金融監督管理委員會（金管會）發布「金融業運用代理AI安全諮詢文件」，預先針對金融機構導入具備自主執行能力的代理人工智慧（Agentic AI）提出管理框架與防範措施。考量自動化系統未來將逐步深入行政與營運流程，主管機關採取超前部署思維，展開為期 30 天的對外公眾諮詢。
定位為數位員工：代理AI運作能力與潛在風險
與過去僅能進行文字回答的聊天式人工智慧（AI）不同，代理AI具備自主規劃任務步驟、呼叫外部軟體工具以及跨系統存取資料的能力。監理機關指出，這類機制不應只被視為一般資訊工具，更像是擁有系統存取權限的「數位員工」，因此關鍵在於為其設定明確的存取邊界與權限控管。
若缺乏適當管理，這類自動化系統可能產生 AI 幻覺（AI hallucination）、偏離原始預設目的、越權操作，甚至導致敏感資料或個資外洩。此外，由於代理系統多半採取多步驟運作，一旦在初始階段發生錯誤，可能產生連鎖反應而擴大營運風險。
三大管理重點：安全治理、風險分級與零信任控管
為協助金融業安全導入相關技術，該諮詢文件參照國際資安框架，提出三大核心管理方向：
- 安全治理面：建議以「應用場景」作為基本管理單位。企業需明確劃分其業務目的、授權資料範圍、可執行的系統動作，並配置異常時的停止機制與人工介入處置流程。
- 風險分級面：依據「資料敏感度」、「動作影響程度」與「能力擴散範圍」三個維度進行評估，並採取「就高不就低」原則確定風險等級。例如僅進行資料整理摘要屬中低風險，但若可直接核發信件或觸發交易，則列為中高風險。
- 安全控管面：引進零信任（Zero Trust）架構精神，將代理系統視為非人類的身分識別，遵循持續驗證與最小權限原則。系統必須確保作業歷程具備可觀測性、可阻斷性與可復原性，以便事後進行軌跡追蹤與稽核。
這代表什麼
這項文件的發布，代表金融資安監理重點已從「模型準確度」轉移至「行為授權與權限管理」。過去企業導入生成式人工智慧（Generative AI）時，多聚焦於模型回應的正確性；如今面對能自主執行任務的代理系統，金管會強調「它拿到什麼鑰匙、能開哪些門」才是風險控管的核心。
對於金融機構與科技業者而言，這項諮詢文件提供了未來業務上線的合規藍圖。企業在研發或導入相關產品時，必須從設計初期就建立權限隔離與運作軌跡紀錄。對於一般金融服務使用者而言，這類規範有助於確保個人資產與隱私資料在自動化服務過程中獲得更完善的保障。
背景補充
所謂「代理AI」，是從傳統生成式模型演化而來的技術形態。過去的聊天機器人僅能根據使用者輸入的指令生成文字或圖片；而代理系統則被賦予明確目標後，能夠自行分解任務步驟，並利用程式介面（API）調用資料庫或其他軟體完成複雜工作。
目前台灣金融業運用代理系統多數仍處於內部測試與實驗階段，尚未大規模正式開放在核心業務中運作。金管會此次發布諮詢文件，旨在建構產官學界共同討論的基礎，未來將根據各界意見持續修正，朝向正式指引方向推進，以迎接自動化金融服務的普及。
常見問題
代理AI與傳統生成式AI有什麼不同？
傳統生成式AI主要根據提示詞產生文字或圖像；代理AI則具備自主規劃步驟、呼叫外部工具與存取資料庫的能力，可自動完成多步驟的複雜任務。
金管會對代理AI的主要管理態度為何？
金管會將代理AI視為具備執行能力的「數位員工」，強調以應用場景進行風險分級，並遵循零信任原則進行嚴格的權限控管與運作軌跡追蹤。
這份諮詢文件對一般金融消費者有何影響？
該文件要求金融機構建立嚴格的權限控管與資料隔離機制，能在金融業導入自動化AI服務時，降低個人資料外洩與系統誤操作的風險。