jakiro
作者：張烽
在人工智慧技術席捲金融行業的今天，新加坡金融管理局（MAS）於2025年11月17日發布的《關於人工智慧風險管理指南的諮詢文件》，如同一份及時的地圖，為航行在創新浪潮中的金融機構指明了安全航向。這份文件不僅是全球首份針對金融領域AI應用的全生命周期風險管理框架，更代表著監管思維從「原則倡導」到「操作落地」的關鍵轉變。對於任何與新加坡市場相關的企業而言，深入理解並系統化落實這份《指南》，已從「可選項」變為「必答題」。
一、洞察《指南》內核：在創新激勵與風險防範間尋求精妙平衡
《指南》的誕生，源於一個深刻的監管認知：AI是一把雙刃劍。生成式AI、AI代理等技術在信貸、投顧、風控等場景大放異彩的同時，也帶來了模型「幻覺」、數據投毒、供應鏈依賴和自主決策失控等前所未有的風險。這些風險若不加約束，其引發的連鎖反應可能遠超傳統金融危機。
因此，MAS的監管邏輯並非「一刀切」式的壓制，而是秉持 「風險為本」 與 「比例原則」 的精髓。這意味著，監管的重心與企業投入的資源，應與AI應用本身的風險等級嚴格匹配。一個用於貸款審批的高風險AI模型，自然需要比一個用於內部文檔分析的AI工具接受更嚴格的治理。這種差異化思路，承認了不同機構、不同場景的獨特性，旨在構建一個 「創新不逾矩」 的健康生態，最終鞏固新加坡作為全球金融科技樞紐的領先地位。
二、構建三層防禦：治理、風險體系與全生命周期閉環
《指南》為企業搭建了一個堅實的三層風險管理架構，層層遞進，形成閉環。
第一層是治理與監督，旨在明確「誰負責」。 《指南》將AI風險的最終監督責任明確賦予董事會和高級管理層，要求他們不僅審批AI戰略，更需提升自身的AI素養，以進行有效監督。對於AI應用廣泛且風險敞口大的機構，設立一個橫跨風險、合規、技術、業務部門的 「AI委員會」 ，成為直接向董事會匯報的核心樞紐，是確保治理落地的關鍵推薦。
第二層是風險管理體系，解決「管什麼」和「優先管什麼」。 企業首先需建立一套機制，像盤點有形資產一樣，全面識別並登記所有AI應用，無論是自研、外購還是基於開源工具，形成一份動態更新的 「AI清單」 。在此基礎上，每個AI應用都需從 「影響程度」、「技術複雜性」和「外部依賴性」 三個維度接受「體檢」，被賦予高、中、低風險評級。這張風險熱力圖，便是企業分配管控資源的科學依據。
第三層是全生命周期管控，規定「如何管」。 這是《指南》最具操作性的部分，它將監管要求融入AI從孕育到退役的每一個環節。 從確保訓練數據的合法與公平，到模型開發階段的可解釋性驗證；從上線前對抗「幻覺」與提示詞注入攻擊的安全測試，到運行中必須保留的人工監督接口；乃至對第三方供應商的嚴格管理和模型退役的規範， 形成了一條無死角的管理鏈條。
三、特色鮮明：前瞻性、可操作性與差異化的監管智慧
通觀全文，《指南》展現出幾大鮮明特色，使其在眾多監管文本中脫穎而出。其前瞻性體現在全球範圍內首次明確將生成式AI和AI代理納入監管範圍，直面最前沿的技術風險。其可操作性則遠超原則性倡議，它如同一份詳盡的「操作手冊」，將公平、倫理、問責、透明（FEAT）等抽象原則，解構為AI清單要素、量化評估指標等具體動作。更值得注意的是其差異化的監管梯度設計，為小型機構、中型機構和大型/高風險機構設定了由簡至繁的合規路徑，體現了務實精神。
此外，《指南》並非孤島，它與新加坡既有的《人工智慧治理示範框架》、《個人數據保護法》（PDPA）等法規協同互補，並通過Project MindForge等項目推動行業最佳實踐手冊的編制，共同構建了一個 「硬性監管+軟性指導」 的立體生態體系。
