精選解讀｜日本大和證券攜手 Sakana AI 打造零售客戶專屬工具，金融＋生成式 AI 實驗啟動

InfoAI 編輯部

日本老牌證券機構大和證券（Daiwa Securities）近日正式宣佈，將與日本新創 Sakana AI 展開長達 3.5 年的合作計畫，攜手開發一套專為零售投資人設計的智能資產諮詢平台。Sakana AI 以「進化式模型融合」和集體智慧為技術核心，結合日本券商龐大的零售市場規模，為亞洲金融產業帶來全新的 AI 創新模式與實際應用範例。本文將深入解析這樁合作案的技術亮點、產業機會與潛在風險，並探討其對台灣金融科技業的借鏡意義。

日系券商啟動 AI 實驗：Sakana AI 與 Daiwa 合作內容全解析

2025 年 10 月，日本主要證券集團之一的 大和證券 宣佈與 AI 新創 Sakana AI 簽訂長達 3.5 年的技術合作協議。根據《Bloomberg》報導，雙方將共同開發一套 智能資產諮詢平台（AI-powered Asset Consulting Platform），協助券商內部顧問為零售投資人（retail clients）提供更精準、個人化的資產配置與理財建議。

這項系統將應用 生成式 AI 模型（Generative AI Model），整合並分析投資人的檔案、交易紀錄、風險屬性與資金規模等多維度資料，並結合 Daiwa 長年累積的 金融服務專業經驗（financial service expertise），全面提升零售金融業務的數位化服務水準。

首階段成果預計於 2026 年公開亮相，未來更有機會拓展至高資產客戶管理、保險商品建議、退休規劃與 ESG 理財等多元應用場域，形成人工智慧在金融產業的完整生態鏈。

值得關注的是，本案不僅強調「AI 賦能金融顧問（AI-empowered advisors）」，更突顯金融業如何在 高法規、高信任、高敏感度 的產業特性中，引入生成式 AI 而不破壞既有信任架構。Sakana AI 與 Daiwa 將共同建立 透明可解釋（explainable）、合規安全（regulatory-compliant） 的 AI 模型運作機制，使人工智慧能以輔助而非取代的角色深度整合至業務流程中。

這種強調「人機協作（human-AI collaboration）」的金融服務型態，正逐漸成為產業主流。未來，生成式 AI 將不僅是投資分析工具，而是成為券商日常營運、顧問服務與客戶體驗革新的核心引擎。

Sakana AI：以集體智慧與進化模型脫穎而出的日本技術新星

創辦背景與技術特色

Sakana AI 成立於 2023 年，總部設於東京，由前 Google Brain 與 DeepMind 工程師 David Ha、Llion Jones、Ren Ito 共同創辦。團隊主張以「自然靈感（nature-inspired）」與「集體智慧（collective intelligence）」為設計核心，致力於打造能自我學習、模組化演化的 AI 系統，就像一個能自行進化的生態系。

公司名稱「Sakana」（日語意為「魚」），象徵系統中各模型如魚群般相互協作，透過群體行為達到高效率的學習與生成效果。這一理念也延伸至他們的架構設計哲學：讓多個小型模型透過進化與合併，持續產生具備專業能力的「新模型」。

2024 年，Sakana 完成一輪數千萬美元的募資，投資方包括 Lux Capital、Khosla Ventures、日本電信巨頭 KDDI、Nvidia（輝達）與 Sony 等。該輪融資後，公司估值一度突破 15 億美元，成為日本最受矚目的生成式 AI 新創之一。

Sakana 的核心技術「進化式模型融合（Evolutionary Model Merge）」以及「多模型即時協作（AB-MCTS）」方法，強調讓多個中小模型在推論過程中彼此協同，並在實際運算中即時互補與進化。這不僅提升了 AI 模型的效率與可擴展性，也使其成為生成式 AI 領域討論最熱烈的創新之一。

金融應用與實戰案例

Sakana AI 近年積極將研究成果商用化，已與 三菱 UFJ 金融集團（MUFG） 合作推動銀行文件的自動化生成，並於 2025 年啟動信貸審核文件智能化試點專案。此應用能讓銀行內部在審批流程中快速生成合規文件，大幅縮短人工撰寫時間，減少人為錯誤。

