金融服務

2026年參與AI專案的金融服務採購方已不再探討是否要部署大型語言模型（LLM）。摩根大通（JPMorgan）的 LLM Suite 已涵蓋約 230,000 to 250,000 名員工，並於生產環境中落地約 450 個應用場景，目標在年底達到 1,000 個；高盛（Goldman Sachs）、摩根士丹利（Morgan Stanley）、BBVA、花旗（Citi）、滙豐（HSBC）及多數第一梯隊銀行均已自行研發。真正的關鍵在於，如何讓生產級AI系統通過模型風險驗證、公平借貸測試、DORA第三方審查與 FINRA 監管審查，同時確保其在業務第一線切實可用。

我們構建的系統及隨附交付產出物

我們的方法是為銀行、資本市場交易台、資產與財富管理機構、支付及金融科技基礎設施，以及統籌其上的跨業務線風險與資金管理部門構建客製化AI系統——每一套系統均經過審慎規劃，確保監管機構實際要求的合規文件與系統同步產生，而非在概念驗證展示後為了應付文書工作才倉促拼湊：

• 模型驗證方案套件 旨在因應以下合規架構下的「有效質疑」要求： SR 11-7 及 OCC 2011-12 ，即便模型規模達 70 billion 參數亦能滿足。
• 記錄留存管線 將大型語言模型提示詞與輸出結果視同受管轄業務通訊，嚴格契合 FINRA SEA Rule 17a-4要求，支援以 WORM 格式匯出至機構目前運行的任何合規封存系統。
• 公平借貸測試框架 旨在經受住來自 CFPB 依據 ECOA 進行的差別性影響審查（詳見 我們關於公平借貸問責危機的專題研究）。
• 決策日誌 使 Reg SCI 變更管理審計能夠直接清晰解讀，無需任何含糊說辭。

2026年的金融系統必須滿足哪些AI監管合規要求？

當前任何生產級部署都同時受制於五大監管體系。我們針對此一持續演進的監管技術棧進行系統設計，而非依照2021年的過時教材。

如何防範深度偽造的CFO授權電匯？

2024年2月，奧雅納（Arup）香港分公司一名員工在遭遇冒充CFO及其他高階主管的深度偽造視訊通話後，電匯轉帳了約 US$25 million。原有的資金防詐欺架構基於 NICE Actimize 規則與2022年水準的活體檢測構建，未能辨識並攔截此次攻擊。

我們的方法是構建深度接入資金電匯工作流程的即時影音真實性驗證機制，對大額資金調撥實施確定性門禁控制——使深度偽造防範不再取決於處於高壓下的分析師能否在 Zoom 通話中辨識出合成假臉（詳見 我們針對奧雅納（Arup）深度偽造資金外洩事件的深入研究）。

能否依據 SR 11-7 驗證 70-Billion-Parameter 的大型語言模型？

「有效質疑」在 SR 11-7 監管架構下假定驗證者能夠審查模型內部機理；然而 70 billion 參數的大型語言模型從構造上徹底瓦解了此一假定。各家銀行目前採取了三種互不相容的因應方式，但無一能夠順利通過監管審查：

• 他們選擇 抑制部署進度。
• 他們試圖 擴大模型風險管理（MRM）招聘 以引進精通機器學習的驗證人才——但人才市場根本無法批量供應。
• 他們私下 依賴供應商的合規聲明。

我們的方法將構建在領域專業知識圖譜上的確定性約束層確立為受驗證組件，產生驗證人員無需閱讀張量權重即可直接審計的決策路徑。

生成式模型置於該層之後，作為受約束的非權威性輸入運作——其行動範圍受到嚴格限制、處於持續監控之下，並在評測框架中經過端到端結果檢驗——而非作為獨立驗證的模型對待。產生的全套合規文件（模型清單、資料血緣、評測框架、效能監控）完全遵循 MRM 團隊用於傳統模型的成熟格式，使證據在橫向監管審查所要求的「有效質疑」標準下完全清晰合規。

每個細分業務領域均依託於不同的監管主幹

資本市場、資產管理和零售銀行面臨著相同的架構挑戰，但各自依託於不同的監管主幹；因此我們針對具體的監管主幹開展客製化研發，而非套用通用的「金融服務AI」模板。請根據您的具體業務場景查閱系統必須遵循的監管合規義務：

我們與通用平台、四大會計師事務所及垂直單點供應商的區別

各類供應商均只能解決部分痛點，尚無一家能打通並無縫整合完整技術棧。這一全棧整合正是我們的核心專長——也是決定一套系統是能通過風險委員會審核正式上線，還是最終被無限期擱置在實驗沙盒中的根本區別。

所謂全棧，涵蓋領域本體庫、具備完整來源可追溯性的精準檢索機制、確定性約束強制執行、針對信義義務或消費者保護風險的人機協同審核閘門、經得起監管質詢的決策日誌、持續評測機制，以及有效隔離第三方過度集中風險的安全架構。