新加坡重磅发布AI监管新规！金融机构仅有12个月过渡期应对。

新加坡金融管理局（MAS）长期以来密切关注人工智能（AI）技术如何重塑本国的金融格局。随着AI从简单的自动化工具逐步演变为更复杂的生成式模型、多智能体系统以及日益自主的决策机制，新加坡金融监管机构开始重新审视AI在更广泛金融体系中的定位与作用。

虽然MAS此前曾发布过包括FEAT和Veritas在内的伦理框架，但最新一波的AI技术浪潮展现出不同的特点。新媒网跨境了解到，当前AI技术发展速度更快，学习能力更强，并且已更深层次地融入银行、保险公司和资本市场参与者的日常运营之中。

鉴于此，在2025年新加坡金融科技节召开之际，MAS认为有必要采取一种更为结构化的监管方法。在此背景下，《人工智能风险管理指南》（AIRG）应运而生。这份指南的核心传递出一个明确的信号：MAS希望在AI技术过于根深蒂固之前，金融机构就应建立起相应的防护措施。MAS期望机构在使用AI时能够秉持纪律性、透明度，并实施有力的监督，以确保技术创新不会凌驾于治理之上。

AIRG详细阐述了MAS针对AI系统全生命周期的监管期望。MAS将指南围绕多个支柱进行组织，共同构成一个全面的框架。这种结构旨在引导金融机构将AI视为一个持续演进的系统，其发展轨迹由从开发到退役的全过程决策所塑造。

该框架以领导层职责为起点，随后是识别AI在组织内部的应用范围。紧接着，指南深入探讨了涵盖数据、公平性、监控、可解释性和第三方风险等方面的全生命周期控制。最后一个支柱则侧重于企业是否拥有合适的人员和内部能力来负责任地管理AI。

对负责任领导力的要求

领导力是整个指南的基石。MAS将早期重点放在董事会和高级管理层，原因在于AI决策如今已触及机构的战略、客户体验以及整体风险状况。董事会应当理解AI如何融入公司的风险偏好，并对重大的AI决策提出质疑，而非简单地予以批准。

高级管理层则需将这些期望转化为日常实践。他们负责建立结构、制定政策，并确保监督AI的员工具备相应的技能。新媒网跨境获悉，如果AI在贷款审批、交易、合规、咨询或欺诈检测等领域发挥重要作用，MAS鼓励设立专门的跨职能委员会。这标志着一种转变，即AI治理不再仅仅归属于模型风险或IT治理之下，而是被提升到一个独立的治理层面。

机构需识别所有AI系统所在之处

许多金融机构并未完全意识到其内部工具中有多少属于AI范畴。AIRG要求企业明确AI的定义，然后绘制出组织内所有符合该定义的系统清单。这份清单应涵盖内部模型、商业产品、嵌入式AI功能、基于云的工具，甚至客户服务团队使用的小型决策引擎。

MAS期望机构维护一个中央AI资产清单，记录模型的用途、数据来源、验证历史、依赖关系、风险责任方以及其他基本信息。缺乏这种可视性，就无法实施相称的控制措施。机构无法对其定位不清的系统进行有效监督。

引入结构化的风险分类框架

在识别出其AI系统后，机构必须通过三个维度对其进行分类。首先是影响维度，衡量错误、偏见或意外行为可能造成的损害程度。影响贷款审批或反洗钱检查的模型自然属于高影响级别。

其次是复杂性维度。简单的工具行为可预测，而能够进行推理或生成内容的大型模型则引入了更多不确定性。

最后是依赖性维度。有些系统仅支持人类决策，而另一些则具有显著的自主性。依赖性越高，所需的控制措施越强。这种方法确保了AIRG的相称性，并非所有聊天机器人或内部知识工具都需要与用于交易或合规的模型接受相同的严格审查。

深入探讨全生命周期控制

指南的很大一部分侧重于AI生命周期控制。MAS期望机构从一开始就为AI系统建立起强大的边界。

1. 数据质量是首要基础。训练和推理数据必须具有代表性、受到保护并得到适当治理。糟糕的数据直接导致偏颇的结果，因此AIRG鼓励机构记录其如何降低这些风险。
2. 公平性与数据质量紧密相关。机构必须为每个用例定义公平性，并评估系统是否公平对待客户。承销、定价和资格判定等决策需要最严格的监督。
3. 可解释性是下一个重点。高影响力的模型需要对其决策提供人类可理解的解释，而面向客户的用例可能需要披露AI的使用情况。
4. 即使在自动化环境中，人工参与仍然至关重要。员工必须能够监督AI，在必要时进行干预，并避免自动化偏见。有效的监督需要真正的权限和技术理解。
5. 第三方AI工具受到特别关注，因为机构日益依赖外部模型和API。MAS期望公司审查供应商实践，了解模型来源，评估安全风险，并考虑许多机构依赖相似基础模型可能带来的影响。
6. 测试构成了AIRG中最详细的部分之一。系统应在性能、稳定性、公平性和鲁棒性方面进行测试。对子群体进行分析至关重要，高风险AI必须经过独立验证。文档应允许审计师重现结果。
7. 部署后需持续进行监控。机构需要建立机制来检测漂移、异常和行为变化。早期预警触发器和停用系统的能力是期望的一部分。
8. 变更管理完善了生命周期。模型通过微调、再训练和更新而演进。机构必须确定何时变更具有重大性并需要另一轮验证。

关注内部能力与人才建设

一个健全的框架最终仍取决于执行它的人员。MAS强调了充足资源的需求，包括技术能力和领域专业知识。数据科学家、模型验证师、风险专家和IT专业人员都需发挥作用。机构不应假设供应商能填补所有空白。

MAS已开放征求意见，截止日期为2026年1月，并计划在指南最终确定后提供十二个月的过渡期。金融机构仍有时间进行调整，但方向已十分明确：随着AI进入关键业务领域，监管也需同步跟进。

新加坡的目标是将其自身定位为金融领域AI治理的全球基准，而AIRG很可能将影响其他市场应对相同挑战的方式。那些提早调整的企业将更有信心地释放AI的潜在效益，而那些延迟行动的机构，可能难以将健全的治理措施整合到已经深度嵌入的系统中。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/mas-ai-rules-12-month-transition-banks.html