金融科技V.S.金融犯罪
近幾年來，金融風險牽涉的範圍愈來愈廣，有可能與內部組織或稽核的不夠周延有關，也可能是來自外部個人或組織的威脅，諸如洗錢（Money Laundering）、資助恐怖主義（Financing Terrors），甚至駭客將木馬程式植入ATM盜領提款等跨國犯罪，都在在構成風險管理的挑戰。
金融科技興起帶動創新的同時也帶來新的風險，行動裝置與新型態交易模式都對資訊安全與風險管理帶來挑戰，幾乎每導入一項新技術，就會面臨新風險。「比方說金融機構的app，就有可能作假，客戶帳戶有可能被盜取，密碼有可能被破解，很容易暴露在危險中。」IBM整合科技服務事業部資訊安全顧問崔友經分析。金融業需要完善整合「風險控管」機制，對市場、信用、作業、資安風險進行通盤掌握，才能避免潛藏危機。
透過人工智慧 優化風險管理
過去，企業的心態比較消極，合於法規即可，不會費心防範未然。但這樣的態度正在改變，金融業正積極強化風險管理與洗錢防制，除了運用科技提前發現問題，也不斷擬定策略進行風險處置。
未來，如何藉由人工智慧，協助進行風險預測，找出未落實風險管理之漏洞，避免產生損失，並監測執行成效，成為眼前最受到矚目的趨勢。IBM Watson 金融業務協理劉佩琪進一步分享，新時代的AI（人工智慧）風險管理技術，最重要的是做到動態「差異化」，比如說看到一則新聞，並非只是從關鍵字分析訊息，而是以IBM擅長的「語意理解」技術，從非結構化的資訊找出風險因子，轉化到系統中進行計算，提醒客戶進行稽核與檢測。
劉佩琪強調，透過認知技術，可以把所有資料彙整，進行大數據分析，並對分析結果提供詳細證據，加速判讀與處置；如果風險計算只靠人工操作，會受到侷限，唯有快速計算的能力，才能達到事半功倍。這樣的技術，能夠改變風險管理師的工作模式，降低事件分析需要的時間成本，以速度與精確，自動估算風險相關的資料與影響範圍。IBM風險管理解決方案特殊之處，在於橫向展開，專注風險管理，而且使用相同的計量引擎與同一資料平台，節省客戶熟悉系統架構的時間。
同樣在資安防護上，人工智慧的優勢顯而異見。舉例來說，病毒攻擊資安系統時，會有很多變種，如何快速辨出模式，不讓它擴散，就要講求速度。人工智慧的好處，就是它不會疲累，可藉由不斷搜尋、累積、分析，甚至學習，發揮比人腦更強大的整合能力，而且應用愈多，就愈準確。IBM的資安平台結合Watson人工智慧，提供更全面的安全防護。
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