[Data Su] 當我們討論「金融監理沙盒」，我們說的是什麼？|數位時代 BusinessNext

這幾天因為立委余宛如所辦的公聽會以及準政務委員唐鳳在 vTaiwan 平台上徵集各方意見，而開始有人討論監理沙盒（Regulatory Sandbox）的概念。多數主張師法英國與新加坡的「經驗」，在台灣建立金融監理沙盒機制，以扶植新創金融科技（FinTech）產業。

但事實上，無論英國或新加坡，目前都還沒有通過沙盒試驗後投放到市場上的實例。在台灣目前也仍在形而上的精神與理念層面進行討論，如果實踐是檢驗真理的途徑，沒有真正的經驗，似乎也很難檢驗監理沙盒概念是否真能如其揭櫫的理想般運作。

全世界都睜大眼睛在看這兩個國家實際運行的成效如何，台灣更是如此。或許作為一個金融業從業人員來談監理沙盒這個題目有點立場不正確，但筆者試圖由自身的經驗出發，以傳統金融從業人員的角度來看監理沙盒的「橘越淮」後，在台灣落地可能的發展方向與將會面臨的問題。（編按：原成語橘越淮而為枳，作者故意只寫了前半段。）

議題1：沙盒意味更高度的監控，而不是放任

無論是英國版或是新加坡式版監理沙盒所秉持的精神，除了放寬並簡化部分經營金融相關行業的審批以及資格要求外，由於監管機關與被監管機構雙方都處於摸著石頭過河的經驗累積過程，監管機關更要負起輔導乃至指導的功能，監管機關可能沒有看過被監管機構的業態，還不知道該選定哪一項 KPI 達到其管理目的。 取而代之的，監管機關可能發展為完全監控（monitoring）以作為訂立日後監理（regulating）所需要的基礎。

進入沙盒的企業就像是剛學會走路的小孩在盒子內玩沙，作為這個小孩子的父母（很抱歉這個比喻不是很精準正確）會完全放任小孩子任意遊玩？還是會因為擔心他受傷而隨時看管著？更何況這名小孩手上可能還握著一把利器。

台灣傳統的金融監理方式多以稽查或由業者自主申報、揭露的資訊為本，主要因為稽核成本高，但在資訊科技不斷發達的現代，監管機關的稽查成本降低，在技術上應該可以做到即時監控，甚至是即時矯正的功效。

筆者認為監控的廣度及深度將會不減反增，至於這樣「全都露」的結果是不是「好」的？沙盒內的主要參與者，包括監管機關、受監管機構、金融消費者，可能各有各的盤算，但不見得每個人都樂意毫無保留揭露資訊。

議題2：沙盒業者是否降低實收資本額，可以因業種而異

對擬申請進入沙盒的企業，監管機關會核發一個限制性的金融執照，除了必須在監管機關監管之下進行初步的業務實驗外，還得隨時接受監管機關的輔導調整營業方向與營業行為模式。

以新加坡 Monetary Authority of Singapore (MAS) 所發布的指南來說，新加坡金管局要求劃定業務範圍、明定可受監理的指標，申請入沙盒的業者除了要明列業務經營範圍之外，還會限制參與沙盒試驗的金融消費者總數、在沙盒中受監管及輔導的時間（由業者自訂或與監管機關合議），讓業者能有實驗空間，監管機關也可以檢驗這項創新金融服務是否能帶來真正的創新，並改善金融消費者的福祉。

不過，這並不必然代表監管機關需要全面調降沙盒內企業的實收資本額門檻，筆者認為要看所經營的業種才能決定。

以台灣過去曾爭論過的第三方支付專法（電子支付機構管理條例），全執照的最低資本額是新台幣 5 億元，只經營部分業務的話，也需要新台幣 1 億元的實收資本額。如果有廠商打算在沙盒內實驗電子支付業務的話，降低實收資本額門檻可能仍然是有意義的（至於資金周轉問題則由業者自行負責）。

不過，以號稱可能成為亞洲沙盒首例的 PolicyPal （新加坡商 PolicyPal Pte Ltd.）來說，若出現在台灣，卻不需要降低實收資本額門檻。

PolicyPal 可以藉由蒐集投保人的個人資訊（可自行輸入或用 App 透過社交網站搜尋），為投保人搜尋對投保人成本最低的保單（包含壽險、醫療險乃至意外險），以節省保費支出。投保人現有的保單也可以用 PolicyPal 的 App 拍照上傳，幫投保人管理現有的保單，甚至評估現有保單的保費是否還有再撙節的空間（詳見 PolicyPal 官網）。