四、分步實施路徑：境內企業的全面嵌入與跨境企業的精準合規
面對《指南》，不同類型的企業需採取截然不同的應對策略。
對於在 新加坡境內運營的金融機構 ，落實工作應分三步系統推進：
在 2026年1月31日的諮詢截止期前，企業應完成核心的「摸底」工作——全面盤點AI資產並完成初步風險評級，同時積極參與意見反饋。進入 2026年下半年開始的12個月過渡期，則是全面建設期：完善治理架構，建立全生命周期管理流程，強化對第三方供應商的管理，並開展全員合規培訓。到 2027年下半年及之後的常態化階段，重點則轉向動態優化、內部審計和行業協同，讓風險管理體系持續煥發生機。
對於那些雖未在新加坡設立實體，但業務觸角已延伸至該國市場（如提供跨境金融服務、為星城金融機構提供AI技術）的企業，策略的核心在於 「精準合規」與「風險隔離」 。首先，必須清晰梳理哪些業務和AI應用落入了《指南》的監管範圍。隨後，需為此部分「涉新業務」建立專門的合規流程與檔案，確保能隨時響應合作方或MAS的核查。在技術上，建議將面向新加坡市場的AI系統進行適當隔離，並主動、透明地與新加坡合作方溝通合規情況，將合規能力轉化為市場信任與合作優勢。
五、超越合規：將風險管理轉化為核心競爭力
落實《指南》的關鍵在於將其要求深度嵌入具體業務場景與操作流程，實現風險管理與日常經營的「無縫融合」。
以 信貸審批 這一高風險場景為例， 企業應在業務流程中設置多個合規控制點。 在 需求設計階段 ，業務與技術團隊需共同評估模型潛在偏見，明確禁止將種族、性別等敏感特徵作為決策依據；在 模型開發中 ，引入獨立驗證與公平性測試，確保其可解釋性； 上線後 ，系統需強制對「高風險」或「邊界」案例進行人工覆核，並完整記錄決策軌跡供審計追溯。同時，針對生成式AI在智能客服中的應用，則需在對話流程中內置「幻覺」檢測與實時監控，防止誤導性回答，並對涉及交易或敏感信息的操作設置明確的人工接管節點。
企業應將《指南》中的「全生命周期管控」轉化為每個業務部門的 SOP （標準操作程序） 。例如，在營銷推薦業務流程中，從數據採集環節起就需確保用戶授權與數據代表性；模型迭代不僅需技術測試，還需業務與合規部門基於最新監管要求進行聯合評審；運營中的A/B測試結果必須包含公平性影響評估。通過將AI風險管控點結構化地植入業務流程，企業不僅能系統性滿足合規要求，更能提升業務決策的質量與穩健性，真正將監管框架轉化為運營優勢。
《指南》的落實，絕非簡單的成本中心或合規負擔。其成功的關鍵，在於企業能否將其提升至戰略層面。高層的真正重視與持續的資源投入是基石，董事會必須將AI風險納入機構整體風險偏好進行通盤考慮。業務部門與技術部門的深度協同是血脈，AI風險管理絕不能是技術團隊的獨舞，而必須是業務提需求、技術做實現、合規做監督的聯動閉環。此外，在技術與監管快速迭代的今天，建立動態適配與持續優化的機制，並善用自動化監控與評估工具提升效率，是企業保持敏捷的關鍵。
最終，領先的企業將意識到，穩健、透明、可信的AI風險管理能力，本身已成為一種強大的品牌資產與競爭優勢。它不僅能滿足監管要求，更能贏得客戶與市場的長期信任，在充滿不確定性的數字時代，為企業構築起最可靠的護城河。隨著2026年最終版本的生效，那些率先完成系統性布局的企業，無疑將在新加坡乃至全球金融科技的新賽道上，搶得寶貴的先發優勢。
