隨著生成式人工智慧蔚為風潮，其幕後運作的演算法安全性和正確性，仍不能掉以輕心，並力求維持在人類可控的程度內，以策安全。藉由在AI核心演算法多加一層把關者（AI guardrail），藉此預防並降低讓AI資料集胡思亂想、答非所問的「幻覺現象（Hallucination）」，讓AI的運作符合標準規範並保障資料隱私安全。

【技術發展背景】

AI的幻覺現象是一個長期困擾開發者、業主和使用者的難題，尤其是針對資料隱私的部分，涉及資料提供者和持有者的權益，若發生不當取用而衍生的幻覺現象往往難以善後處理。有鑑於此，AI科學家希望能導入一系列的運作邏輯和存取限制，作為防止AI失控脫序的把關機制，讓受到安全掌控的AI，能持續獲得開發者、業主和使用者的信賴。

【技術介紹與應用現況】

AI guardrail迄今已有兩家AI巨頭投入研發，並朝業界實用化邁進，範例如下：

Amazon Bedrock：亞馬遜的AI guardrail部署在後端，先藉由前端的關鍵字過濾器優先排除大部分不適合詢問的問題，再由Bedrock AI Guardrail進行把關，向前端使用者反映「您所詢問的問題，恕無法回應」；Amazon Bedrock系統可依據不同AI資料集的客製化，依據資料集的預期用途來制定一系列規則，藉由排除不適當的關鍵字來保障核心資料集不被汙染（Data poisoning），確保回答問題的正確性和一致性；根據亞馬遜內部測試數據指出，Bedrock Guardrail系統能阻擋85%的有害內容執行。

圖1： Amazon Bedrock Guardrail架構圖

資料來源：Rodriguez, Mishra, & Mitchell, 2024

Nvidia NeMo：輝達的NeMo Guardrail共分為四個模組，最核心的把關模組在中間，串接前端（例：虛擬助理、聊天機器人）、源頭資料、後端管理員，整合為一個完整的運作架構。NeMo Guardrail可利用「離題偵測」機制預測出前端使用者輸入的疑似不當內容，另外還有「越獄防護」來預防源頭資料庫產出非預期回應、「機敏個資防護」可藉由管理員把關來預防機敏個資外洩給惡意使用者；藉由多種防護模組串接與協同作業，不但保障源頭資料的完整性，也能確保人機互動過程中減少發生非預期行為與結果。

圖2： Nvidia NeMo Guardrail架構圖

資料來源：Bodhankar, 2025

【未來展望／挑戰】

藉由將「AI把關者」部署在各式各樣以AI驅動的實體互動裝置和虛擬平台中，讓AI跳脫以往被動式的一來一回問答，並被賦予一定程度的自主是非判斷能力；另隨著未來AI所吸收的大數據不斷滾動式修正，以及AI決策機制的持續改良，「AI把關者」將在人機互動過程中持續扮演關鍵角色，讓AI的高效率決策和判斷成為使用者的助力，不再是豬隊友、甚至變異為潘朵拉的盒子。

封面圖片來源：ChatGPT生成

參考資料來源：

1.Bodhankar, A. (2025, January 16). How to Safeguard AI Agents for Customer Service with NVIDIA NeMo Guardrails. Retrieved from Nvidia: https://developer.nvidia.com/blog/how-to-safeguard-ai-agents-for-customer-service-with-nvidia-nemo-guardrails/

2.McKinsey & Company. (2024, November 14). What are AI guardrails? Retrieved from McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-are-ai-guardrails#/

3.Rodriguez, A., Mishra, A., & Mitchell, D. (2024, June 18). Safeguard a generative AI travel agent with prompt engineering and Amazon Bedrock Guardrails. Retrieved from AWS: https://aws.amazon.com/tw/blogs/machine-learning/safeguard-a-generative-ai-travel-agent-with-prompt-engineering-and-amazon-bedrock-guardrails/

隨著數位化浪潮席捲全球，金融科技（FinTech）的發展為各行各業帶來了深遠影響，特別是在中小店家領域。中小店家是臺灣經濟發展基石，但因其資源有限，面臨諸多經營上的挑戰。金融科技的應用能夠有效提升中小店家的經營效率，並為其提供前所未有的成長機會。

行動支付的普及與應用

行動支付已經成為中小店家最普遍的金融科技應用之一。根據報導，行動支付的普及，使得包括夜市、小吃攤等傳統零售業態，也能方便地接受消費者的數位支付，這改變了過去依賴現金交易的模式。

