摘要
Esman Kurum（2023）在《RegTech solutions and AML compliance: what future for financial crime?》一文中，探討 RegTech（監管科技）在金融機構反洗錢（AML）合規中的應用，以及其對未來金融犯罪的影響。透過 Delphi 調查法，研究發現 AI（人工智慧）將成為金融機構打擊金融犯罪的關鍵技術，且隨著合規技術的進步，洗錢方法也將更具複雜性。此外，研究指出，相較於監管機關的規範，RegTech 解決方案對 AML 合規的影響可能更為深遠，但技術整合的時間成本仍是一大挑戰。本文從此研究的核心觀點出發，分析台灣保險業在法令遵循上的挑戰與應對策略，提供業者實務建議。
台灣保險業法令遵循的挑戰與啟示
在台灣，保險業者與法令遵循專業人士面臨日益嚴格的 AML 監管要求，如反洗錢（AML）、了解你的客戶（KYC）、金融制裁（Sanctions）等。然而，傳統的合規方式仰賴人工審查，成本高且效率低。本研究帶來的幾點啟示，可幫助台灣保險業者提升法令遵循效率：
- RegTech 強化保險業 AML 合規能力
保險業的 AML 合規需要處理大量交易數據與身份驗證資訊，傳統手工作業已難以應對日趨嚴格的法規要求。RegTech 的 AI、機器學習（ML）與區塊鏈技術可幫助保險業者快速辨識可疑交易、降低誤判率，提高審查效率。例如，英國的保險公司已廣泛應用 AI 於客戶身份驗證，台灣業者可借鏡這些成功案例，加速 AML 系統的自動化發展。 - AML 合規與技術進步相互影響
研究顯示，隨著金融機構運用更精密的 RegTech 工具，洗錢手法也將變得更加複雜。台灣保險監管機構（如金管會）應積極監測最新的 RegTech 趨勢，並鼓勵業者參與技術測試計畫，如監管沙盒（Regulatory Sandbox），確保 AML 合規技術與洗錢偵測能力同步進化。 - 監管機關應擴大對 RegTech 的應用與規範
研究指出，相較於監管機關的直接規範，金融機構內部的 RegTech 解決方案對 AML 合規的影響更大。對於台灣來說，監管機關應考慮制定針對 RegTech 的標準化指引，確保技術的法令一致性。此外，應建構開放數據平台，讓金融機構間共享 AML 風險數據，提高異常交易偵測能力。 - 時間與成本挑戰：業者如何克服？
本研究發現，導入 RegTech 的主要挑戰之一在於「技術整合時間成本」，特別是對於缺乏 IT 資源的保險業者而言，轉型速度較慢。台灣保險公司可透過採購外部 RegTech 解決方案，降低開發成本；同時，監管機關可提供技術導入輔導計畫，加速業者適應新技術。
結論
對台灣保險業者而言，RegTech 不僅能提升 AML 合規效率，也能降低人力成本並強化風險控管。然而，技術的導入需要長期的策略與監管配套措施。建議保險業者積極關注 AI、機器學習等技術應用，並與監管機關合作，確保合規科技的實施與監理一致。此外，監管機關應強化對 RegTech 的政策支持，讓台灣保險市場在全球 AML 合規發展中保持競爭力。參考文獻
Kurum, E. (2023). RegTech solutions and AML compliance: What future for financial crime? Journal of Financial Crime, 30(3), 776–794.
