靠生物辨識就能認證身份!金管會導入FIDO標準,最快Q4上路解決金融痛點
靠生物辨識就能認證身份!金管會導入FIDO標準,最快Q4上路解決金融痛點

全台疫情警戒升三級,各項服務都盡可能以線上辦理,但是金融部分服務,卻因為身分驗證問題,無法做到100%線上化。

像是申辦銀行的數位帳戶,如果要開通完整功能、提升轉帳額度,就要拿雙證件臨櫃辦理,或是透過自然人憑證等方式驗證。金管會在去年發表的金融科技發展路徑圖中,就有納入「研究發展金融行動身分識別標準化機制(以下稱金融FIDO)」,透過導入國際FIDO標準,讓用戶不需要密碼,直接透過生物辨識就能認證身分。

金管會在今年5月初成立「金融行動身分識別聯盟」,開始規劃細節規範,預計最快今年第四季,就會啟動試辦。

不需要密碼就能驗證,FIDO是什麼?

FIDO是全球最大身分驗證技術聯盟,董事會成員包括Microsoft、Intel、Google等科技巨頭。這套「FIDO認證標準」,能讓各類連網服務,以生物驗證的方式,更快速、安全的辨識使用者身份,用戶的生物辨識資訊不會儲存在應用程式的伺服器上,不需取得使用者的個資,對隱私更加有保障,比起傳統輸入帳密,安全度更高。

因應國人對數位金融的需求,金管會表示,規劃導入國際FIDO標準,先讓民眾綁定行動裝置、實體卡片及生物特徵,未來使用金融服務時,可以直接用綁定的裝置、生物特徵進行身分識別,不再需要實體卡片或帳號密碼。

金管會解釋,由於FIDO伺服器上只保有公鑰,不保存密碼、私鑰或個人生物特徵,可避免隱私洩露的問題。此外,金融FIDO也規劃提供跨機構身分識別及交易功能,讓金融機構得依客戶交易風險屬性,提供客戶辦理相對應安全的服務項目。

延伸閱讀:股東會喊卡、會計要跑銀行,疫情燒出金融業「線上化」危機!背後原因在這裡

最快今年第四季開始試辦

對消費者來說,推動金融FIDO,可以解決傳統帳號密碼,作為身份辨識用途所衍伸出的各種問題;對於金融機構來說,則可以免除向顧客重複驗證身分的作業。

為了推動金融FIDO標準化機制,金管會、聯徵中心、財金公司,金融控股公司、銀行、保險公司、證券商及期貨商等,在今年5月4日成立「金融行動身分識別聯盟」,加速推動金融行動身分識別標準化機制。

金管會表示,聯盟目前已經有超過120家金融機構加入,接下來會規劃研議綁定的信物、生物辨識範圍,並共同開發手機身分識別APP等,也會訂出不同業別所涉及交易,具體應用標準與規範,腳步快的話,預計今年第四季就會開始試辦,我們就能向密碼說掰掰。

責任編輯:錢玉紘

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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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