隨著攻擊手法日益複雜、告警數量爆炸，金融業面臨的最大風險，早已不只是是否擁有資安工具，而是能否即時發現、正確判斷並快速回應。在這樣的壓力下，AI 開始被引入資安平台，協助處理大量事件與告警，也讓不少企業開始思考：金融業，能不能把資安交給 AI？這個問題的答案，並不是單純的「可以」或「不可以」，而在於AI 在資安中該扮演什麼角色，以及不該越過哪些界線。
金融業目前的資安現實
對多數金融機構而言，資安環境早已高度成熟，真正的挑戰反而集中在營運層面：
- 告警數量過多，人工難以即時判斷
- 系統、帳號與權限分散，風險碎片化
- 24×7 監控需求高，但資安人力有限
在這樣的背景下，AI 被期待能協助降低人力負擔、加快反應速度，而非取代整個資安體系。
AI 在金融資安中實際能做什麼？
在實務上，AI 最適合扮演的是「輔助分析與聚焦風險」的角色，而非直接做決策。
1️⃣ 告警去重與優先排序
AI 能分析大量告警事件，協助去除重複、低風險訊號，讓 SOC 團隊能優先關注真正需要處理的事件，降低告警疲勞。
2️⃣ 行為異常偵測
透過分析帳號登入、存取模式與操作行為，AI 能協助辨識偏離正常行為的異常狀況，補足規則式工具難以捕捉的風險。
3️⃣ 事件關聯與初步分析
AI 可將看似零散的事件串聯，協助判斷是否存在潛在攻擊路徑，讓資安人員更快理解事件脈絡。
AI 在金融資安中的責任邊界在哪？
儘管 AI 在分析與輔助上具備價值，但在金融業，仍有明確的界線，不能也不該交由 AI 處理。
導入 AI 工具的風險
- 最終風險判斷與決策
是否定義為重大事件、是否啟動通報或中斷服務，仍需由具責任的資安與管理層決定。 - 法遵、通報與對外責任
金融業高度受監理要求，所有決策需可回溯、可解釋，責任不能交給模型。 - 資安策略與治理方向
資安政策、風險容忍度與治理原則，屬於管理與治理層面的判斷，不是 AI 的職責。
＜補充資訊＞
⚠️ 導入 AI 所需要知道的責任風險：因為金融機構的每一個資安決策，都必須能被稽核、回溯並明確歸責。AI 可以輔助判斷，但無法成為監理與法遵責任的承擔者。
AI 在金融資安中的三大實務限制
- 缺乏完整業務脈絡理解
AI 無法真正理解金融業務背景、交易邏輯與內部流程，若缺乏人為介入，容易出現誤判。 - 可解釋性與稽核要求高
金融機構必須能清楚說明「為什麼做出這個判斷」，黑盒模型在稽核與內控上存在現實限制。 - 模型無法承擔責任
當事件發生，監理機關與客戶關心的是「誰負責」，而非「哪個模型出錯」，AI 不能成為責任主體。
導入建議：金融業該如何務實使用 AI 做資安？
對金融業而言，導入 AI 做資安並不是一次性的技術升級，而是一項涉及治理、流程與責任劃分的長期調整。務實的做法，應從「輔助既有資安營運」出發，而非期待 AI 取代既有判斷機制。
在實務上，可遵循以下原則：
- 從 SOC 監控與事件分析輔助開始
優先讓 AI 協助告警去重、事件關聯與初步分析，降低人力負擔，而非直接介入最終決策。 - 保留明確的人為決策關卡
重大風險判斷、通報與應變，仍需由資安與管理層負責，確保責任可追溯、決策可解釋。 - 清楚界定 AI 的使用範圍與權限
避免 AI 成為黑盒系統，確保其行為符合內控、法遵與稽核要求。 - 將 AI 視為資安營運能力的一部分，而非獨立工具
AI 的價值在於融入既有流程，協助團隊提升反應速度與判斷品質。
在這樣的導入脈絡下，許多金融機構也會評估是否引入外部顧問與代理商資源。CloudTop10 與多家雲端與資安代理商合作，能協助金融業比較不同 AI 資安方案的導入路徑與適用情境，並透過合作資源，取得相對有利的導入條件與成本折扣。如果你正規劃導入 AI 強化 SOC、監控或事件回應流程，卻不確定該從哪一步開始，或如何在法遵與成本之間取得平衡，歡迎與 CloudTop10 聯繫。透過實務情境討論與方案比較，協助你在正式導入前，先釐清風險、治理與投入方向，讓 AI 成為可控、可信任的資安助力。
結語
AI 在金融資安中的角色，不是取代人，而是放大人的能力。當 AI 被正確定位、受到治理並嵌入既有流程，它能成為降低風險、提升反應速度的重要助力；反之，若期待 AI 承擔責任或做出最終判斷，反而可能帶來新的風險。
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