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金融業繁體中文大語言模型
金融業繁體中文大語言模型
生成式人工智慧的崛起，為金融產業帶來前所未有的變革契機。然而，現有多數大型語言模型（Large Language Model, LLM）皆以英文與國際語料為訓練核心，對繁體中文金融專業語境的理解能力有限。
為回應此一挑戰，政治大學金融AI創新中心攜手產官學研夥伴，共同推動「繁體金融AI大語言模型」專案，旨在打造一套能「說中文、懂金融、重治理」的在地化生成式AI基礎模型，以強化台灣金融業在AI時代的自主創新與國際競爭力。金融業繁體中文大語言模型的技術設計強調「專業準確性、可解釋性與安全性」三大核心。
此模型的核心技術架構
檢索增強生成 (RAG)
模型在回答問題前，會自動檢索知識庫中相關文件，將內容嵌入提示中再進行生成，使每一個回覆皆可追溯至來源文件，有效降低「幻覺」（Hallucination）風險，提升專業正確率。
多層次微調
模型經過三階段訓練：基礎語料預訓練 → 金融專業語料微調 → 對話任務強化學習（RLHF）。此結構確保模型不僅懂文字語意，更能理解金融語境下的邏輯推理。
模型壓縮與蒸餾技術
透過知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術，將大型模型的金融知識轉移至中小型模型，使各金融機構能以較低算力在地部署，兼顧成本與效能。
落地效益與結構性變革
繁體金融AI大語言模型的落地，將為台灣金融產業帶來多重層面的結構性效益：
- 強化知識主權與產業競爭力：透過本土語料建模，金融業可擁有自主可控的AI基礎模型，避免依賴海外雲端或外語模型，確保關鍵知識與算力掌握於國內，鞏固金融AI主權。
- 提升作業效率與決策品質：模型可自動化處理繁雜的文件、合約與法規查詢，協助從業人員快速獲取準確資訊，降低人工分析時間與成本，同時提升決策一致性。
- 促進產業共研共治機制：政大金融AI創新中心推動建立「台灣金融LLM評測基準」，使各家模型能以一致標準進行驗證，形成產業共享與協作生態，減少重複投資。
- 強化合規與信任基礎：導入AI治理機制與資料安全框架，確保模型具可稽核性與透明性，讓金融機構在導入AI時能兼顧創新與風險控制，提升監理與社會信任。
- 促進AI人才與知識轉譯：結合政大AI在職教育課程與產業工作坊，培養具金融背景與AI技能的跨域專才，推動AI知識轉化為實際生產力。
未來願景
繁體金融AI大語言模型不僅是一項技術工程，更是推動台灣金融業數位主權、AI治理與產業升級的核心戰略。其意義在於從資料、模型到治理建立完整生態，讓AI能「可信任、可解釋、可持續」。在政治大學金融AI創新中心的協調與標準制定下，台灣金融業正以「共研、共治、共益」的協作模式，逐步建立屬於自己的金融AI基礎建設，為下一階段的智慧金融時代奠定堅實基石。