PolicyPal 的商業模式類似傳統金融業的「保險經紀人」或「保險代理人」，假設 PolicyPal 在台灣註冊登記，依照管理條例，要經營保險經紀人業務的公司，最低資本額新台幣 300 萬元，保險代理公司則是新台幣 500 萬元。

300 萬、500 萬元的資本額門檻在現今的環境下已經不算太高，但如果連這點資本都拿不出來的話，可能連消費者都要開始懷疑保單後續的服務能力了，更何況，無論對產業分析師或是主管機關來說，「淨值」這個財務指標一直是分析金融業的最重要指標。

議題3：暫停消費者傾斜保護原則，沙盒業者與金融消費者才能平等

監理沙盒的理想之一，是讓沙盒內的新創公司能跟既有金融業者投資的新公司齊頭平等，避免既有金融業者利用自身的資本優勢扼殺搖籃中的新創公司，所以監理沙盒的參與者所受到的監理跟限制，將盡量實踐立足點上的平等。

但是，筆者認為更重要的焦點在於金融消費者與金融服務提供者（金融科技業者）之間是否被公平對待。例如，英國 Financial Conduct Authority (FCA) 擬推行的《Regulatory Sandbox》，為了保護金融消費者保護，以專章附註闡述各種情境， FCA 傾向業者事前充分揭露，但是， FCA 也僅承諾會與業者共同研擬金融消費者損失的處理方式。

台灣《金融消費者保護法》循國際慣例，隱含所謂的｢傾斜保護原則」，雖不至於像明代海瑞當官判案那樣偏頗，但由於金融機構與金融消費者的地位不對等，法規要求金融機構要負擔的責任較大，包含遵法（Compliance）與銷售紀律等責任。

因此，監管機關可能必須針對沙盒內實驗的金融服務暫停或放棄部份的傾斜保護原則。意思是說，若業者已符合監管機關的所有要求，金融消費者不可再以「看不懂商品內容」、「業務員沒有解釋清楚」等理由要求業者負擔損失，況且台灣《電子簽章法》已上路，消費者也不能以契約未經本人簽署為由來欺暪卸責。

試想個科幻點的想法，假使機器人理財全面實現了，將比較沒有因銷售紀律不佳而衍生的賠償問題。

具體而言，監理沙盒有點像是線上遊戲上市前的 Beta 封測，受邀前來進行金融科技封測的對象必須是對於損失承擔能力較高的業者。

對於台灣現行法令的意義，就是視其為所謂的「專業投資人」或「專業投資機構」，但如果全部都找資訊工程師或職業電競玩家來進行封測，可能無法真正測出非專業用戶的痛點。

由於專業投資人與業者地位對等，自然也無法排除使用者是惡意的情境，例如使用者利用監理沙盒內的平台進行洗錢或違法交易的話，該如何分擔刑事或民事責任？監管機關及沙盒業者都需要拿捏放寬的尺度。

議題4：已有解決方案的金融問題，你要如何創新？

新加坡目前正在進行中的 Singapore FinTech Festival ，是新加坡金融科技業者的嘉年華會，將在2016年11月舉辦 Demo Day。主辦單位提供《Industry Problem Statements》文件，整理了 100 個可能可以利用金融科技解決的問題，讓參賽者用程式設計或商業模式來解決問題。

對現行金融業來說，這 100 個題目並非全然無解，甚至過去也都有使用已知資訊科技來解決的例子。舉筆者比較熟悉的例子來說，清單中第 17 與 18 項分別提到 Smart Contract 以及 Digital Documents 的議題，核心問題在於金融業如何透過數位化的單據來核實交易真實性、確認交易流程，以及金融機構如何藉由這些數位化的訊息，得以在貿易的各個時點提供融資服務。

