勤業眾信聯合會計師事務所舉辦「金融科技的創新驅動與風險隱憂」研討會,透析由於人工智慧(AI)、機器學習等諸多新應用,讓產學界對「資料」燃起更多想像空間,於金融服務創新領域也已產生勢不可擋的趨勢;然而,導入人工智慧所可能帶來的道德風險、演算法風險、資料治理等議題,也是企業不可忽略的重要考量。

勤業眾信指出,區塊鏈技術在經過摸索、質疑與創新應用發展後,企業開始逐漸了解技術及其主要應用領域,紛紛加入應用驗證的行列及部署落地的商業案例。此時,企業應開始關注區塊鏈技術應用的資訊安全議題,除了隱私保護、身分授權外,新技術所帶來智能合約安全性等新議題尤應更加關注。而區塊鏈技術之「數位資產代幣化」為今年熱門應用方向,各國在經歷各種代幣發行募資(如Initial coin offerings, ICO)的神話及大崩跌後,紛紛擬定相關政策以保護業者及投資者權益;我國金管會亦跟上潮流,於今年四月提出將受主管機關監管的「證券型代幣發行」(STO)初步規範,並與各界持續對話,擬降低監管的不確定性及促進產業創新,而其中最關鍵的因子即在於,如何在創新與控管中取得平衡。

勤業眾信聯合會計師事務所風險諮詢服務部執行副總經理萬幼筠表示,各類指標性的數位創新(Digital Innovation)正緊鑼密鼓發展中,並以顛覆性態勢進行社會改造,然而,在此趨勢下亦會產生許多不一樣的問題。本場研討會以近期最熱門的人工智慧及區塊鏈兩大金融科技的發展與風險挑戰議題出發,探討金融科技所帶來的相關新興風險及資安隱憂,並點出關鍵挑戰與可行方向,建構創新發展與風險控管的平衡,以期建立金融科技的穩健發展,蓄積我國金融科技發展的能量。

預測錯誤和決策智能:機器學習的能與不能

政治大學資訊管理系副教授莊皓鈞表示,深度學習在影像和語音辨識所獲得的成功,讓許多產業對於精準預測燃起許多期待;然而,在商業與經濟情境中,從個人到總體的預測,能否降低預測錯誤的瓶頸如今不在機器學習的演算法,而在有意義的輸入特徵和資料建構;從過去數年的開發經驗與觀察,集成學習(ensemble learning)集合多種算法的長處,往往是降低預測錯誤的處方。

如何從精準預測進化到診斷/決策(prescription),是機器學習要讓人工智慧再進化的核心挑戰。莊皓鈞表示,開發AlphaGo的DeepMind團隊所用的深度強化學習,對金融、服務、製造需在不確定性下做出最佳決策的問題,有極高應用潛力,透過數據建構模擬環境,讓神經網路作為決策代理人(agent)反覆訓練,學習動態決策機制。莊皓鈞補充,機器學習在商業決策終不能取代人的心智模型,如何將人的預測和決策與機器學習產生的輸出,整合成最終決定,是其目前開發商業智能能否落地的關鍵。

從演算法到人工智慧 AI武器化」的風險與挑戰               

勤業眾信聯合會計師事務所風險諮詢服務執行副總經理曾韵表示,勤業眾信研究報告觀察,人工智慧技術具備持續自我學習及決策輔助之能力,如何於演算法中加入人權、個人隱私、道德風險等考量,是現階段各國政府關注的趨勢;除了在軍事上人工智慧「武器化」議題的討論,企業更應該關注切身相關的人工智慧應用風險,例如:假新聞、假圖片、企圖影響商業演算法等惡意攻擊。

曾韵指出,關於人工智慧技術的監管,美國、英國、歐盟、新加坡與臺灣等國家,已陸續成立相關組織及發布官方準則。勤業眾信認為,從政府的角度出發,可推動人工智慧相關法規與原則的訂定,以促進公共利益、保護民眾隱私、堅定公平原則、確保人工智慧安全評估與可控機制等方向;至於企業層面的部分,適當揭露人工智慧使用的透明度、訂定人工智慧開發準則/緊急停止(kill switch)機制、訂定數據治理架構、內部持續修正,並透過獨立第三方進行風險評估、偏誤監控等,將為人工智慧的應用帶來更可靠、更信賴的運作環境。

區塊鏈資安與金融智能合約          

政治大學資訊管理系助理教授蕭舜文就區塊鏈技術及資訊安全提出論述與討論,由於目前區塊鏈技術仍在持續發展與變化中,如何正確的理解與應用區塊鏈技術方為技術是否能實際落地的關鍵。「如何考量不同面向的資訊安全」與「如何適當的應用區塊鏈技術」在目前市場的定義仍很分歧,且應用開發人員、投資者及使用者所在意的重點也各不相同,故提出不同的參與角色對於應用的資訊安全需求。會中並以台灣金融資產交易為例,說明區塊鏈技術與智能合約實作金融系統時所能享受的益處以及可能遇到的技術與法規困境,以對於區塊鏈技術與智能合約的應用方向能有較為正確的規劃與做法,期能讓企業在應用技術及智能合約上有正面的效益。會中強調區塊鏈的本質為信任、價值與透明,只有承載這些本質的應用才真正就能展現區塊鏈技術的價值。

籌資最前線:STO知多少?

德勤商務法律事務所資深律師陳盈蓁表示,在ICO面臨詐騙糾紛頻傳、遭政府機關裁罰等負面新聞屢出不窮的情況下,業者反其道而行,主動迎向納入監管的證券型代幣募集發行(Securities Token Offering, STO)發展,希望能藉由受監管的STO,為業者及投資者皆帶來保障,也降低投資者對於ICO項目的不信任,重振市場。

目前,臺灣亦有一家區塊鏈業者已送件申請進入金融監理沙盒實驗,成為臺灣STO首例,目前正由金管會輔導中,雖然尚未准予進入,但也可發現區塊鏈業者對於STO監管的期待。而不同於ICO發行的代幣多屬功能型、連結區塊鏈技術產品或服務,證券型代幣須與資產或特定權益(如股份、不動產、商品等)連結,類似於有價證券募集發行。惟相較於傳統有價證券募集發行,STO運用區塊鏈、智能合約等特性,於初級市場發行及次級市場轉讓,均更具有流動性及互通性,可將所表徵的權利自動化、分割為較小單位,有助於成本控制及執行效率。

陳盈蓁也表示,回顧過往股權型群眾募資,創櫃版及證券商經營股權募資平臺,成效不如預期,一般批評即認為門檻限制過多、缺少誘因,導致交易不活絡,此點值得STO立法借鏡。

本場研討會各界嘉賓就金融科技應用與風險控管議題進行深度剖析並提出具體建言,細述了我國金融科技重點發展方向或應用情境、未來可能面臨之新興風險及風險控管措施,讓所有與會者更為了解金融科技可能帶來的資安隱憂以及如何做好風險控管,著實激盪出不小能量,期許在全球金融創新的浪潮下,我國金融科技發展與風險控管能攜手並進,在推進金融科技創新發展的同時,能辨識出可能的關鍵風險因子,妥善做好風險控管,更能凝聚發展策略,同時促進創新發展及風險管理。

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