這些合作經驗，讓 Sakana AI 在進軍證券產業時具備豐富的實戰基礎，也為此次與大和證券（Daiwa Securities） 的 AI 開發計畫提供了可靠的產業驗證。從銀行到券商，Sakana 正逐步將其生成式 AI 技術導入更廣泛的金融場域。

技術爭議與學界審查

然而，Sakana AI 的創新腳步並非毫無爭議。該公司曾於 2025 年初聲稱，其 AI 系統能自動生成、審查並投稿學術論文，並通過 ICLR 國際研討會（International Conference on Learning Representations） 的 workshop 審查。

此舉一度引起國際學界關注與質疑，外界指出這揭示了 AI 生成內容在學術出版審查中的灰色地帶。雖然事件引發爭議，但也顯示出 Sakana 在探索 AI 自主研究與創造邊界上的積極態度。

對產業用戶而言，Sakana 的高速創新與技術野心確實令人印象深刻，但其系統的長期穩定性與可重現性仍需透過實際應用驗證。尤其在金融這類高監管產業中，模型的透明度、合規性與安全性，將是左右合作成效的關鍵指標。

本地語言模型優勢，推動金融合規創新

日本金融機構正加速投資本地生成式 AI 系統，其核心動機不僅出於供應鏈安全與資料主權的考量，更在於「本地語言模型（Local Language Model）」能更貼近日本投資人的語言習慣與文化脈絡。這對金融顧問與客戶之間的互動至關重要，因為細微的語意理解與溝通信任往往影響投資決策。

Sakana AI 聚焦日語及亞洲語言的語意理解與合規調校能力，結合金融產業對風險控管與法規遵循的嚴格標準，使其在銀行、證券與保險等高監管產業中，展現明顯的差異化優勢。對日本市場而言，這類「語言在地化＋合規強化」的 AI 模型已成為企業選擇合作夥伴時的重要評估基準。

資安與信任的雙重考驗

金融業的特性使其成為導入 AI 時最謹慎的產業之一。除了必須保護客戶個資與交易資料外，AI 模型的可解釋性（Explainability）與決策透明度也是監理機關高度關注的重點。若模型提供錯誤的投資建議或風險判斷，將可能引發監管與信任危機。

因此，大和證券此次選擇採取「AI 輔助顧問（AI-assisted Advisor）」而非全自動模式的策略，顯示出日本金融業的審慎態度：AI 的角色是輔助而非取代金融專業人員。這種設計能讓顧問保有最終決策權，同時透過 AI 提供即時分析、資料洞察與投資建議，在維持客戶信任的前提下實現效率提升。

零售投資人數位體驗升級，推動市場競爭

根據日本金融廳（FSA）統計，截至 2025 年，日本線上證券用戶已突破 2,500 萬人，年成長率超過 10%。零售投資族群的需求快速轉變，不再滿足於傳統的報價與交易功能，而期待獲得更即時、更個人化的理財建議與風險提示。

導入生成式 AI 之後，券商能根據每位投資人的行為與風險屬性，動態生成投資建議、提供個人化的資產報告，甚至預測市場波動帶來的潛在影響。這種高互動性的數位體驗，正在重塑投資服務模式，也帶動整個金融市場的競爭加劇。

專家普遍認為，這股「零售金融 AI 化」浪潮不僅會持續擴大日本市場規模，更將成為東亞區域的共同趨勢。隨著日本率先示範金融 AI 的應用範例，台灣、韓國與新加坡等地的券商勢必加速跟進，投入智慧理財與 AI 客戶服務的創新佈局。

亞洲區域金融＋AI 競爭格局觀察

亞洲不僅日本，韓國 Kakao Brain、台灣 Appier、香港 Fano Labs 等也積極投入多語言金融 AI 產品。這類新創在語言處理、產業合規、監管協作等面向展現強大競爭力，與美國、歐洲巨頭的 AI 模型逐步分庭抗禮。

AI + 金融的區域競爭主軸，正逐漸轉向「在地化語言模型」「產業垂直整合」與「合規科技（RegTech）」等創新重點。能否把握本地語言、法規、產業 know-how，將決定金融科技新創的長遠競爭力。

