HeyJared金融科技人才培育計畫線上趨勢講座
金融科技人才培育計畫線上趨勢講座 PODCAST，由台灣金融服務業聯合總會主辦，台灣金融研訓院規劃執行。為協助金融科技發展及培育金融科技人才，台灣金融服務業聯合總會辦理設立金融科技發展基金，並自108年起委託台灣金融研訓院執行「金融科技人才培育計畫」。為掌握科技發展與金融創新應用的趨勢，「線上趨勢講座」邀請產學研專家，分享金融業務創新趨勢，同時針對營運模式提出卓見；希冀建構金融科技創新生態系統，協助金融產業金融科技化及促進人才升級轉型，涵蓋六大主題，期擴大廣度，觸及更多金融從業人員。 Powered by Firstory Hosting
- Indexed episodes, last 90 days
- 4
- Latest publication
- Sep 3, 2026
- Audience
- Checking…
- Earliest in this view
- Aug 5, 2026
Latest episodes
2026 虛擬資產趨勢與金流安全｜遠東商銀AI數位金融事業群戴松志副總經理 (opens the original)
Read excerpt
虛擬資產已經不只是投資市場裡的熱門名詞，更逐漸進入金融服務、跨境支付、資產配置與金流安全的實務場景。對銀行、信用合作社、農漁會等金融機構來說，真正重要的不是追逐幣價漲跌，而是如何理解新型金流背後的機會與風險。 本集從比特幣、穩定幣、山寨幣等基本概念談起，進一步說明債券與基金代幣化可能帶來的新商機，以及銀行在交易所、客戶與法幣金流之間扮演的關鍵角色。 節目也深入探討虛擬資產金流服務中的 KYC、出入金監控、冷熱錢包與私鑰安全、防詐 KPI、AI 即時監控，以及高齡與偏鄉客戶常見的幣圈投資詐騙。希望協助金融從業人員建立正確觀念，看懂虛擬資產趨勢，也提升第一線風險辨識與客戶保護能力。 來賓介紹 遠東商銀副總經理兼 AI 數位金融事業群主管戴松志。 戴副總具有電腦科學背景，長期投入金融科技、數位轉型與創新金融服務。遠東商銀推動數位金融轉型初期，他便參與數位金融事業群的籌設，並帶領團隊發展 Bankee 社群銀行、AI 數位金融應用，以及虛擬資產金流服務與防詐相關布局。 在本集節目中，戴副總從銀行實務角度出發，分享遠銀投入虛擬資產金流服務的經驗，包括如何培訓員工理解加密金融、如何與交易所建立信任
2026 AI技術與跨域聯防策略｜臺灣中小企業銀行數位金融部 協理蔡育呈 (opens the original)
Read excerpt
本集以「AI 技術與跨域聯防策略」為主題，帶領金融從業人員理解，面對不斷翻新的線上詐騙，金融機構不能只靠事後攔阻，也不能只要求客戶自己提高警覺，而是要透過 AI 偵測、事前預警、客戶自主設定與跨產業合作，建立更完整的智慧安全防護網。 從假投資、假客服、釣魚連結、螢幕共享、簡訊驗證碼竊取等常見詐騙情境談起，進一步說明臺灣企銀如何以「客戶信任」作為數位金融發展核心，打造由內到外、由前端到後端的多層次防詐機制。 防詐是一場 AI 對 AI 的攻防戰，也是金融機構、電信、支付、科技業者與客戶共同參與的聯防工程。科技可以協助判斷風險，但真正守住客戶資產的關鍵，仍在於制度設計、即時提醒、跨域合作，以及每一位金融從業人員的警覺與同理心。 來賓介紹 臺灣中小企業銀行數位金融部協理 蔡育呈。 長期投入數位金融、智慧防詐與金融科技創新，近年帶領臺灣企銀推動多項智慧安全防護服務，包括 Wi-Fi 安全偵測、App 防偽檢測、螢幕共享安全偵測、官方網址防衛檢測、SIM 卡詐欺防護，以及 AI 投資阻詐模型等，協助客戶在登入、使用 App、連線網路與進行交易時，及早辨識異常風險。 在本集訪談中，蔡協理分享臺灣企
2026 金融大語言模型 FinLLM 如何成為金融從業人員的新助手｜中國信託金控資深副總經理 王俊權 (opens the original)
Read excerpt
本集節目宗旨 生成式 AI 已經走進金融業工作現場，但金融業面對的挑戰，不只是如何提升效率，更包括法規遵循、資料治理、資安控管、個資保護、風險管理與客戶信任。 從金融實務角度說明「金融大語言模型 FinLLM」到底是什麼，如何協助第一線行員查詢內規、整理文件、摘要資料、掌握風險，讓金融從業人員把更多時間放在判斷、服務與建立客戶信任上。 金融機構導入 AI 時，不能只看見工具的便利，更要重視資料來源、權限管理、模型評測、人工覆核與責任歸屬。對銀行、信用合作社、農漁會與各類金融單位來說，FinLLM 不只是科技工具，而是金融業邁向智慧服務與可信任 AI 的重要一步。 主 持 人：台灣金融研訓院金融研究所 黃琬馨資深處長 來 賓：中國信託金控 王俊權資深副總經理 來賓簡介 金融業累積約 20 年經驗，職涯橫跨個人金融風險管理、數據研發與數位轉型。過去曾負責跨國個人金融風險管理，並推動風險管理流程的模型化與自動化。 長期投入數據與人工智慧領域，參與推動大數據研發與金融 AI 應用，範圍涵蓋授信、風險管理、法遵與金融服務等不同場景。 訪問大綱 金融大型語言模型的核心概念 2. FinLLM 與
2026 金融AI應用實務解析：智能客服、人機協作與資料治理｜台新新光金控資訊長 孫一仕 (opens the original)
Read excerpt
本集節目宗旨 本集節目以「金融 AI 應用實務解析」為主題，透過台新金控推動「台新腦」從 1.0 到 3.0 的實務經驗，帶領金融從業人員理解生成式 AI、AI Agent、多模態模型與 AI 治理如何進入金融工作現場。 節目希望協助金融單位、銀行、信用合作社、農漁會等第一線員工與管理階層，從實際案例中掌握 AI 導入的核心觀念：AI 不是單純取代人力，而是協助同仁處理重複性、規格化與資料整理工作，讓人能把時間留給更需要專業判斷、客戶溝通、風險把關與服務溫度的工作。 同時，本集也提醒金融機構，導入 AI 不是一次性的專案，而是一段持續學習與調整的旅程。對資源有限的中小型金融機構來說，與其一開始追求全面導入，不如先從明確的業務痛點、小規模試作與可驗證的場景開始，逐步建立適合自身組織的 AI 應用能力。 主 持 人：台灣金融研訓院金融研究所 林仲威副院長 來 賓：台新新光金控 孫一仕資訊長 來賓簡介 長期關注金融科技、數位金融與 AI 在金融業的應用發展。近年持續推動 AI 民主化，希望將 AI 變成第一線行員的「第二大腦」，在合規與安全的基礎上，協助金融同仁提升工作效率。 此次訪談中，分
Publishing over time
Last 90 days. Choose a month to open its work.
Recurring subjects
Named in the text we hold. One piece can cover several.
Audience
No verified audience measurement yet.
About this data
Counts cover the work we have indexed. Tone needs enough text and a confident classification. Excerpts and episode notes are not full articles or transcripts.
Identity or attribution wrong? Suggest a correction.