2026-08-08 –, TR411
如果 AI agent 可以查支付資料、追金流、判讀客服案件，我們要如何知道它沒有帶著不可見的模型過濾、資料權限漏洞或不可稽核 workflow 在做決定？
本講分享 OEN 將 agents 導入 production payment infrastructure 的工程經驗：先用 Taiwan Sovereignty Benchmark 審計中文模型在台灣主權問題上的回答、過濾與 system prompt bypass；再用 payment-mcp + payment-skills 把 payment data access 與 charge lookup、phone trail、Twilio/SMS、payout failure diagnosis 等流程變成 scoped、logged、可 review、可 fork 的 artifacts。最後連回台灣 AI 資料利用法制：支持善意、可稽核、非替代市場的創新，但避免授權制度成為新資料壟斷。
蕭新晟為應援科技（Oen Tech）創辦人、執行長暨董事長，長期投入金融科技、支付基礎設施與數位服務創新。應援科技專注於整合第三方支付、CRM、電子發票、訂閱與票務等能力，服務 NPO、創作者、宗教、政治與各類組織，協助建立更完整的數位支持與金流生態。蕭新晟具美國新創與工程背景，亦長期參與公民科技與開放政府倡議，關注 AI、金流科技與制度創新的交會，近年特別聚焦 AI 在支付體驗、營運效率與金融服務流程中的實際應用。