銀行業團隊如何在遵循個資法與產業規範下，用 AI 自動化重複性工作 — 由 dgm 在 osFoundry 上建置。
dgm 是獨立的 osFoundry 整合夥伴 — 與 osFoundry 的開發商（osFoundry Inc.）並無關聯，且 dgm 目前尚無已完成的客戶整合案例。
自動化是 AI 在銀行業回本的地方 — 但目標是在特定工作流程上「可衡量地減少人工」，而非「到處都用 AI」。以下是在台灣務實的作法。
銀行業該先自動化什麼
好的首選是高頻、可重複、以文字或資料為主的工作：交易詐欺／異常偵測、授信核貸支援與法遵與 AML 監控是典型。避免從一次性或高度客製的工作開始 — 回報較難證明。
務實的自動化順序
- 挑一個重複的銀行業工作流程 — 例如交易詐欺／異常偵測 — 寫下目前的步驟與花費的時間。
- 設定基準線以便衡量改善，並確認資料存在哪裡、是否須留在台灣。
- 建一個有人在迴路的小型自動化，對照適用的主管機關期待檢查產出，再擴展。
| 階段 | 重點 |
|---|---|
| 盤點 | 一個工作流程、目前步驟、花費時間 |
| 基準線 | 可衡量的起點＋資料落地檢查 |
| 試行 | 人在迴路的建置，對照法遵檢查 |
| 擴展 | 價值證明後再推廣 |
自動化時的法遵
銀行由金管會銀行局監理；涉及個資法與金管會對 AI 治理的期待、AML／KYC 義務、授信決策的可解釋性與模型風險治理，以及客戶金融資料的在地化敏感性。金管會 2024 年發布的「金融業運用人工智慧（AI）指引」為指引性質。 銀行是台灣高風險自動化決策的代表性產業 — 授信、公平性與可稽核性最受重視，AI 部署是治理層級的議題。 因為 2026 年尚無一部對企業課予具體義務的 AI 專法，要圍繞著設計的是個資法（蒐集目的、告知、安全維護）、涉及關鍵基礎設施時的《資通安全管理法》，以及上述產業規範。
把自動化留在台灣
可稽核性與客戶金融資料，使許多銀行傾向在地或自架部署。 osFoundry 的託管雲端僅將資料釘選於美國、歐盟或日本，目前並未提供台灣託管地區（最近的託管地區是日本）。不過台灣本地確實有公有雲地區：Google Cloud 的 asia-east1 位於彰化縣，AWS 亞太區（台北）ap-east-2 也已於 2025 年 6 月正式上線（GA）。因此若資料必須留在台灣，誠實的作法是把 osFoundry 自行架設（BYO Cloud）於台灣的雲端地區，或直接在裝置端以本地模式執行模型 — 而不是宣稱 osFoundry 有台灣託管地區。（注意：Microsoft Azure 的台灣地區截至 2026 年中尚未正式上線（GA），請以官方公告為準。） osFoundry 能在單一層下執行你選擇的模型，並自架於台灣地區或在本地執行以處理敏感工作流程。
dgm 能幫上什麼
dgm 是獨立的整合夥伴，協助台灣企業導入 osFoundry — 從盤點第一個適合的應用情境、實際建置，到把 AI 串接進你既有的系統。dgm 可與你一起建置第一個銀行業自動化，並保持人在迴路。 dgm 與 osFoundry 的開發商（osFoundry Inc.）並無關聯，且目前尚無已完成的客戶整合案例，因此本文描述的都是「提供的服務」，而非過往成果。若你想盤點一個務實的起步專案，dgm 可以協助你規劃。