台灣銀行推本土金融LLM挑戰巨頭

🔑 增強重點摘要

• •該專案由台灣金融監督管理委員會（金管會）主導，旨在建立符合台灣金融監理規範的「金融業專用大型語言模型（FinLLM）」，以解決通用模型在處理繁體中文金融術語及在地法規時的精確度問題。
• •技術架構採用「混合雲」模式，將敏感金融數據保留在境內私有雲環境中進行微調（Fine-tuning），以符合台灣對金融資料跨境傳輸的嚴格限制。
• •此計畫整合了台灣產官學界資源，包括國家級研究機構與主要公股銀行，目標是建立一套具備台灣金融知識圖譜（Knowledge Graph）的垂直領域模型，以降低對 OpenAI 或 Google 等國際巨頭的技術依賴。

🛠️ 技術深入

• •模型架構：採用基於 Transformer 的 Decoder-only 架構，並結合 RAG（檢索增強生成）技術，以確保金融諮詢內容的準確性與可溯源性。
• •訓練數據：使用台灣金融法規資料庫、銀行內部作業手冊、繁體中文金融新聞及財報數據進行持續預訓練（Continued Pre-training）。
• •安全機制：內建金融領域專用護欄（Guardrails），針對個資去識別化、洗錢防制（AML）關鍵字偵測及金融建議風險控管進行硬編碼限制。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線