金融科技周报第267期精选解读
【关键词】AI风控、生成式AI、开放银行、BNPL、联邦学习、Policy-as-Code、稳定币
一、里程碑：金融业首度拥有“AI安全基线”
Linux 基金会旗下 FINOS 日前宣布，花旗（Citi）、摩根士丹利（Morgan Stanley）将与 Microsoft、Google Cloud、AWS、Red Hat 等云计算与开源技术领导厂商共同开发开源、通用且法规相容的 AI 安全控制框架。该框架三大亮点值得关注：
- 技术中立的云端/混合部署标准
无论银行使用哪一家云服务商，都可依据同一套安全语言部署大型语言模型（LLM），避免因供应商差异导致治理盲区。 - Reg-as-Code：规范即代码
通过“代码化监管条款”，当开发者提交新模型或数据时，系统自动执行合规检验，使监管报告缩短至数秒级。 - 全球法规参考引擎
美国、欧盟、新加坡等主要市场的监管变化，会实时映射成可执行代码标签，一键即可比对业务是否“踩线”。
金融机构为何愿意开放？ 行业研究显示，2023～2024 年北美银行因 AI 模型治理缺陷支付累计罚款逾 4.8 亿美元；一套经得起多司法管辖区考验的共享基线，将显著降低潜在法律风险。 👉 抢先了解如何无缝对接新的 AI 安控框架
二、台湾首家开放银行 3.0：第一银行全面冲刺
第一银行获金管会核准，正式成为 台湾首家进入开放银行第三阶段的金融机构。这一阶段的核心关键词是“交易信息”——在取得用户授权后，第三方服务商（TSP）可透过 Open API 完成：
- 贷款申请与审批
- 账户资金划拨与扣账授权
- 存款、信用卡、支付、手机门号转账 五大类嵌入场景
对普通消费者意味着什么？简而言之，“金融服务”从原本只能在银行App或柜台完成，变成嵌进电商、外卖、社交软件等日常应用的“隐形按钮”。 👉 探索开放银行即将迎来哪些惊人场景
三、BNPL 新秀 AFTEE：AI 重构风控与营运架构
进入台湾市场 第七年，BNPL 品牌 AFTEE 会员突破 160 万，合作商户突破 4,000 家。为承接双倍级增长，他们完成三大升级：
- 专属云架构
打造 台湾在地微服务集群，实现秒级扩容，双十一峰值订单无卡顿。 - 独立数据环境
把“运营数据库”与“实时分析库”拆分，训练风控模型时可同步读写，模型迭代频率从月缩短至周。 - GenAI 商品语义引擎
计划年底上线，可自动解析商品描述与交易对话，语义分类准确度预计提升 8 倍，提早拦截异常消费。
四、信用卡巨头也追生成式 AI
日本三井住友信用卡继去年在电邮客服导入生成式 AI 后，计划 2025 年底把同套技术迁移到 文字即时客服。实测显示，借助 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索内部文档后，平均一次查询处理时间可压缩 60%，过去一年节省人力工时 80,000 小时以上。
五、4 家银行联手：联邦学习让诈骗识别率飙到 95%
日本 NICT（国家资讯通信研究机构） 与 Resona 等四家银行进行联邦学习实验，不共享原始客户数据，仅交换加密后的模型梯度。结果表明：
- 联邦学习模型 准确率 95%+，比银行单打独斗提升 10 个百分点。
- 模型可在 72 小时内完成最快更新，有效应对“突变式”诈骗手法。
该实验验证了 隐私合规与 风控能力并非零和游戏，亦为台湾及东南亚金融同业树立范本。
六、稳定币热浪：韩国金融机构加速落地
韩国政府在 2025 年 6 月松绑本土企业发行稳定币后，三大机构已递交商标：
| 机构 | 应用场景 |
|---|---|
| 国民银行 | 稳定币电子转帐、金融交易许可 |
| Kakao Bank | 加密货币挖矿、交易撮合软件 |
| Naver Pay | 零售支付 & 积分互换 |
业内估计，若立法按预期在 2025 Q4 通过，韩国稳定币流通量首年即可达 80 亿美元。
七、玉山银行的“四阶段 PaC 驯服术”
Policy as Code（政策即代码）常被误当成“把规则写死”，玉山银行智能金融处则用四阶段模型，让合规融入 DevOps：
- 探索期
只做引导，开发者在 CI/CD 流程中看到“规约标签”，但可忽略。 - 无痛期
后台自动比对代码与政策差异，仍不阻断发布，隐性教育开发人员。 - 适应期
出现冲突时，系统以黄灯提示，但流水线继续运行；团队逐步修正。 - 落定期
红灯即停。融合测试、部署、回溯于一体，最高把法规检查时间从 2 天降到 40 分钟，释放人力投入新功能创新。
FAQ｜读者最关心的六个问题
Q1：AI 安全基线会影响现有云服务合约吗？
A1：不会。框架以“附加条款”形式存在，接口标准向下兼容，现有云合约无需重新签订。
Q2：开放银行 3.0 授权过程安全吗？
A2：采用 FIDO 生物识别 + OAuth 2.1 双通道验证，出现可疑登录即触发二次短信动态口令。
Q3：BNPL 使用 AI 风控会否歧视用户购物偏好？
A3：AFTEE 已引入公平性审计；模型可解释性报告每次放款后自动在 App 内展示，确保透明度。
Q4：联邦学习真的“看不到”数据吗？
A4：技术上仅交换加密的梯度向量；梯度在本地销毁，服务器端无法还原原始交易记录。
Q5：台湾是否有望引进韩国稳定币？
A5：主管机关已启动 沙盒商谈，目标是在 2026 年 Q1 让韩国稳定币在本地连锁超商试水支付。
Q6：Policy-as-Code 会不会拖慢版本迭代？
A6：从玉山实践来看，规则核心价值已沉淀为可复用模板；新项目的规约检查5分钟即可完成。
结语：金融科技的下一个战场是“信任基建”
从 AI 安全框架、开放银行 3.0 到 韩国稳定币热，所有动作背后指向同一目标：建立用户、机构、监管三方均可持续信任的底层制度。谁先落地，谁就拥有下一波流量红利。
——本文完——