台灣的銀行曾經採用過的線上資訊服務叫 GT Nexus ，它過去有個銀行從業人員比較熟悉的名字叫做「TradeCard」。它幾乎把國際貿易上可能會用到的所有單據都數位化，為了消弭貿易風險，還可以提供線上購買出口保險服務，賣家也可以在線上申請融資，提供的服務內容相當完整。只不過這個服務在台灣推展得並不順利，目前仍採用的銀行不多，後來GT Nexus 在台辦公室編制縮減到只剩客服。這家公司命運似乎也不怎麼順遂，一直不斷的被收購、更名。

另一個類似的服務，則是由國際知名的財務資訊運營商 SWIFT 所推出的 Trade Services Utility (TSU) ，幾乎所有銀行間的國際匯款資訊都是透過 SWIFT 平台傳遞並完成交易，它除了將國際貿易單據數位化之外，更增加了集中系統比對單據的強大功能，消弭了虛偽交易的可能性與風險，提高銀行在貿易融資上的安全性。這套服務獲得不少國際大銀行的採用，它沒有使用新興的區塊鏈技術，它的帳本可說是集中處理的方式，但一樣解決了商業銀行的許多痛點。

想像你是金融科技新創團隊，挑選了貿易融資（Trade Finance）方面的題目，就必須證明你的技術是比 GT Nexus 或是 TSU 更有效率或成本更低的解決方案，才比較容易獲准納入監理沙盒機制中。

議題5：金融混業經營的主管機關暫歸金融監理單位主導

金融混業經營是無法逃避的嚴肅課題，金融混業經營原本指的是金融業內的橫向整合，例如：銀行+證券，或銀行+保險。但未來無法避免地會發展出金融業與非金融行業的結合，這潛在的發展可能牴觸台灣金融立法「產金分離」原則的疑慮，且這是社會公平問題，一時半刻恐無法全然釐清。

我們先不去觸碰這麼高遠的大問題，混業經營可能有個比較近似的比喻，就像是 Uber 究竟算是資訊服務業，還是計程車服務業？兩種行業的本質上有其區別，且現行政府組織的管理單位也不同，設立所需滿足的門檻條件也不同，但Uber究竟應該由哪個主管機關來監管呢？

既然是英國或新加坡金融主管機關推行的政策，在沙盒內的各項活動的監理單位理所當然是由金融主管機關主導。但金融監理機關不見得是萬能，未必有能力進行非金融行業的監理乃至輔導，成立跨部會小組雖然是不得不然的解決方案，然而在大公司待過的人或許都知道，公司內部跨部門溝通的難度與交易成本有多高？更何況是跨（政府）部會。

由於監理沙盒內的監理機關由金融主管機關主導（在台灣則為金管會），可能發展的方向會是以符合「非金融行業」的產業法規門檻為前提，才有條件獲准進行沙盒實驗，意即同時符合多種行業混業時，至少要有基本能力符合其中一種應具備的資質。

議題6：金融科技服務的供需者為你的競爭對象，你該如何自處？

監理沙盒畢竟只是短暫的過渡，最終的目的是要輔導業者離開沙盒面對市場，最現實的問題是， 如果金融科技業者提供的產品或服務，其買方或賣方恰好就是你的競爭對手的話，那你該如何自處呢？

以前面提到的 PolicyPal 為例， PolicyPal App能替投保人搜尋並推薦某保險公司的保單，保單的提供者是保險公司，保險公司仍有傳統的通路與業務員，但PolicyPal 本身沒有簽發保單的能力，假使某保險公司因某個不知名的原因不再提供通路讓 PolicyPal 申購保險商品，這種情況發生時該如何？

又如同前面提到的 GT Nexus ，原本預期可以將國際貿易單據無紙化、數位化，但銀行如果還是選擇採用紙本單據完成整筆國際貿易交易以及融資的話，那又該怎麼辦？

這些都是無論經營什麼行業都需要考量的問題，當你的供應商或是銷售商也能提供與你相似的競品時，企業經營也容易變得艱困。

若發生在金融行業裡，這些傳統意義下的金融業者或許只贏在資源比較多，但肯定比這些金融科技業者更嫻熟資本的操作，而這也正是金融科技尚難取代傳統金融業者業務種類的原因之一。然而，金融科技新創業者倒也不用悲觀以對，移出沙盒獨立後，如果價格還不錯的話，或許就把技術跟股份賣給既有金融業者吧，這麼一來，執照、監理等等的問題或許就自然迎刃而解了。

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為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。