台湾16の金融機関がFinLLMプロジェクトを推進し、約7000万元を投資して台湾専用の金融大規模言語モデルを構築。現地の規制を内在化し、汎用AIの誤りやすい課題を解決し、今年末には銀行専用モデルの第一版をリリース予定。16の金融機関が連携し、台湾金融業向けAI FinLLMを開発--------------------------生成型AIの波が世界を席巻する中、**汎用大規模言語モデルは、専門的な金融分野の処理において、ローカル化が不十分であり、台湾の金融業務知識や規範との連携が難しいといった課題に直面している。**これに対し、金融科技産業連盟は昨日（4/22）正式に金融大型言語モデル（FinLLM）推進プロジェクトを発表し、国内の金融機関16社を集結させ、国家発展委員会、數發部、金融監督管理委員会などの官学資源と連携して参加している。《経済日報》と《iThome》の報道によると、金融監督管理委員会の彭金隆委員長は、金融業は高度な監督産業であり、多くの複雑な現地規制に関わると指摘。現在市販されている汎用型大規模言語モデルは国際データを用いて訓練されており、そのまま適用すると規制適用の誤りリスクが高まる。數發部長の林宜敬も、汎用モデルは特定国の金融専門問題に直面した際、海外の法律を引用して誤った情報を生成することが多いと述べた。**台湾の規制知識とローカル理解能力を備えたモデルの開発は、リスク管理とコンプライアンス確保の重要な工程となっている。**画像出典：金融科技産業連盟のニュース写真 數發部長林宜敬が台湾金融業AI FinLLM記者会見で挨拶このAI基盤整備に参加することで、金融業はコンプライアンス管理を受動的な審査から能動的な防御へと転換し、金融サービスと組織運営の全面的な変革を促進することを期待している。金融科技産業連盟はまた、プロジェクト参加企業のリストを公開：**中信金、中华郵政、台新新光金控、永豐金控、合作金庫銀行、兆豐金控、第一銀行、將來銀行、国泰金控、富邦金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、台湾銀行、台湾土地銀行、台湾企銀。**FinLLM開発スケジュール：5月訓練、年末に第一版モデルをリリース-----------------------金融業のFinLLMはいつ完成するのか？**公式は、今年5月にモデル訓練を正式に開始する予定を明らかにしている。****第一段階は、規制とデータ基盤が比較的整っている銀行業に焦点を当て、今年第3四半期に初版モデルを完成させ、年末には銀行専用の最終版をリリース、その後保険や証券分野へと段階的に拡大する予定だ。『今周刊』は、全体のプロジェクトコストは約7000万元に近づくと指摘している。**中信金の情報長の賈景光は、**FinLLMプロジェクトは數發部の「台湾主権AI語料庫」と金融監督管理委員会の規制を組み合わせて合法的な訓練基盤を構築し、国内技術チームのアジア太平洋インテリジェントマシンに調整と最適化を委ね、政治大学が標準化評価機構を設立して出力のコンプライアンスを判断する。**目標は、初級銀行従業員の専門水準を備え、信用評価や財務分析などのタスクを処理できるシステムを作り、将来的には第三者によるモデルのライセンス、反復、エコシステム構築を支援することにある。画像出典：金融科技産業連盟のニュース写真 台湾金融業AI FinLLM記者会見、出席ゲストの集合写真FinLLMと現行の方法の違いは何か？------------------現段階で多くの銀行は生成型AI導入時に、一般的に検索強化生成アーキテクチャを採用している。**賈景光は、現行の方法は汎用モデルの外側に知識ベースを構築し、モデルがリアルタイムで資料を検索して回答を生成する仕組みだと指摘。**これにより誤りの低減は可能だが、資料の分割検索過程で情報漏れが生じやすく、知識量が大きくなると検索効率の低下や回答の不安定さといった技術的な課題に直面する。今回の金融業による専用FinLLMの共同開発は、従来の検索強化アーキテクチャと異なり、台湾の金融規制と産業知識を直接モデルに内在化させる点が特徴だ。**システムは外部検索に依存せず、金融ロジックを理解し回答を生成できるため、応答の完全性と推論能力が大きく向上する。**これは台湾のAI基本法施行と金融監督管理委員会の金融AI応用ガイドライン後に、台湾金融業が踏み出す重要な一歩となる。今後の金融AIモデルの応用は、ローカルモデルを中心としたハイブリッド方式を採用し、外部知識ベースで最新のリアルタイム情報を補完し、人間とAIの協働による意思決定を行い、金融サービスの質と効率の向上を目指す。関連記事： 中央社、台大生の提訴後の動き！繁体字資料セット作成でAI侵害の疑い、双方和解済み 一般の人々がロブスター養殖に夢中！數發部：AIエージェントは公務に必ず組み込まれる、鴻海は台湾の計算能力投資に意欲
