# 5-1 金融科技 MCP 整合案例

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## 台灣 FinTech 生態的痛點與機會

台灣金融科技產業在 2025 年面臨三大挑戰：
1. **合規要求高**：金管會對客戶資料、跨境流動和 AI 模型監管嚴格。
2. **系統分散**：核心銀行系統、支付網關、風控平台、行動銀行 App 各自為政。
3. **創新速度慢**：新功能從概念到上線平均需要 6–9 個月。

MCP 的出現為金融業帶來「低風險、高速度」的創新路徑。以下案例展示一家大型銀行（假名：**Formosa Bank**）如何透過 MCP 打造**智慧貸款引擎**。

## 系統架構概覽

                ┌────────────────────┐
                │  Formosa AI Portal │
                └─────────┬──────────┘
                          │
                (Intent ↔ Response)
                          │ JSON-RPC
                ┌─────────▼──────────┐
                │  MCP Orchestrator  │
                └──┬──────┬──────┬───┘
      ┌────────────┘      │      └────────────┐
      ▼                   ▼                   ▼
╔═══════════╗   ╔══════════════╗   ╔══════════════╗
║ Credit    ║   ║ Fraud        ║   ║ Compliance   ║
║ Risk      ║   ║ Detection    ║   ║ Checker      ║
║ MCP       ║   ║ MCP          ║   ║ MCP          ║
╚═══════════╝   ╚══════════════╝   ╚══════════════╝
      ▲                   ▲                   ▲
      └───────┬───────────┴───────────┬──────┘
              │                       │
       (Core Banking API)      (External APIs)

- **MCP Orchestrator**：動態發現並組合三大核心伺服器。
- **Credit Risk MCP Server**：即時存取內部信貸資料倉儲 + 聯徵中心。
- **Fraud Detection MCP Server**：連接行為分析模型與黑名單資料。
- **Compliance Checker MCP Server**：內建 AML/CFT 規則與金管會報表模板。

## 流程細節：智慧貸款審核

async def smart_loan_approval(application):
    """智慧貸款審核主流程"""
    
    # 1. 信用風險評分
    credit_score = await mcp.call_tool('credit_risk', 'calculate_score', {
        'customer_id': application['customer_id'],
        'loan_amount': application['loan_amount'],
        'loan_term': application['loan_term']
    })
    
    # 2. 詐欺風險掃描
    fraud_result = await mcp.call_tool('fraud_detection', 'screen_application', {
        'application_id': application['id'],
        'channel': application['channel'],
        'device_fingerprint': application['device_fp']
    })
    
    # 3. 合規性檢查
    compliance = await mcp.call_tool('compliance_checker', 'validate', {
        'customer_id': application['customer_id'],
        'loan_product': application['product_code']
    })
    
    # 4. 綜合決策
    decision = await llm.ask(
        "根據以下資訊給出審核決策並說明理由：\n"
        f"信用分數: {credit_score['score']}\n"
        f"詐欺風險: {fraud_result['risk_level']}\n"
        f"合規結果: {compliance['status']}\n",
        context={'policy': current_policy}
    )
    
    return decision

### 性能指標
- **平均審核時間**：原 2 小時 → 5 分鐘
- **不良貸款率 (NPL)**：下降 0.4 個百分點
- **年化 ROI**：提升 6%

## 合規與安全
- **OAuth 2.1 + mTLS** 保護所有伺服器通訊。
- **動態客戶端註冊**：分行可即時註冊新工具。
- **稽核日誌**：每次工具調用寫入中央 SIEM。
- **金管會報表**：Compliance MCP 自動生成 XML 報表。

## 持續最佳化
- 每次審核結果回饋到 **Credit Risk MCP**，自動再訓練分數模型。
- **Fraud MCP** 定期拉取最新黑名單並重新調整閾值。

## 小結
透過 MCP，Formosa Bank 將分散的金融 IT 資產串成了一個可持續進化的智慧審核平台，大幅縮短上市時間並提升風控品質，為台灣金融業提供了可複製的最佳實踐模板。

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