代理 AI 雙面刃：提升營運效率 vs. 新興資安威脅
針對金融業導入代理 AI 的風險，金融監督管理委員會（金管會）10 月 13 日宣布公開「金融業運用代理 AI 安全諮詢文件」，提出安全治理、風險分級及安全控管三大面向的建議，並公開徵詢各界意見 30 天。該文件強調以風險為基礎，將代理 AI 視為具備行動能力的非人類身分，透過零信任、最小權限及持續驗證等原則，降低金融業導入 AI 代理人可能帶來的資安風險。
金管會表示，代理 AI（Agentic AI）具備規畫步驟、呼叫工具、跨系統存取資料以推進任務的能力。金融業若能妥善運用代理 AI，將有助於提升營運效率與推動服務創新；反之，若缺乏適當管理，可能導致目標偏離原始目的、工具誤用或越權、敏感資料外洩，或因多步流程造成錯誤連鎖擴大等風險。
金管會三大管理方向：落實零信任與最小權限原則
為協助金融業安全導入代理 AI，金管會參考國際安全框架，依風險導向、比例原則及技術中立立場，將代理 AI 視為具備行動能力的「非人類身分」，並提出三大安全建議方向：
1. 安全治理：以「應用場景」為核心管理單位
建議金融機構釐清代理 AI 的業務目的、責任分工、可存取資料、可呼叫工具、可執行動作，以及資料輸出/寫入的目的地。同時，依風險高低配置覆核、監控、檢查、降級、停用及復原等機制，確保異常發生時能夠處置與追溯。
2. 風險分級： L1 至 L4 分級並納入生命週期管理
以「資料敏感度、動作影響、能力邊界或可擴散性」三大面向評估應用風險，採就高不就低原則。文件提出 L1 至 L4 四個示意性風險等級，高風險或不可逆的操作（如影響核心業務或付款）應保留授權、政策檢查及覆核機制，不宜讓代理 AI 自動執行。應用場景或能力發生重大變更時，須重新評估分級結果。
3. 安全控管：七大面向建立持續驗證機制
參考零信任架構的不預設信任、持續驗證、最小權限及可追溯原則，從「身分、設備與執行環境、網路、應用與工作負載、資料、行為控制、可視性與分析」等七個面向，提出基本與進階安全要求，嚴格管控代理 AI 的身分授權與實際執行行為。
資料來源：iThome
無縫接軌金管會最新規範：AIFT Vulcan 代理 AI 評測方案
當 AI 開始「代為行動」，AI 紅隊演練就是上線前的必要關卡。當代理 AI 被惡意操控時，它不只是答錯，而是會直接做錯，可能導致未授權轉帳、客戶資料外洩、覆核被繞過或系統遭控制。傳統的弱點掃描與滲透測試，看不到語意層攻擊；只有以攻擊者視角實測，才能證明控制在被操控時仍然有效。為應對金管會諮詢文件 4.3（上線前測試）與 4.4（持續重評）之要求，AIFT Vulcan 提供金融業專屬的 AI 紅隊演練，具備以下合規優勢：
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- 雙軌演練機制：採「事件觸發+定期雙軌」模式。涵蓋正式上線前完整演練、重大調整時（換模型、加工具、放寬控制）的回歸測試，以及高風險/中高風險應用的定期複測。
- 報告即稽核佐證：透過自動化攻擊測試，直接對標 OWASP 與監理要求，產出的風險評估與實測驗證報告可作為稽核佐證。
- 全面防護與治理：結合攻擊測試、即時防護與落實治理，協助金融機構穩健導入代理 AI。