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Autor: Zhang Feng
Heute, da die Technologie der künstlichen Intelligenz die Finanzbranche erobert, ist das am 17. November 2025 von der Monetary Authority of Singapore (MAS) veröffentlichte „Consultation Document on Artificial Intelligence Risk Management Guidelines“ wie eine zeitgemäße Karte, die einen sicheren Kurs für Finanzinstitute aufzeigt, die auf der Welle der Innovation segeln.Dieses Dokument ist nicht nur das weltweit erste Rahmenwerk für das Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus für KI-Anwendungen im Finanzbereich, sondern stellt auch einen wichtigen Wandel im regulatorischen Denken dar: von der „Prinzipienbefürwortung“ hin zur „operativen Umsetzung“.Für jedes Unternehmen mit Bezug zum Singapur-Markt hat sich das gründliche Verständnis und die systematische Umsetzung dieses „Leitfadens“ von „optional“ zu „muss beantwortet“ geändert.
1. Einblick in den Kern der „Leitlinien“: die Suche nach einem empfindlichen Gleichgewicht zwischen Innovationsanreizen und Risikoprävention
Die Geburt des „Guide“ beruht auf einem tiefgreifenden regulatorischen Verständnis: KI ist ein zweischneidiges Schwert.Während Technologien wie generative KI und KI-Agenten in Szenarien wie Kredit, Anlageberatung und Risikokontrolle glänzen, bringen sie auch beispiellose Risiken wie Modellillusion, Datenvergiftung, Abhängigkeit von der Lieferkette und außer Kontrolle geratene autonome Entscheidungsfindung mit sich.Bleiben diese Risiken unkontrolliert, könnten sie Kettenreaktionen auslösen, die weit über klassische Finanzkrisen hinausgehen.
Daher ist die Regulierungslogik von MAS keine „einheitliche“ Unterdrückung;„Risikobasiert“mit„Grundsatz der Verhältnismäßigkeit“die Essenz von. Das bedeutet, dass der Fokus der Aufsicht und die von den Unternehmen investierten Ressourcen strikt dem Risikoniveau der KI-Anwendung selbst entsprechen sollten.Ein anspruchsvolles KI-Modell, das für die Kreditgenehmigung verwendet wird, erfordert natürlich eine strengere Governance als ein KI-Tool, das für die interne Dokumentenanalyse verwendet wird.Dieser differenzierte Ansatz erkennt die Einzigartigkeit verschiedener Institutionen und unterschiedlicher Szenarien an und zielt darauf ab, eine zu schaffen„Innovation geht nicht über die Regeln hinaus“Ein gesundes Ökosystem wird letztendlich Singapurs führende Position als globales Zentrum für Finanztechnologie festigen.
2. Bauen Sie drei Verteidigungsebenen auf: Governance, Risikosystem und geschlossenen Kreislauf über den gesamten Lebenszyklus
Der „Leitfaden“ hat eine solide dreistufige Risikomanagementstruktur für Unternehmen aufgebaut, die Schicht für Schicht weiterentwickelt und einen geschlossenen Kreislauf bildet.
Die erste Ebene ist Governance und Aufsicht, die darauf abzielt, zu klären, „wer verantwortlich ist“.Der „Leitfaden“ weist die endgültige Aufsichtsverantwortung für KI-Risiken eindeutig dem Vorstand und der Geschäftsleitung zu und verlangt von ihnen nicht nur die Genehmigung von KI-Strategien, sondern auch die Verbesserung ihrer eigenen KI-Kenntnisse, um eine wirksame Aufsicht durchzuführen.Stellen Sie für Institutionen mit umfangreichen KI-Anwendungen und hoher Risikoexposition ein Team aus Risiko-, Compliance-, Technologie- und Geschäftsabteilungen zusammen.„KI-Ausschuss“Dies wird zum zentralen Knotenpunkt für die direkte Berichterstattung an den Vorstand und zu einer wichtigen Empfehlung zur Sicherstellung der Umsetzung der Governance.
