APPLIED AI
為何英國金融行為監理總署（FCA）在不制定專屬 AI 法規手冊的情況下監管 AI
FCA 將自身定位為技術中立、以原則為本且以結果為導向的監管機構，並將此立場延伸至 AI。其法規通常不會強制規定或禁止特定技術...
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AI governance
Model risk, EU AI Act conformity, NIST AI RMF, board-level accountability, third-party AI vendors, and the compliance stack for AI in banks.
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現代化永無終點，不斷累積的是例外
二十到二十五年來，金融服務業一直把現代化當成有截止日期的專案。在倫敦 Oracle Financial Services Summit 的開場，Leda Glyptis 博士指出，產業的弱點在於...
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實體AI與勞動力治理：信任、責任與第一線作業的重新設計
讓自主運動的實體機器與人類勞動力並肩工作，會帶來純軟體從未遇過的嚴重心理與法律風險。在Economist Enterprise Physical AI and Robotics Summit上，Kier Group與英國標準協會（BSI）的領導者提出了實體AI的治理藍圖。
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讀機率而非寫判決的偵測器：44個基準測試對Jev的評估
一個對齊失敗偵測器在一次呼叫中以校準後的機率回答多個型別化問題，能妥善地為失敗排序，成本比LLM評審式評分器低63倍。但這些機率...
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MIT AI委員會報告：技術先於制度到來時的教與學
MIT的人工智慧特設委員會並未把生成式AI當成靠一項政策就能修補的工具問題。報告把它視為一場壓力測試，檢驗MIT的教育究竟為何而存在，並主張不確定性...
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不在適用範圍內,不等於沒有風險:2026 年模型風險改寫漏掉了銀行真正在部署的模型
十五年的模型風險準則在四月被改寫,而對 2026 年的風險委員會最要緊的那一段,講的是這份監理指引不涵蓋哪些模型。
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2026 全球支付展望：代理型、隱形化、即時化世界中的營運模式、風險與營收
支付如今已是銀行技術策略的核心。這是 G-SIB 引領代理型、即時化週期所需的營運模式、風險前沿與營收攻略。
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2026 年銀行智能體 AI 指數：衡量自主性
智能體 AI 在 2026 年已是營運基礎設施。本指數以銀行衡量資本與信用的方式衡量它：橫跨自主性等級、控制平面、法規證據、單位經濟效益、組織準備度與全球法規一致性的六大維度準備度評分。
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2026 銀行智能體 AI 指數:量測自主性、治理、可稽核性與業務影響
面向一級銀行的智能體 AI 工程藍圖:以權限而非智力分級、自第一天起就把每個生產智能體當作 SR 11-7 / SS1/23 模型治理,並打造五大元件的控制平面 —— OAuth 範圍化服務帳戶、確定性語意路由、OPA 策略閘、不可變的 WORM 稽核日誌,以及經過演練的緊急關閉開關 —— 把自主工作流程轉化為可稽核的證據。
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數位資產 2026:銀行不能延後的轉型
數位資產不再是創新賭注,而是結算、託管與資產負債表的架構命題。加密貨幣已是約3兆美元的資產類別,穩定幣規模達約3,000億美元,代幣化現實資產 (RWA) 在 2025 年成長約 300%。銀行 2026 年的戰略課題,不是要不要參與,而是如何為貨幣、資產與結算皆可程式化的世界,設計基礎建設、控制與治理。