行動支付為中小店家所帶來的好處有以下兩種：

1.提升交易效率

行動支付技術，如QR code掃描支付和NFC近距離無線通訊技術，使顧客可以迅速完成支付，無需攜帶現金，大大縮短了結帳時間。對於中小店家來說，不僅提升了交易效率，也減少了現金管理的風險和成本。

2.擴大顧客群

行動支付的普及也使中小店家能夠吸引更多年輕消費者，這些消費者習慣使用數位支付方式，如Line Pay、Apple Pay等。隨著數位支付的便捷性和安全性日益提升，中小店家不僅能夠保持原有顧客，還能開拓新的市場機會。

人工智慧的應用

人工智慧（AI）在金融科技中的應用日益廣泛，對中小店家的影響主要體現在自動化和個性化的服務上。根據IBM的報導，AI技術能幫助金融機構進行智慧投資、風險管理和客戶服務，中小店家同樣可以借助這些技術來優化其營運。

1.智慧客服與推薦系統

中小店家可以使用AI驅動的智慧客服系統，24小時提供線上服務，解決顧客的常見問題，減少人工客服的負擔。此外，AI可以根據顧客的購買歷史和行為數據，自動生成個性化的產品推薦，這不僅提升顧客滿意度，也增加了銷售金額。

圖1：利用AI驅動的智慧客服系統，模仿24小時線上客服

圖片來源：微軟Copilot 人工智慧協助產生

2.風險管理與詐欺防範

AI在風險管理中的應用也值得關注。對於中小店家來說，AI可以幫助分析交易數據，識別潛在的詐欺行為，提供早期預警，進而降低損失。例如，透過監測異常的交易模式，AI能夠在問題發生前發出警告，保護店家的利益。

雲端技術的整合

雲端技術為中小店家提供了一個經濟高效的數據管理和營運平台。根據Mile Cloud的報導，Google的Anthos平台為金融服務業提供了強大的混合雲解決方案，中小店家也能夠從中受益。

使用雲端技術的優點可分為：

1.降低IT成本

雲端技術允許中小店家以較低的成本使用先進的IT服務，無需購買昂貴的硬體設施和維護費用。他們可以透過雲端平台儲存和管理數據，實現隨時隨地的業務營運。此外，雲端技術的靈活性和可擴展性，使中小店家能夠根據需要快速調整其服務規模，以應對市場變化。

2.數位轉型與競爭力提升

雲端技術還有助於加速中小店家的數位轉型。透過雲端平台，店家可以更快地採用新的數位工具和應用，提升營運效率，並維持競爭力。這種技術不僅提高內部營運的效率，也改善顧客的數位體驗。

金融科技應用的挑戰與解決方案

儘管金融科技為中小店家帶來眾多機會，但其應用過程中也存在挑戰，特別是在安全性和合規性方面。

1.安全與隱私問題

數位支付和雲端技術的使用增加了數據洩露和網路攻擊的風險。中小店家需要加強其數位安全措施，例如使用加密技術和多重身份驗證來保護顧客的敏感資訊。這些措施有助於防止數據洩漏和詐欺行為的發生。

2.法規與合規挑戰

金融科技的應用涉及到各種法規的遵循，特別是在隱私保護和數據管理方面。中小店家必須確保其業務營運符合當地和國際的法規要求。與專業的法律顧問或合規顧問合作，是解決上述挑戰的有效途徑，確保業務的持續合法營運。

未來展望

隨著金融科技的持續發展，中小店家在數位轉型的道路上將面臨更多的機會與挑戰。未來，中小店家將能夠更廣泛地利用人工智慧、雲端技術等工具來提升營運效率，吸引更多的顧客，並在激烈的市場競爭中保持競爭優勢。

總結來說，金融科技正在成為中小店家不可或缺的工具。透過行動支付、人工智慧和雲端技術，中小店家能夠提升其交易效率、客戶體驗和市場競爭力。然而，在推動這些技術應用的同時，店家也需要妥善應對潛在的風險和挑戰，以確保其長遠成功。

封面圖片來源：微軟Copilot 人工智慧協助產生

參考資料來源：

1.https://mile.cloud/zh/resources/blog/what-is-digital-finance-and-use-cases_669

2.https://reurl.cc/ly5Avl

3.https://www.ibm.com/blogs/think/tw-zh/2019/09/27/aifinance/

4.https://www.managertoday.com.tw/articles/view/68019

5.https://mile.cloud/zh/resources/blog/Fintech-trend-How-FSI-industry-use-cloud-Google-platform-Anthos_321