的防詐能力仍有所侷限。
為了解決這一問題，金管會參考醫療產業的 AI 運用方式，推動「聯合學習」（Federated Learning）技術。這項技術允許各家機構在地端自行訓練 AI，僅上傳訓練後的模型參數到另一 AI 模型，而這個 AI 模型就等於拿到了整個市場的數據、經驗。
然而，儘管聯合學習技術避免直接交換個人資料，部分學者仍擔憂未來技術進步，可能讓參數回推到個人資料的資訊。因此，金融機構也對於聯合學習有疑義，擔憂違反個資法──如果要將客戶資料進行二次利用，必須取得客戶的單獨同意，這麼做的成本也相當高。
胡則華指出，金管會認為防詐屬於公益性質，因此按照個資法的相關規定，此類資料處理不需額外取得客戶同意，降低了業者合規成本。她表示，透過公私協力，希望能夠讓業者透過聯合學習的 AI 模型，更容易識別不同型態的詐騙，進行阻斷或防制。
金融資料治理與交換：公益與風險管理的界線如何拿捏？
打擊詐騙除了需要金融機構之間的共同協力，也涉及不同政府機關、產業的資料交換需求。但除了打詐，金管會如何看待個資保護與市場需求間的平衡，對於資料治理與資料交換的看法又是如何？
胡則華表示，防詐數據的共享具有公益性，因此不需個別客戶授權，但若是金融機構為了風險管理而交換資料，則不見得能適用相同標準。
胡則華解釋，部分銀行希望透過資料交換來評估客戶的整體財務風險，例如該客戶是否同時向多家銀行借款，或在資本市場上籌資過多。然而，這類數據共享涉及金融機構的商業利益，並非純粹的公益用途，因此仍須符合個資法規範。
事實上，金管會曾經對資料治理研擬指引，區分哪些情境可共享數據、哪些需要需客戶同意。然而，他們與數位發展部與行政院個人資料保護委員會籌備處討論後，發現此方向可能不可行，因此暫緩計畫。目前，金管會仍在思考如何提供金融業更多彈性空間，以在不違反法規的前提下，能夠更有效管理風險。
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＊本文初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，圖片來源：《TechOrange》。
