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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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