台灣金融業的機會與借鏡

台灣金融科技產業可從本案獲得以下啟示：

• 投資本地語言模型建設
  金融服務若要真正貼近台灣投資人需求，應積極投入台語、客語等語言資料庫建構，以及結合金融專業語意處理技術。

• 鼓勵產學與新創合作
  券商、銀行可與本地 AI 新創、學研單位合作，利用開放資源或監理沙盒，加速產品創新驗證，減少自行研發時程與風險。

• 強化資安合規及模型可解釋性
  AI 在金融場域應強化資料隔離、交易透明、錯誤回饋等措施，保證服務品質、降低法律風險。

• 打造數位體驗與人機協作流程
  結合語音互動、自然語言查詢、自動化投資顧問等新世代服務，有助於擴大年輕族群滲透率與市場黏著度。

技術創新、產業挑戰與展望

Sakana AI 所採用的「進化式模型融合（Evolutionary Model Merge）」與「集體智慧（Collective Intelligence）」策略，象徵生成式 AI 技術正在從「單一大型模型（如 GPT-4o、Gemini）」轉向「多模型、多專長協同」的新時代。這種技術演進不僅提升運算效率與可擴展性，更能針對特定產業情境（如金融、醫療、法遵）量身打造高度專業化的模型生態。

對金融產業而言，這意味著 AI 將不再只是單一問答工具，而是能整合市場資訊、投資風險與法規條件的即時分析系統。未來的金融 AI 服務將融合三大特徵：

• 即時性（Real-time Responsiveness）：能根據市場波動即刻更新建議；

• 個人化（Personalization） ：依客戶風險屬性與財務目標生成專屬建議；

• 高可解釋性（Explainability） ：提供明確的邏輯依據與合規審查機制，讓 AI 決策可被追蹤與驗證。

這樣的發展，將推動金融產業進入「自動化流程＋合規科技（RegTech）升級＋使用者體驗創新」的全新階段。從客服自動化到投資建議引擎，AI 都將成為金融服務鏈的核心中樞。

產業觀察人士指出，金融產業的競爭力將取決於三項平衡能力：

• 創新速度，能否持續推出穩定且高效的 AI 應用；

• 監管配合度，在嚴格法規下確保資料安全與模型透明；

• 客戶信任，讓投資人願意接受 AI 作為理財輔助夥伴。

只要能在這三者間取得良好平衡，AI 在金融零售端的落地潛力將相當廣闊。未來可預見，台灣、大中華區與東南亞 都將出現更多以生成式 AI 為基礎的金融應用落地案例，從券商、保險到財富管理，形成亞洲區域的新一波 智慧金融競爭熱潮。

接下來值得關注什麼？

Daiwa 與 Sakana 的合作成果何時落地？

目前雙方的 AI 平台仍在開發階段，預計 2026 年將有首波成果問世。外界將關注這套智能資產諮詢平台能否在實際客戶場景中展現穩定性與準確度，並真正提升零售投資體驗。若表現理想，可能成為亞洲券商導入 AI 的指標案例。

日本其他大型券商是否會加入 AI 軍備賽？

野村證券、瑞穗金融集團等日本主要金融機構，勢必會密切觀察 Daiwa 與 Sakana 的合作成果。若該專案成功，預期整個金融業將掀起新一波「AI 軍備賽（AI Arms Race）」，推動金融服務從內部營運到客戶互動全面升級。

台灣的監理沙盒能否加速 AI 創新落地？

金管會推動的監理沙盒制度，提供金融業試驗新技術的彈性環境。未來若能針對生成式 AI 設計專屬試點計畫，讓券商、銀行與新創能共同驗證模型安全與合規性，將大幅提升台灣金融＋AI 的發展速度與國際競爭力。

亞洲多語言生成式 AI 的跨產業擴張潛力

隨著多語言模型與產業專屬 AI 的成熟，日本與台灣等國有機會將這些技術應用至其他高門檻領域，如醫療、法律文件生成、智慧客服與保險理賠處理。這不僅能拓展新市場，也有助建立亞洲在全球 AI 產業鏈中的差異化優勢。

Sakana 的技術主張能否經得起實戰驗證？

Sakana AI 一直以「進化式模型融合」與「集體智慧」為核心理念，但能否在金融等高監管場域中保持穩定表現，是未來能否成為國際級品牌的關鍵。若其技術能兼顧創新速度與產業落地品質，將有望建立「日本製 AI」的全球信任標竿。