Die zweite Ebene ist das Risikomanagementsystem, das sich mit den Themen befasst, „was verwaltet werden soll“ und „was zuerst verwaltet werden soll“.Unternehmen müssen zunächst einen Mechanismus zur umfassenden Identifizierung und Registrierung aller KI-Anwendungen einrichten, z. B. eine Bestandsaufnahme der materiellen Vermögenswerte, unabhängig davon, ob diese selbst entwickelt, ausgelagert oder auf Open-Source-Tools basieren, um ein dynamisch aktualisiertes System zu erstellen„KI-Checkliste“.Auf dieser Grundlage muss jede KI-Anwendung beginnen„Auswirkungsgrad“, „Technische Komplexität“ und „Externe Abhängigkeiten“Die drei Dimensionen werden einer „körperlichen Untersuchung“ unterzogen und mit hohen, mittleren und niedrigen Risikoeinstufungen versehen.Diese Risiko-Heatmap ist die wissenschaftliche Grundlage für Unternehmen zur Zuweisung von Management- und Kontrollressourcen.
Die dritte Ebene ist die Verwaltung und Kontrolle des gesamten Lebenszyklus, die festlegt, „wie man verwaltet“.Dies ist der praktischste Teil der Richtlinien, der regulatorische Anforderungen in jeden Aspekt der KI von der Einführung bis zur Ausmusterung integriert.Von der Sicherstellung der Rechtmäßigkeit und Fairness der Trainingsdaten bis hin zur Überprüfung der Interpretierbarkeit in der Modellentwicklungsphase; von der Sicherheitsprüfung gegen „Illusion“- und Prompt-Word-Injection-Angriffe vor dem Online-Gehen bis hin zur manuellen Überwachungsschnittstelle, die während des Betriebs beibehalten werden muss; und sogar das strikte Management von Drittanbietern und die Vorgaben zur Modellausmusterung,Es ist eine Managementkette ohne Sackgassen entstanden.
3. Besondere Merkmale: Zukunftsorientierung, Bedienbarkeit und differenzierte Regulierungskompetenz
Im gesamten Text weist der Leitfaden mehrere Besonderheiten auf, die ihn von vielen Regulierungstexten abheben. Ihre Zukunftsorientierung spiegelt sich darin wider, dass zum ersten Mal weltweit generative KI und KI-Agenten ausdrücklich in den Aufsichtsbereich einbezogen wurden, die den modernsten technologischen Risiken ausgesetzt sind.Seine Durchführbarkeit ist weit mehr als eine prinzipielle Initiative.Es ist wie eine detaillierte „Bedienungsanleitung“, die abstrakte Prinzipien wie Fairness, Ethik, Rechenschaftspflicht und Transparenz (FEAT) in konkrete Maßnahmen wie KI-Checklistenelemente und quantitative Bewertungsindikatoren zerlegt.Bemerkenswerter ist das differenzierte regulatorische Gradientendesign, das einen einfachen bis komplexen Compliance-Pfad für kleine Institute, mittlere Institute und große/Hochrisikoinstitute vorgibt und einen pragmatischen Geist widerspiegelt.
Außerdem ist der „Guide“ keine Insel. Es schafft Synergien und ergänzt Singapurs bestehendes „Artificial Intelligence Governance Model Framework“, „Personal Data Protection Act“ (PDPA) und andere Vorschriften und fördert die Erstellung von Best-Practice-Handbüchern für die Branche durch Projekte wie Project MindForge, die gemeinsam eine erstellen„Harte Aufsicht + sanfte Führung“dreidimensionales Ökosystem.
4. Schrittweiser Umsetzungspfad: umfassende Einbindung inländischer Unternehmen und präzise Compliance grenzüberschreitender Unternehmen
Angesichts der Leitlinien müssen verschiedene Arten von Unternehmen völlig unterschiedliche Reaktionsstrategien verfolgen.
