Page 192 - 台灣金融創新：觀點與對策

180 台灣金融創新
觀點與對策

在取得客戶授權及個資保護的前提下 ( 這是幾乎所有的大數據

應用所必然要妥善處理的課題 )，尋求更多的資料來源，再配
合聯合徵信中心的信用相關資料，應可發展出更全面的信用評

分系統。

金融業運用人工智慧的場域，當然不只以上數端，進一步

的金融創新應用有賴於領域知識 (Domain Know-how) 與人工

智慧技術專業的結合。 此外，還有些重要議題需被關注。 例

如，資料是支撐人工智慧分析能力的基礎，輸入數據的品質，

會大幅影響人工智慧的表現，因此對於社群對話、影音、相片
等非結構性資料，仍需銀行業者在資料格式轉換、自動化及分

析工具上投資，才能有效善用這些資料；同時對於資訊安全的

把關，不但影響客戶信賴程度，也攸關取得資料的成本，這些

都是極重要的金融資訊基礎建設，需要金融機構及早投入足夠

資源。 再者，人工智慧雖被預期有撙節成本之功，但真人與

機器人間「人力資本」的消長拉鋸也將隨之而來，就像許多

人所擔心的，機器人可能會取代真人的工作，造成大量失業，

就可能形成一種排拒的力量。 因此在觀念上應當強調，引進

機器人的主要目的不應是減少人力，而是以更有效率的方式使
用人力，讓員工的時間得以釋放，投入其他更為重要的任務。

若將人工智慧視為整體人力資源配置的一環，則透過適度的教