沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
2016.08.10 | 科技

今年六月,新加坡公布了他們的金融科技創新監管沙盒計畫,臺灣也終於開始討論什麼是金融科技創新監理沙盒。可是,為什麼要叫做沙盒?我們不妨用個比喻談起。

成長中的孩子需要發洩精力、需要遊戲的場域,父母多半都要操心,設法找一個或自己建立一個地方給孩子自在玩耍。所以父母會找一個讓孩子不會跌傷,眾人也都知道小朋友正在試作、試玩的資源區,區裡有沙、有鏟子,甚至還有一些奇形怪狀的磚。因為你無法想像孩子會玩出什麼,但你也不想限制他可能的創意,當然更希望他發展出自己的樣態,他可能蓋出車,做了條護城河,也可能最後建了個城。

孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia
#####孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia

孩子在建出他的第一個作品時,可能也還在摸索,怎麼控制自己的肌肉,透過控制工具,來取得不同的資源。過程中孩子可能會碰到問題或危險,大人可以用自己的生命經驗在旁邊呵護他、幫助他,讓他學會不同工具的用途,學會對資源進行配置。

你不知道孩子會蓋出什麼樣的房子、什麼樣的城堡,你不可能拿現有的建築規範和法令,對沙盒裡的孩子限制他什麼都不能蓋。這樣等於拿成人已經執行很純熟的建築規範,來告訴孩子未來房子可以怎麼蓋。當孩子真的把城堡蓋高了、疊大了,當真的有安全考量要注意設計會不會讓人不安全、受傷,我們再來才開始考慮訂定可能的法律規範。

也許他會把房子蓋到天上去(像是傑克與豌豆),也許他會蓋出一個萬里長城,也許他最後會蓋出一個莫思科聖瓦西里主教座堂或西班牙那蓋了超過100多年還沒蓋完的聖家堂,但那都不是在當下建築規範可以控制的。唯有先給他嘗試,蓋出一些東西來,再來共同討論這個作品應該要用什麼方法制式規範保障可行性;最終,也才會有舉世注目、長久流傳的創新。

##金融業的監管沙盒概念從何而來?

在 2015 年 3 月,英國科技政府辦公室(Government Office for Science)在一篇「金融科技未來:英國如何成為世界金融科技的領頭羊」的政策報告中,首度提到沙盒(sandbox)一詞,並且提到沙盒是將金融監管單位、金融機構、fintech新創與學界協同合作的一種合作方式。有趣的是,該篇長達 66 頁的報告,沙盒這個名詞也就只出現一次。

沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay
#####沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay

隨後英國金融管理局(Financial Conduct Authority)因應上述政策報告,於2015年11月出台監管沙盒(regulatory sandbox)指導文件,就監管沙盒的目的、執行流程、對參與各方的誘因、風險及限制予以說明。而在 2016 年 3 月新加坡貨幣管理局(Monetary Authority of Singapore)則出台規管沙盒諮詢文件(consultation paper)。

##監管沙盒:針對少數用戶測試創新金融產品或服務的實體或虚擬場域
由於多數金融機構是處理他人金錢的單位,金融監管或寬或嚴都有其必要性。但隨著歷史的演進與科技的飛躍,金融監管就面臨二個難題:一、過去的法規未並能符合未來商業發展;二、未能瞭解科技本身或其應用如何優化現存的金融服務(如智慧型手機與衍生之行動支付應用)。

因應日進千里的科技進化,英國金融監管單位推動監管沙盒,藉由「協助」現有金融機構或fintech業者推動創新產品與服務,針對特定用戶在特定場域試行,進而評估創新產品與服務的可行性。

以近期沸沸揚揚的機器人理財(robo-advice)為實例,英國監管沙盒即允許業者將其機器人理財顧問服務在平台針對部份用戶推廣。為同時平衡消費者權益保護,在機器人理財建議交付用戶之後,則有理財顧問(真人)在交易實際執行前重新審視理財建議是否符合機器人理財規範。

##破壞式創新可以提升產業競爭,所以不妨在沙盒裡試試

與台灣金融監管單位的保護消費者權益、市場公平競爭(這是指什麼?)等政策方向完全不一樣,英國金融管理局在監管沙盒文件上載明其目標是「支持破壞式創新來提升產業競爭」(promote competition by supporting disruptive innovation)。

