MAS指引下，DBS靠AI劲收10亿！跨境驾驭AI掘金

在全球经济一体化进程日益深化，数字技术浪潮席卷各行各业的2025年，以人工智能（AI）为代表的前沿科技，正以前所未有的速度重塑着全球金融格局。从跨境支付的效率提升到金融风控的智能化升级，再到个性化金融服务的精准触达，AI的广泛应用无疑为金融机构带来了巨大的发展机遇。然而，伴随技术红利而来的，是数据安全、模型偏见、算法透明度以及潜在系统性风险等一系列严峻挑战。在这一背景下，如何构建一套健全、高效的AI治理体系，已成为全球金融界共同关注的焦点议题。国际上多家领先金融机构和监管部门正积极探索实践，为我们理解和应对这些挑战提供了宝贵的借鉴。

2025年，新加坡金融管理局（MAS）发布了一份关于AI风险管理的指导方针，并同期发布了一份旨在征求各方意见的咨询文件。这些举措明确了监管机构对金融机构应用人工智能的监督期望。在新加坡金融科技节的“负责任创新：AI治理作为竞争优势”专题讨论会上，与会专家们普遍认为，AI治理必须成为每一家金融机构战略中不可或缺且持续演进的一部分。

MAS银行部门二执行董事Goh Gek Choo在会议上指出，这些指导方针是基于MAS在过去几年中完成的工作基础之上构建的。随着AI应用规模的扩大，业界对监管的确定性和监督期望的明确性需求日益增长。她强调，强大的治理体系对于支持AI的安全部署至关重要，并表示“如果能做好这一点，就能获得信心，进而实现更大进步”。

Goh女士进一步阐述，MAS在制定指南时，努力在两个关键领域寻求平衡。首先是确保足够的清晰度和灵活性。她解释道：“清晰度将使指导方针具有可操作性。这些方针已超越了最初‘公平、责任、透明、伦理’（FEAT）原则的‘为什么’层面，深入到‘如何做’的具体实践。同时，指导方针也需要保持灵活性，以适应不同规模和风险状况的金融机构，使它们能够根据自身情况，以适当的比例实施这些准则。”这意味着，监管的目的是提供一个框架，而非一刀切的指令，以促进而非阻碍创新。

Goh女士还提到，MAS在起草新指导方针时，必须谨慎权衡。其目标是制定基于原则的规则，既能提供明确的指引，又不会过于僵化，从而确保该框架能够支持创新，而不是超前于技术发展。

她指出，第二个平衡点在于，既要解决当前与AI相关的风险，又要为随着技术演进可能出现的新风险做好准备。尽管这些指导方针以MAS现有的监督期望为基础——涵盖了监督、风险管理、政策与框架、生命周期控制以及能力建设等核心要素——但它们也特别强调了AI部署特有的额外考量。

Goh女士特别提及了未来可能出现的风险，例如AI代理的发展。如果赋予AI代理在机构系统内更大的自主权，可能会引入新的漏洞，包括恶意提示或未经授权的数据访问等潜在风险。她补充说，这些指导方针旨在广泛适用于所有AI技术和应用，并鼓励行业积极反馈意见，以便MAS能够持续完善其方法。

星展银行（DBS）董事总经理兼首席分析官Sameer Gupta对此次指导方针的发布表示欢迎。他指出：“从DBS的角度来看，我们明确了AI的价值贡献。2025年，我们有望实现近10亿美元的AI价值贡献。”

Gupta先生进一步解释说，星展银行通过广泛的A/B测试来衡量这一价值，这是一种已沿用数年的方法，用于评估AI驱动干预措施的影响。Gupta表示，AI如今已成为DBS运营的“核心和主要”组成部分，而非一项附属计划，这使得强大的治理对于安全地扩大其应用范围至关重要。

他形象地打了个比方：“我打个比方，一辆车要开得快，除了发动机，还需要刹车。如果没有刹车，即使有最好的发动机，车也无法高速行驶。AI治理就像刹车。如果做得对，它能让我们在速度和创新之间取得平衡，让我们脚踏实地，专注于那些重要的事情。”

新加坡宏利保险（Income Insurance）首席数据官David Tan表示，AI在核心和传统技术系统中日益嵌入，使得治理变得更加复杂。他强调了夯实组织知识基础的重要性，以确保“我们从AI系统中获得的任何不确定性结果，都能与我们作为组织的期望在情境上保持相关性”。

面对技术快速变化带来的不确定性，Tan先生表示，目前的重点是通过行业协作来减少模糊性，从而明确原则、风险和共享方法。“我们能做的就是限制模糊性，”他补充说，随着技术的发展，各机构可以在此基础上建立起自己特定的流程。

贝莱德（BlackRock）旗下JioBlackRock Aladdin工程部门董事总经理Marko Milek表示，MAS的指导方针在加强和统一公司现有治理实践方面发挥了重要作用。他指出，贝莱德长期以来在其业务中广泛应用AI，从传统模型到生成式AI，并将治理作为横向层级嵌入所有职能中。尽管公司在技术、供应商和数据控制方面已经解决了许多AI风险，但Milek表示，一些新挑战——例如生成式模型中的“幻觉”（即生成不真实或不准确信息）——需要额外的保障措施。

Milek先生强调：“我们坚信，我们仍处于一个‘人在回路’是必不可少控制的阶段。”他补充说，贝莱德维持着一种“围墙花园”策略，以确保专有数据不会流出公司或用于训练外部模型。这种审慎的态度，正是大型金融机构在全球AI浪潮中稳健前行的关键。

在专题讨论会上，Goh女士被问及她会给行业哪些建议，以避免AI治理仅仅沦为一种合规或监管要求。

Goh女士给出了警示：“在不断变化的场景中切勿停滞不前，因为AI风险管理需要适应AI系统和模型的动态性质。因此，即使在AI部署之前您已经做了一切必要的工作，模型仍可能出现僵化，可能因模型数据漂移而导致性能下降。因此，持续监测模型的表现以及模型是否仍符合预期用途，这一点至关重要。”

Goh女士还指出，AI的民主化和金融机构内部用户赋能的趋势日益增强。这意味着可能存在“影子IT”或“影子AI”的风险，进而可能导致数据泄露。她强调了持续监督、强大的风险文化和持续培训的必要性，以确保员工了解哪些工具被允许使用以及如何安全地使用AI。

对于身处中国跨境行业的从业者而言，这些国际经验无疑提供了宝贵的参考。随着我国金融科技的飞速发展和AI应用场景的日益丰富，如何在追求创新效率的同时，确保AI系统的公平、透明、负责和可控，将是我们必须面对的核心课题。借鉴国际领先实践，构建一套既符合我国国情又与国际接轨的AI治理框架，将有助于我们更好地驾驭AI技术，规避潜在风险，从而在全球竞争中占据有利地位，实现高质量发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/mas-ai-guide-dbs-1b-ai-profit-for-crossborder.html