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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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