實施監管沙盒在創新產品與服務面上有三大好處。首先,排除金融監管的不確定性之後,會有許多在萌芽期就被視為不可能被監管單位通過的產品或服務嘗試進入沙盒模式尋求解決方案。其次縮短創新產品進入市場的時間來提高fintech業者將其產品服務市場化並盈利的機率。

另外,沙盒也為fintech業者提供類似背書的功能。因為創新事業不太可能在早期產生固定現金流入來返還債務,任何創新事業都仰賴大量的股權投資。金融科技創新在發展歷程中,由於金融監管的不確定性,所以常使股權投資人(如創投)降低fintech公司估值或直接放棄投資。比如筆者在台灣看到某些具創意與潛力的金融科技解決方案,通常下一個討論的議題就會是:金融監管單位有可能批准嗎?若推估批准的機率不高,後續的股權投資就很難接續。

##沙盒前後有配套,不是把孩子丟在遊戲場裡就沒事了

監管沙盒是英國金融科技創新計劃三部曲的終部曲。事實上,監管沙盒是因為創新中心(2015年)實施後,為了將創新產品與服務擬真地在市場上進行用戶測試,與法規辦公室(2016年)共同衍生出的制度。

Project Innovate

想要有金融科技創新產品與服務,首先要有fintech或金融機構願意投注人力、心力與資本,這是創新中心存在的原因。而金融業的法令規章有可能阻礙了創新發展,在發展初期有對應單位能給予法令諮詢與回饋可減少許多不必要的彎路。最後,將創新產品及服務推向一個真實的、具部份限制的應用環境,測試在實際運行狀況、用戶體驗及反饋。最後,若有必要再來回頭修改可能不合時宜的法令。

這同時也給台灣一個好的提醒,假設台灣的金融科技創新基地是對應上圖的創新中心,那很明顯的,創新中心和法規辦公室中金融監管單位的配合並沒有跟上。那監管沙盒的推動基礎就相對薄弱。

##金融監管單位做好監管沙盒所需的能力
從英國金融科技創新計劃中可以發現,金融監管單位肩負計劃成功的重要責任,包含提供法令諮詢與說明、合規建議、產品與服務審查、評估市場等等。所以,金融監管單位至少須擁有以下三項能力:

一、新科技接受力:不奢談金融監管單位勇敢去擁抱新科技,但至少對於新科技在金融服務的應用要抱持著開放態度,或是至少學科技人去使用或感受新科技應用(如智慧型手機)。否則申請沙盒後,因為看不懂科技層面而被拒絕的機率應該會大幅增加。
二、容錯力:創新產品與服務必定有一些明顯或隱含的缺漏與問題,只要這些缺漏與問題在一個可控範圍內,都有改善空間。沙盒並不是要測試一個完美無誤的解決方案,而是一個有機會成功的方案。
三、主動積極協助的意願與能力:金融監管單位不要總是把自己藏的很隱密,或者總是說:你們把方案送進來我們再來仔細研究,正式回覆。主動積極協助fintech業者才是沙盒成功運作的必要條件。

##沙盒精神:監管單位以平等地位協助創新的態度與制度
和沛科技總經理翟本喬在其臉書一再地強調,金管會不是金融創新研發委員會。對於金融創新,監管單位應該採取的是沒有問題就應該放行的準則。而不是主導金融創新與研發。不過,以總統指示推動金融科技發展後不到 24 小時,金融監管單位就火速提出了十大計劃,顯然金融監管單位認為自己才是金融科技未來發展的火車頭。

你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay
#####你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay

監管單位的錯誤認知,將明顯與創新計劃及其監管沙盒相違背。在監管沙盒文件中,有七次提到金融監管單位應該要「幫助」或與創新業者一起共同尋求解決方案(help with or work with),所以金融監管單位並非金融科技的主導者,而是站在與業者平等的地位,主動協助業者了解法令規章、提供法令諮詢與解釋,甚至在必要時考慮修改因科技發展而可能不合時宜的規定。

常聽新創公司提到台灣金融法規多如牛毛,連懶人包都沒的找,而且連法律事務所的律師也常搞不清楚丟三忘四,金融相關業務涉及的主管機關又多(金融、貨幣、稅務),而且常門禁森嚴。這些對新創公司來說都是推動金融科技發展的痛。若能以平等地位而非上下准駁關係來處理金融科技的監管事宜,沙盒就只是水到渠成的過程。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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