16社の金融持株会社が提携し、台湾の金融に精通したAI大規模言語モデルを構築へ

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金融監督管理委員会（金管会）の指導、中信金控の招集のもと、台湾の16の指標的金融持株会社および銀行が共同で「金融大語言模型 FinLLM」プロジェクトを始動し、数発部（デジタル発展部）の主権 AI コーパスを基盤としたローカライズされた金融 AI を構築する。（前回の要約：台湾政府は「主権AI」の構築に積極的に取り組んでおり、国科会（国家科学及技術委員会）の呉誠文主任委員は、国家人工知能戦略特別委員会の組織化を表明した）（背景補足：台湾の保険大手11社が「保険金請求ブロックチェーン連合」を始動！1社での加入で複数社への請求が可能となり、手続きがより簡便に） 6つの金融持株会社、2つの公的銀行、さらに金融研訓院、資策会、政大金融科技研究センターが共同で一つの目標を実現する。それは、台湾独自の金融大語言模型を持つことである。このプロジェクトは FinLLM と名付けられ、金管会の指導により設立された金融科技産業連盟が発起し、中信金控が招集人を務め、本日（23日）金融科技創新園区 FinTechSpace にて正式に始動した。「個別開発」から「集団協働」へこれまで、各金融持株会社が AI を導入しようとすれば、自らコーパスを収集し、自らトレーニングを行い、自ら評価しなければならなかった。計算コストは高く、データのライセンスは分散し、法規制遵守のリスクも個別に負う必要があった。その結果、どの企業も中途半端な状態となり、多額の資金を費やしたにもかかわらず、実用化できるシナリオは極めて少なかった。今回の構造は異なる。参加する16の機関には、中信金控、国泰金控、富邦金控、台新新光金控、永豊金控、合庫金控、兆豊金控、第一金控、華南金控、凱基金控、彰化銀行、台湾銀行、土地銀行、台湾中小企業銀行、中華郵政、将来銀行が含まれており、台湾金融業界の主要プレイヤーがほぼすべて一つのプロジェクトに集結した。さらに金融研訓院、資策会、政大金融科技研究センター、および亜太智慧機器などの研究・技術ユニットが加わり、FinLLM はデータのライセンス供与からモデルのトレーニング、評価、ビジネスモデルの運用まで、一気通貫で構築する計画である。さらに重要なのは、データライセンスに関する法的リスクを共同で負担できる点であり、これは金融業界にとって、計算コストよりもはるかに厄介な問題であることが多い。基盤は数発部の主権 AI コーパス FinLLM はゼロからトレーニングされたモデルではない。その基盤となるのは、数発部が構築を進めている主権 AI コーパスである。主権 AI コーパスとは、国家主導で台湾の現地言語、法規制、アーカイブ資料を収集し、ローカル AI モデルのトレーニング基盤とするものである。このプロジェクトは国家級 AI 新十大建設の行動計画の一つに組み込まれており、その位置付けは極めて高い。金融連盟の役割は、この汎用的な基盤に対し、台湾の金管会規制、コーポレートガバナンス・コード、各銀行の業務マニュアル、金融商品説明書、リスク開示資料といった金融特有のコーパスをさらに学習させることである。米系の大規模モデルがいかに強力であっても、台湾の金融規制の文脈においては、完全な回答ができない可能性がある。例えば、GPT に台湾の金融消費者保護法の条文を尋ねた場合、一般的な解釈は示せるかもしれないが、「境外結構型商品（海外仕組債）」や「高齢顧客適合性審査」といった台湾の規制特有の概念に触れると、回答の精度が低下する可能性がある。連盟は合法的にライセンスされたデータを通じてトレーニングを行い、同時に連盟銀行が共同で審議を行うことで、標準化された評価基準を確立する。

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ソース：動區 BlockTempo

公開：2026-04-23 08:04:27

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