編輯觀點｜日本示範，台灣啟示

此次 Daiwa 與 Sakana AI 的合作，象徵日本金融產業正式邁向生成式 AI 規模化應用的新階段，也顯示區域內金融機構已不再依賴全球少數 AI 巨頭方案，而是積極發展 產業專屬、可解釋、在地化 的 AI 模型。這股「主權 AI」潮流，正在重塑亞洲的金融科技生態。

對台灣而言，這是一個極具啟發性的轉折點。若能讓金融機構與本地 AI 團隊深度合作，建立以台灣語言文化、法規與市場特性為基礎的生成式 AI 模型，不僅能加速數位轉型，更能在競爭激烈的亞洲市場中形成差異化優勢。

未來金融業的競爭關鍵，不僅在於技術部署速度，更在於是否能同時掌握 語言理解力、法規合規力與資安防護力 這三大核心。唯有在這三者取得平衡，台灣才能在這波金融＋AI 的創新浪潮中，從追隨者轉變為領航者，打造出屬於自己的 「AI＋金融」國際亮點。

參考資料

Daiwa Hires AI Startup Sakana to Develop Tool for Retail Clients

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-02/daiwa-hires-ai-startup-sakana-to-develop-tool-for-retail-clients

AI startup Sakana hits $1.5 billion value as Japan Inc piles in

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-09-17/ai-startup-sakana-hits-1-5-billion-value-as-japan-inc-piles-in

Japan's MUFG taps Sakana AI for credit approval docs

https://www.japantimes.co.jp/business/2025/05/19/companies/mufg-sakana-ai-credit-approval-documents

Sakana AI claims its AI paper passed peer review, but it's a bit more nuanced than that

https://techcrunch.com/2025/03/12/sakana-claims-its-ai-paper-passed-peer-review-but-its-a-bit-more-nuanced-than-that

FAQ｜關鍵問答

Q1: 什麼是 Sakana AI？它在日本 AI 生態系中的定位為何？
Sakana AI 是日本本土的生成式 AI 新創公司，於 2023 年成立，由多位前 Google Brain、DeepMind 工程師創辦。該公司專注於「進化式模型融合」和集體智慧架構，強調多模型協作與本地語言調校。短時間內即獲得日本金融巨頭、科技企業投資，並積極參與金融、文件自動化等領域應用。

Q2: Daiwa（大和證券）為何選擇與 Sakana AI 合作？
大和證券看重 Sakana AI 在生成式 AI、模型融合與日語處理上的技術優勢，以及新創團隊的國際視野和日本本地語言文化的理解。此合作旨在推動個人化資產諮詢平台升級，強化券商對零售客戶的數位服務能力，並搶先在 AI 金融創新浪潮中布局。

Q3: 這次合作的具體技術與應用有什麼特點？
雙方將以 Sakana 的集體智慧 AI 架構與多模型協作技術，設計能夠深入分析客戶檔案、交易行為與風險屬性的 AI 輔助平台。服務內容聚焦於個人化資產配置建議、自動化理財顧問、即時市場分析等。合約期為 3.5 年，預計 2026 年有首波成果。

Q4: 金融產業引入 AI 最大的挑戰與機會是什麼？
主要挑戰在於合規法規（資料隱私、模型可解釋性）、資安、與客戶信任的維護。而 AI 最大的機會則在於自動化客製化服務、提高效率、降低人力成本，同時提升用戶體驗。成功落地需產學、監理、產業多方協作。

Q5: Sakana AI 在日本或國際產業的成就有哪些？
Sakana 不僅與 Daiwa 合作，也已與三菱 UFJ（MUFG）推動銀行信貸文件自動化，並開創多項模型融合及論文自動生成技術。雖然曾有論文審查爭議，但公司已在日本 AI 產業生態中站穩一席之地。

Q6: 台灣金融業可以從本案學到什麼？
台灣金融業應積極投入在地語言 AI、資安合規、產學新創合作，並利用監理沙盒等政策工具，加速新技術驗證與應用。藉由結合本地優勢，台灣有機會成為亞洲 AI 金融服務創新的先行者。

Q7: 這波 AI 金融創新對一般零售投資人有何影響？
未來零售投資人將享有更個人化、即時且安全的數位理財體驗。AI 將協助他們降低資訊落差、快速獲取市場洞察，進而提升理財決策效率與財務管理信心。不過初期仍需教育與信任建立，才能全面發揮 AI 的價值。

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