台湾金融業要自己做AI！FinLLMプロジェクトに約7千万投資、開発スケジュールと見どころを先取り紹介
台湾16の金融機関がFinLLMプロジェクトを推進し、約7000万元を投資して台湾専用の金融大規模言語モデルを構築。現地の規制を内在化し、汎用AIの誤りやすい課題を解決し、今年末には銀行専用モデルの第一版をリリース予定。
16の金融機関が連携し、台湾金融業向けAI FinLLMを開発
生成型AIの波が世界を席巻する中、汎用大規模言語モデルは、専門的な金融分野の処理において、ローカル化が不十分であり、台湾の金融業務知識や規範との連携が難しいといった課題に直面している。
これに対し、金融科技産業連盟は昨日（4/22）正式に金融大型言語モデル（FinLLM）推進プロジェクトを発表し、国内の金融機関16社を集結させ、国家発展委員会、數發部、金融監督管理委員会などの官学資源と連携して参加している。
《経済日報》と《iThome》の報道によると、金融監督管理委員会の彭金隆委員長は、金融業は高度な監督産業であり、多くの複雑な現地規制に関わると指摘。現在市販されている汎用型大規模言語モデルは国際データを用いて訓練されており、そのまま適用すると規制適用の誤りリスクが高まる。
數發部長の林宜敬も、汎用モデルは特定国の金融専門問題に直面した際、海外の法律を引用して誤った情報を生成することが多いと述べた。台湾の規制知識とローカル理解能力を備えたモデルの開発は、リスク管理とコンプライアンス確保の重要な工程となっている。
画像出典：金融科技産業連盟のニュース写真 數發部長林宜敬が台湾金融業AI FinLLM記者会見で挨拶
このAI基盤整備に参加することで、金融業はコンプライアンス管理を受動的な審査から能動的な防御へと転換し、金融サービスと組織運営の全面的な変革を促進することを期待している。
金融科技産業連盟はまた、プロジェクト参加企業のリストを公開：中信金、中华郵政、台新新光金控、永豐金控、合作金庫銀行、兆豐金控、第一銀行、將來銀行、国泰金控、富邦金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、台湾銀行、台湾土地銀行、台湾企銀。
FinLLM開発スケジュール：5月訓練、年末に第一版モデルをリリース
金融業のFinLLMはいつ完成するのか？公式は、今年5月にモデル訓練を正式に開始する予定を明らかにしている。
第一段階は、規制とデータ基盤が比較的整っている銀行業に焦点を当て、今年第3四半期に初版モデルを完成させ、年末には銀行専用の最終版をリリース、その後保険や証券分野へと段階的に拡大する予定だ。『今周刊』は、全体のプロジェクトコストは約7000万元に近づくと指摘している。
中信金の情報長の賈景光は、FinLLMプロジェクトは數發部の「台湾主権AI語料庫」と金融監督管理委員会の規制を組み合わせて合法的な訓練基盤を構築し、国内技術チームのアジア太平洋インテリジェントマシンに調整と最適化を委ね、政治大学が標準化評価機構を設立して出力のコンプライアンスを判断する。
目標は、初級銀行従業員の専門水準を備え、信用評価や財務分析などのタスクを処理できるシステムを作り、将来的には第三者によるモデルのライセンス、反復、エコシステム構築を支援することにある。
画像出典：金融科技産業連盟のニュース写真 台湾金融業AI FinLLM記者会見、出席ゲストの集合写真
FinLLMと現行の方法の違いは何か？
現段階で多くの銀行は生成型AI導入時に、一般的に検索強化生成アーキテクチャを採用している。
**賈景光は、現行の方法は汎用モデルの外側に知識ベースを構築し、モデルがリアルタイムで資料を検索して回答を生成する仕組みだと指摘。**これにより誤りの低減は可能だが、資料の分割検索過程で情報漏れが生じやすく、知識量が大きくなると検索効率の低下や回答の不安定さといった技術的な課題に直面する。
今回の金融業による専用FinLLMの共同開発は、従来の検索強化アーキテクチャと異なり、台湾の金融規制と産業知識を直接モデルに内在化させる点が特徴だ。システムは外部検索に依存せず、金融ロジックを理解し回答を生成できるため、応答の完全性と推論能力が大きく向上する。
これは台湾のAI基本法施行と金融監督管理委員会の金融AI応用ガイドライン後に、台湾金融業が踏み出す重要な一歩となる。
今後の金融AIモデルの応用は、ローカルモデルを中心としたハイブリッド方式を採用し、外部知識ベースで最新のリアルタイム情報を補完し、人間とAIの協働による意思決定を行い、金融サービスの質と効率の向上を目指す。
関連記事：
中央社、台大生の提訴後の動き！繁体字資料セット作成でAI侵害の疑い、双方和解済み
一般の人々がロブスター養殖に夢中！數發部：AIエージェントは公務に必ず組み込まれる、鴻海は台湾の計算能力投資に意欲