台湾金融业启动一项面向本地场景的 AI 协作计划。由金管会指导、金融科技产业联盟发起，中信金控担任召集人的金融大语言模型 FinLLM项目，已于23 日在金融科技创新园区 FinTechSpace 正式启动，参��方包括16 家金控与银行，以及金融研训院、资策会、政大金融科技研究中心等机构。
16家机构不再各自训练模型
按照项目设定，过去金融机构若要发展 AI，通常需要分别完成语料收集、模型训练和评测，算力投入高，资料授权分散，法遵风险也由各家单独承担。FinLLM 的做法改为集体协作，把主要金融机构拉入同一项目中推进。
参与机构包括中信金控、国泰金控、富邦金控、台新新光金控、永丰金控、合库金控、兆丰金控、第一金控、华南金控、凯基金控、彰化银行、台湾银行、土地银行、台湾中小企业银行、中华邮政与将来银行。项目还引入金融研训院、资策会、政大金融科技研究中心与亚太智慧机器等研究和技术单位，覆盖资料授权、模型训练、评测到后续运营等环节。
训练底座来自主权AI语料库
FinLLM 并非从零开始训练，而是建立在数发部正在建设的主权 AI 语料库之上。该语料库由国家主导，收集台湾本地语言、法规与档案资料，被列入国家级 AI 新十大建设���行动方案之一。
在这一通用基础上，金融联盟将继续加入金融专属语料，包括金管会监管规范、公司治理守则、银行作业手册、理财产品说明书与风险揭露文件。项目希望借此提升模型对台湾金融监管语境的理解能力，尤其是通用大模型在回答本地金融消费者保护法规、境外结构型商品、高龄客户适合度审查等问题时，可能出现精度不足的部分。
重点落在授权与评测标准
这次合作的另一项核心，是通过合法授权资料开展训练，并由联盟银行共同审议，建立标准化评测基准。对金融机构来说，资料授权带来的法律风险往往比算力成本更难处理，联盟化机制也被放在项目设计的关键位置。
从公开信息看，FinLLM 试图打通从语料、训练到评测和商业模式运营的完整链条，目标是形成一个更贴近台湾金融业务与监管环境的本地化金融大语言模型。