隨著台灣資本市場邁向數位化轉型，人工智慧（AI）與機器學習模型已深度滲透至證券交易的核心。根據台灣證券交易所（TWSE）2025 年市場統計報告，目前超過 60% 的每日成交量受到演算法或自動化交易系統的影響。然而，技術的飛躍也伴隨著監管的挑戰。金融監督管理委員會（FSC）近期報告指出，與「AI 驅動」投資詐騙及未授權自動化平台相關的消費者投訴案件，年增率高達 45%。

本報告將深入探討台灣在 AI 自動化交易領域的法律框架、合規挑戰及未來監管趨勢，為金融機構與 Fintech 業者提供關鍵的合規路徑。

一、 台灣 AI 交易市場的監管現況與法源分析

目前，台灣針對 AI 自動化交易的法律基礎主要依附於《證券交易法》及相關行政規則。然而，學界與實務界均認為，現有框架對於「自主性 AI 代理人」的定義仍顯薄弱。中央研究院金融科技政策研究員陳威豪博士指出：「台灣正處於創新與投資人保護的十字路口，現行法律對黑盒模型缺乏足夠的約束力，必須轉向『沙盒先行』的監管模式。」

演算法交易的法律紅線

在現行架構下，任何涉及自動化交易的系統必須遵守以下核心準則：

  1. 風險控管協議：必須具備預警機制與強制熔斷機制（Circuit Breakers）。
  2. 透明度披露：對於使用 AI 輔助投資建議的服務，必須向使用者揭露演算法的基本邏輯與風險因子。
  3. 市場操縱防範：禁止任何涉及操縱價格的演算法行為，包括「幌騙」（Spoofing）與「洗售」（Wash Trading）。

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二、 關鍵合規挑戰：從「黑盒」到「可解釋性」

台北某頂尖金融律師事務所資深顧問 Sarah Lin 強調：「合規不再只是單純的報表呈現，而是『可解釋性』（Explainability）。」當 AI 做出交易決策時，機構必須證明其決策過程符合倫理標準，且未從事掠奪性高頻交易。

表：AI 交易系統合規檢查清單

檢查項目合規要求關鍵行動
模型透明度需具備可解釋的決策路徑導入 XAI (可解釋 AI) 技術
數據隱私訓練數據去識別化嚴格執行個資保護法
風險熔斷異常波動自動停機設定硬性交易限額
人為監督Human-in-the-loop關鍵決策需人工最終覆核

三、 實務案例分析：RegTech 的導入與應用

隨著合規成本上升，金融機構正加速導入「監管科技」（RegTech）。透過自動化合規審查系統，機構能即時監控 AI 模型的交易行為，不僅降低了人為疏失，更強化了對 FSC 的合規應對能力。

例如，某大型證券商在測試其 AI 量化交易策略時，透過「監管沙盒 1.0」進行模擬壓力測試。該公司在系統內建了針對「市場異常波動」的模擬情境，確保 AI 在極端市場條件下不會觸發系統性風險。這種作法不僅符合監管要求，更為企業節省了潛在的法律訴訟成本。

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四、 未來展望：2026-2027 年 AI 金融治理守則預測

展望未來，台灣預計將於 2026 年底至 2027 年正式推行《AI 金融治理守則》。這將標誌著監管從「原則導向」轉向「規則導向」。

預期監管重點：

  • 強制壓力測試：所有投入實盤的 AI 交易模型，必須通過金管會認可的壓力測試，模擬金融海嘯等極端情境。
  • AI 審計制度：要求大型金融機構定期委託第三方進行 AI 算法審計。
  • 監管沙盒 2.0：專為 AI 交易設計的測試環境，允許在更嚴格的監管下，對高風險演算法進行小規模實戰測試。

五、 結論：在創新與合規間尋求平衡

台灣 AI 金融科技市場預計於 2027 年達到 1,200 億新台幣的規模，年均複合成長率達 18.5%。要在如此快速成長的市場中獲利，合規已非選擇題，而是企業生存的必修課。

對於開發者與金融機構而言，未來的重點在於：

  1. 投資可解釋 AI（XAI）技術，減少黑盒風險。
  2. 建立完善的內控體系，確保 AI 決策符合法律與倫理邊界。
  3. 積極參與監管沙盒，在政策制定過程中爭取話語權。

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隨著監管環境日益精細化，唯有將「合規思維」內化至演算法開發流程的每一環節，金融機構才能在 AI 驅動的下一個市場週期中，立於不敗之地。