AI技術在金融服務業的應用，已涵蓋客服、詐欺偵測、內部風控與投資分析，並由實驗性質逐步進入營運流程，成為擴展企業內部智慧的基礎設施。
在金融業高度監管與合規要求下，AI能否規模化導入，關鍵在於本身是否具備足夠的安全與治理能力。如何為AI應用建立清晰且風險可控的邊界，也成為金融機構同時兼顧技術創新與系統穩定的重要課題。
對台灣金融業而言，AI安全挑戰因產業特性而更加複雜。一方面，多數機構仍採地端與雲端並行的混合架構，AI模型與資料分散於不同環境，增加安全控管難度；另一方面，資料主權與法規限制，使許多AI應用無法完全仰賴外部雲端服務，必須在高度受控的環境中執行。這些因素使AI安全成為架構設計、風險治理與營運管理能力的綜合考驗。
傳統金融系統多依賴明確的內外網隔離機制，但現代AI模型高度仰賴API串接與大量資料交換，使既有信任邊界逐漸模糊。現階段主要挑戰在於資料流動的不可控性。例如非預期的提示詞攻擊，可能讓攻擊者透過操控輸入內容，誘導模型輸出敏感資訊，進而擴大資料外洩與合規風險。
由於AI服務本質上是高密度API呼叫，企業可透過網頁應用程式與API保護機制（WAAP），在請求進入AI模型前進行攔截與過濾，阻擋異常資料請求，維持應用邏輯的穩定與可控。同時，身分驗證與存取控管也必須延伸至AI服務的每一次呼叫，落實最小權限原則，確保只有經授權的使用者或內部系統，能存取特定AI資源，降低資料越權風險。
此外，AI模型運算成本高且資源密集，金融機構也必須在交付層實施智慧化流量管理與速率限制，避免系統因突發大量請求而過載，進一步維持核心業務的營運韌性。
AI執行階段（AI Runtime）安全治理的重要性正快速提升。金融機構必須依據角色權限、資料敏感度、業務場景與監管要求，建立具情境化的動態治理機制，並重新檢視資安策略核心。透過AI Guardrails機制、持續性對抗測試（Red Team）、可觀測性與稽核能力，企業才能形成持續優化循環，將AI轉化為安全、穩定且具商業價值的工具，支撐金融服務的技術轉型。
＜本文作者：林志方現為F5台灣區總經理＞