全球金融AI监管不一。GFTN报告警示碎片化危机！

当前，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑全球金融行业的运行规则。面对这一深刻变革，各国监管机构正加速制定相应的监管框架，然而，不同的国家和地区却采取了多元化的监管策略，而非形成统一的全球共识。

今年以来，人工智能及其对金融运作、监管和演变日益增长的影响力，成为金融科技领域讨论的焦点。从最初的后台自动化工具，AI已逐渐演变为信贷评估、合规管理和资本流动等核心业务的幕后引擎。

然而，随着AI技术的飞速发展与广泛应用，一个全新的挑战随之浮现：如何有效治理这种跨越国界和不同系统的普适性技术？鉴于AI已深度嵌入金融服务的各个层面，全球各地的监管机构正迅速行动，以期构建起相应的监管“护栏”。

然而，正如GFTN发布的《金融领域AI报告》所揭示，当前所呈现的，是一系列各具特色的治理理念，而非一个步调一致的统一战线。新媒网跨境了解到，这种多元化的监管格局，正引发业界对潜在风险与合作机遇的深度思考。

各主要司法管辖区如何治理金融AI

来源: GFTN金融AI报告 2025

欧盟的《人工智能法案》采取了一种全面且具有法律约束力的监管路径。该法案基于风险分级，将AI用例划分为不同层级。其中，许多金融领域的应用场景，例如信用评分，被归类为高风险类别。这意味着这些应用需要遵循严格的数据质量、风险管理和人为监督标准。欧盟的这一立法举措，旨在通过强制性规范，确保AI在金融领域应用的安全性、透明度和可控性，以应对潜在的社会和经济风险。其核心在于通过预先设定规则，对AI系统进行严格的准入和运行管理。

新加坡金融管理局（MAS）则开创了一种更为协作的“测试-信任”模式。通过一系列创新举措，MAS致力于在AI应用的早期阶段，便将信任和负责任的原则融入其中。例如，通过“FEAT”框架，MAS提供了关于负责任地使用AI和数据分析的指导原则；“Veritas”项目则是一个多阶段的协作项目，旨在通过行业实践验证AI模型的公平性、可解释性、可信赖性和稳健性；而“PathFin.ai”则是一个AI知识共享平台，旨在促进业界对AI技术的理解与应用。MAS的策略强调在实践中探索与验证，通过与行业的紧密合作，逐步建立对AI技术的信任。

与此同时，英国金融行为监管局（FCA）采取了显著的“亲创新”立场。FCA的监管重心放在AI应用的可解释性和比例原则上。这意味着FCA不倾向于施加过于具体的规定，而是鼓励企业遵循一套贯穿始终的通用原则，并辅以实践性实验。FCA是首批引入监管沙盒和AI实况测试环境的监管机构之一。这些机制允许公司在广泛部署AI解决方案之前，在一个受控且安全的实验环境中进行试运行，从而在创新与风险控制之间找到平衡点。其目标是促进AI技术在金融领域的安全、负责任地发展，而非简单地限制创新。

美国在AI治理方面则呈现出一种更为分散的策略。其于2025年7月启动的《AI行动计划》，将加强美国AI创新视为优先目标。这一目标通过一系列措施实现，包括放松管制、推广理念中立的AI系统以及加大对基础设施的投资。与此同时，美国致力于通过输出其AI技术栈，在全球范围内扩大自身影响力。与这些努力相辅相成的，是一系列关于AI安全性和可信赖性的行政命令，这表明美国倾向于在广泛的联邦监督下，推动市场驱动的创新。美国的策略反映了其在AI领域保持技术领先和市场主导地位的愿望，同时注重通过灵活的政策引导市场，而非通过严苛的法律进行预设限制。

这四种截然不同的治理方法，也反映了背后更深层次的哲学分歧：即“规则导向型监管”与“设计导向型监管”之间的差异。欧盟和美国倾向于设定明确的规则或通过行政命令进行宏观指导，而新加坡和英国则更侧重于通过沙盒、合作项目和指导原则，引导行业在AI设计和应用过程中内建信任和责任。

人工智能模型边界兴起带来的碎片化风险

AI治理方法上的差异，可能在无形中重塑全球金融领域的竞争格局。《报告》警示，各地“分散的AI规则可能限制创新、助长监管套利，或为跨境金融科技企业制造合规障碍”，从而在实际上形成“人工智能模型边界”。

这意味着，在一个司法管辖区内被认定合规的AI模型，在另一个管辖区可能仍然面临限制。这种监管差异凸显了原本旨在全球范围内的创新，可能因地区规则不同而遭遇碎片化。

对于那些在全球多个司法管辖区部署AI模型的跨国金融机构而言，这种互操作性的缺失直接导致合规成本的显著上升。同时，其开发流程可能被迫碎片化，AI驱动的服务推向市场的时间也会因此延迟。

新媒网跨境认为，这种碎片化趋势还可能加剧系统性风险。如果市场过度依赖少数几个经批准或“在特定司法管辖区内安全”的AI模型，则可能导致模型集中风险。一旦这些少数模型出现缺陷或面临攻击，其影响范围将迅速扩大，对整个金融体系的稳定构成威胁。因此，监管差异不仅影响了效率，更可能埋下潜在的系统性风险隐患。

协调AI监管的未来方向

未来AI治理的关键将在于如何实现各国监管框架的协同与互操作性。一个切实可行的起点在于建立“互认框架”。这些协议有望允许AI审计、保障测试和风险评估结果在不同司法管辖区之间相互认可。

这种互惠互利的机制能够有效减少重复性的合规工作，从而加速AI驱动的金融服务在不同国家和地区的部署。同时，它也将有助于增强监管机构与行业之间的信任，为全球金融科技创新营造一个更加友好和可预测的环境。

正如GFTN《金融领域AI报告》所揭示，当前的金融创新日益在全球化代码下运行，却受制于各国家和地区独立的规则手册。摆在我们面前的任务，就是弥合这一鸿沟，将今日的“监管沙盒”转化为明日的“通用标准”，把今日的实验性项目发展成为未来的“共同信任框架”。

如果全球监管机构、金融机构和创新者能够就这一愿景达成共识并协同努力，那么金融领域的人工智能将不仅变得更智能、更高效，也将更加安全，并在全球范围内实现更紧密的互联互通。新媒网希望，通过共同的努力，能够构建一个既鼓励创新又保障安全的全球AI金融生态系统。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/gftn-report-ai-finance-reg-fragmentation.html