近期，金融科技领域迎来多项重要进展，从AI安全框架的构建到开放银行的新阶段，再到生成式AI在客服系统的深化应用，行业创新步伐持续加快。本文将为您梳理最新动态，分析核心趋势。
AI安全治理成为全球金融业焦点
开源通用AI安控基准制定启动
Linux基金会旗下的金融科技开源基金会FINOS近日宣布，将联合花旗集团、摩根士丹利、加拿大皇家银行等金融机构，以及Microsoft、Google Cloud、AWS、Red Hat等科技巨头，共同为金融行业制定一套开源、通用且标准化的AI安全控制框架。
这一框架旨在建立云端或混合环境中应用AI的技术中立基础标准，并参考全球法规，建立一致的审查治理框架。同时，项目将推出实时审查机制，即“规范即代码”（Regulation-as-Code）机制，显著提升运营透明性。
开放银行进入新阶段
第一银行获批开放银行第三阶段
第一银行近日获得金管会核准，成为台湾首家办理开放银行第三阶段的银行。该行表示，将通过与第三方服务提供者（TSP）密切合作，整合外部创新技术和内部数字金融实力，结合AI、云端数据和系统优化等应用，让金融服务从被动迈向主动，实现银行、消费者与TSP三方共赢的新形态金融合作模式。
开放银行第三阶段聚焦“交易面资讯”服务，在消费者同意的前提下，可通过TSP业者的数字环境平台，使用开放应用程序接口（Open API）进行交易及调整账户间资金，包括贷款申请和查询、扣账授权等服务。根据金管会核定备查的第三阶段API应用项目，服务涵盖存款、信用卡、贷款、支付、手机门号转账等五大类别。
BNPL服务商强化技术架构
AFTEE建立专属云端架构并探索GenAI应用
BNPL品牌AFTEE来台迈入第七年，目前会员人数已突破160万，合作商户超过4000家。为提升账号管理和运营效率，他们近日建立了专属台湾团队的云端组织架构。
随着业务规模扩大带来的资料量和分析需求，AFTEE重构了数据分析流程，将分析负载从运营数据库拆分，建立独立、可弹性扩展的分析环境，使团队能够运用大规模资料训练风险模型、探索用户历程和分析商家行为。
目前，AFTEE正积极探索将AI服务纳入核心业务流程，例如运用大型语言模型处理商品描述和交易语义分析，强化风控模型对高风险购买行为的预测能力。同时，利用AI处理非结构化资料，加强判断高风险商品的风控能力，及早启动危机预防措施。
生成式AI在客服系统应用深化
三井住友信用卡扩展GenAI应用
日本信用卡龙头三井住友信用卡公司自去年六月开始在电子邮件客服业务中运用生成式AI，通过RAG技术快速检索公司内部资料，生成回复信件草稿。近日，该公司宣布将在年底前进一步将生成式AI应用在实时聊天的客服服务，预计可协助客服人员缩短六成左右的作业时间。
2023年，三井住友信用卡申请件数突破500万件，每月客服中心需要处理超过50万件查询需求。
联邦学习提升诈骗账户检测精度
日本四家银行合作实验取得成效
日本国家信息通信研究机构近日与Resona银行等四间银行合作，运用联邦学习技术实验诈骗账户检测。结果显示，使用联邦学习技术训练的模型相较银行单独构建的模型，准确率提高十个百分点，达到95%以上的精准度。
这项实验自2023年开始进行，使用四间银行部分正常账户和冻结账户的交易数据训练模型。除了比对四间银行各自建立的独立模型和联邦学习模型的实验结果，研究还额外建立了四个使用三家银行资料训练的联邦学习模型。
稳定币发展迎来新机遇
韩国金融机构积极布局稳定币业务
韩国政府近期积极推动稳定币发行，包括在6月中提出允许本土企业发行稳定币的法案。近日，韩国最大银行国民银行、Kakao Bank和Naver Pay等多家大型金融机构也接连申请了稳定币商标。
从金融机构申请的商标类别，可见各家业者计划发展的业务类别。国民银行申请了两类商标，分别用于稳定币电子转账业务和金融交易业务。Kakao Bank则申请了加密货币软件、加密货币金融交易业务、加密货币挖矿共三大类别商标。
政策即代码在银行业的实践
玉山银行四阶段导入PaC
玉山银行智能金融处近日披露了他们导入政策即代码（Policy as Code, PaC）的做法。该行用四阶段逐步导入PaC：第一阶段是探索期，先建立能收集、验证PaC的机制；第二阶段启动PaC机制，称为无感期，开发人员使用CI/CD过版时已启用PaC扫描，但不会收到提醒或阻挡讯息。
第三阶段进入适应期，若开发人员在过版过程中违反政策，系统会出现提示但不中断部署流程；最后阶段是落实期，规范正式上线，平台能自动协助开发人员进行规范检查。
其他重要金融科技动态
- LINE Pay宣布推动韩国釜山跨境支付
- Google Pay开始提供瑞典BNPL公司Klarna的BNPL服务
- 兆丰银行在部分ATM导入AI脸部遮蔽辨识技术
常见问题
什么是开放银行第三阶段？
开放银行第三阶段是“交易面资讯”服务，在消费者同意的前提下，可通过第三方服务提供者的数字环境平台，使用开放应用程序接口进行交易及调整账户间资金，包括贷款申请和查询、扣账授权等服务。
联邦学习在金融领域有什么优势？
联邦学习允许多个机构共同训练机器学习模型而无需共享原始数据，既保护数据隐私又能提升模型准确性。在金融领域，这种技术特别适合用于风控和欺诈检测等需要多方数据协作的场景。
政策即代码（PaC）对银行业有什么价值？
政策即代码将合规要求转化为机器可读的代码，实现自动化合规检查，提高开发效率，降低人为错误，确保IT系统始终符合监管要求和内部规范。
生成式AI如何提升客服效率？
生成式AI能够快速检索企业内部知识库，生成准确回复，大幅缩短客服人员处理查询的时间，提高响应速度和服务质量，同时保持回答的一致性和准确性。
稳定币在金融系统中的角色是什么？
稳定币是一种与法定货币或一篮子资产挂钩的加密货币，旨在减少价格波动。在金融系统中，稳定币可以提高支付效率，降低跨境交易成本，并为数字货币应用提供稳定的价值媒介。
AI安全控制框架对金融机构为何重要？
随着AI在金融领域的广泛应用，建立统一的安全控制框架至关重要。这种框架可以帮助金融机构规范AI使用，确保系统安全可靠，符合监管要求，同时促进技术创新和行业协作。