金融科技邁向「生態圈化」,但真正的資安弱點會在這裡!還面臨那些挑戰?
金融科技邁向「生態圈化」,但真正的資安弱點會在這裡!還面臨那些挑戰?

要說台灣近幾年金融科技領域的關鍵字,純網銀、開放銀行、生態圈絕對是榜上有名,勤業眾信總裁賴冠仲分析,加上去年疫情加速數位轉型的腳步,金融業無論是在商業模式,或是跟客戶互動的方式都出現變化,也出現了不少新的挑戰。

跨產業整合,資安意識必須整個生態系一起同步

賴冠仲認為,金融科技帶來的改變,更多是產業內部的思維,像是人才的需求、法遵與資安的重視,彼此之間都是緊密相關,因此金融科技服務要成功,企業應該要用「生態圈」的思維來制定相關政策。

勤業眾信風險諮詢服務資深執行副總經理溫紹群說,疫情加速了全球金融業數位轉型,也提升了民眾使用數位服務的意願。溫紹群提醒,生態圈的發展要考量業務策略、人才組織、數據整合、資訊系統架構支持性、資訊安全及生態圈治理等議題。

勤業眾信風險諮詢服務資深執行副總經理溫紹群
勤業眾信風險諮詢服務資深執行副總經理溫紹群說,疫情加速了全球金融業數位轉型,也提升了民眾使用數位服務的意願。
圖/ 勤業眾信

他認為,數位轉型應該要「為客戶而變」、資訊架構應「為業務而變」。金融生態圈發展帶來的想像空間背後,其實藏著巨大挑戰。業者要回到「透過數位轉型以提供客戶更好的服務」的轉型本質上,藉資訊轉型更好的支撐營運、藉由生態圈共創新商業模式。

隨著開放銀行及生態圈的形成,加速跨產業融合,資訊共享趨勢崛起,資安風險也提高。勤業眾信風險諮詢服務資深執行副總經理林彥良說,第三方服務(TSP)業者網路安全風險管理資源與能力相對薄弱,很容易變成生態系中駭客鎖定的標的,建議金融業必須調整整體網路安全風險管理策略,將網路安全風險管理範疇進一步擴大到整個生態系,也就是整體防線需要擴大到整個生態系。

趨勢下一步:從自動化走向智慧化

「台灣金融產業,正面對十年轉型浪潮的開端。」勤業眾信金融服務產業負責人吳怡君說,組織改革和數位轉型,是現在所有業者必須要做的事情。

金融科技的應用,也產生許多法遵議題,例如消費者保護、公平待客原則、洗錢防制、資料應用等。勤業眾信風險諮詢服務執行副總經理劉曉軒表示,各類金融服務之內外作業都可透過導入機器人流程自動化(RPA)、法遵平台及法報自動化等解決方案,從自動化走向智慧化。

即便是信用風險模型、市場風險模型、自動化理財模型、洗錢或資恐可疑交易模型等,也都可透過導入數據分析及AI等技術,以客觀數據為基礎,即時產出風險告警,能夠在風險發生前,採取可能的因應作為,面對不斷加強的監管要求,業者應善用相關科技工具,改善法令遵循機制。

政治大學金融科技研究中心主任王儷玲談到,開放銀行與資料共享,將有助於提升金融機構在跨公司與跨產業的發展潛力,「業者非常期待在資料共享、雲端服務與監管科技上能有更大的法規突破。」

後疫情時代,台灣的金融科技發展將面臨更多的數位轉型的挑戰,目前台灣金融科技人才需求大增而市場供給不足,王儷玲認為,未來能透過產學合作方式,結合業界經驗與學術界研發優勢,創造全新金融科技產業價值與就業機會,為台灣培育具世界級競爭力的金融服務與創新人才。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #金融科技
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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