Für inIn Singapur tätige FinanzinstituteDie Umsetzungsarbeit soll in drei Schritten systematisch vorangetrieben werden:
Vor Ablauf der Konsultationsfrist am 31. Januar 2026 sollten Unternehmen die Kernarbeit „Verstehen“ abschließen – eine umfassende Bestandsaufnahme der KI-Assets, vorläufige Risikobewertungen abschließen und sich aktiv am Feedback beteiligen. Mit Beginn der zwölfmonatigen Übergangsphase ab der zweiten Hälfte des Jahres 2026 wird es sich um eine umfassende Aufbauphase handeln: Verbesserung der Governance-Struktur, Etablierung eines vollständigen Lebenszyklus-Managementprozesses, Stärkung des Managements von Drittanbietern und Durchführung von Compliance-Schulungen für alle Mitarbeiter.Bis zur zweiten Jahreshälfte 2027 und der darauffolgenden Normalisierungsphase wird sich der Schwerpunkt auf dynamische Optimierung, interne Revision und Branchenzusammenarbeit verlagern, um das Risikomanagementsystem weiter zu revitalisieren.
Für diejenigen Unternehmen, die keine Niederlassungen in Singapur gegründet haben, aber ihre Geschäftsreichweite auf den Markt des Landes ausgeweitet haben (z. B. durch die Bereitstellung grenzüberschreitender Finanzdienstleistungen und die Bereitstellung von KI-Technologie für Finanzinstitute in Star City), besteht der Kern der Strategie darin„Präzise Compliance“ und „Risikoisolierung“.Zunächst muss klar geklärt werden, welche Unternehmen und KI-Anwendungen in den Regelungsbereich der Leitlinien fallen.Anschließend ist für diesen Teil des „Neugeschäfts“ ein spezieller Compliance-Prozess und eine entsprechende Akte zu etablieren, um jederzeit auf Kontrollen durch Partner oder MAS reagieren zu können.Aus technischer Sicht wird empfohlen, das KI-System für den Markt in Singapur ordnungsgemäß zu isolieren und den Compliance-Status proaktiv und transparent mit Partnern in Singapur zu kommunizieren, um Compliance-Fähigkeiten in Marktvertrauen und Kooperationsvorteile umzuwandeln.
5. Über Compliance hinaus: Verwandeln Sie das Risikomanagement in eine zentrale Wettbewerbsfähigkeit
Der Schlüssel zur Umsetzung der Richtlinien besteht darin, ihre Anforderungen tief in spezifische Geschäftsszenarien und Betriebsprozesse einzubetten, um eine „nahtlose Integration“ von Risikomanagement und täglichen Abläufen zu erreichen.
zuKreditgenehmigungNehmen Sie dieses Hochrisikoszenario als Beispiel:Unternehmen sollten in ihren Geschäftsprozessen mehrere Compliance-Kontrollpunkte einrichten.inAnforderungsentwurfsphase, müssen die Geschäfts- und Technikteams gemeinsam die potenzielle Verzerrung des Modells bewerten und die Verwendung sensibler Merkmale wie Rasse und Geschlecht als Grundlage für die Entscheidungsfindung ausdrücklich verbieten; inModell in Entwicklung, Einführung unabhängiger Verifizierungs- und Fairnesstests, um seine Interpretierbarkeit sicherzustellen;Nachdem ich online gegangen bin, muss das System eine manuelle Überprüfung von „Hochrisiko“- oder „Grenzfällen“ erzwingen und den Entscheidungsverlauf zur Nachvollziehbarkeit der Prüfung vollständig aufzeichnen. Gleichzeitig ist es für die Anwendung generativer KI im intelligenten Kundenservice notwendig, „Halluzinations“-Erkennung und Echtzeitüberwachung in den Dialogprozess zu integrieren, um irreführende Antworten zu verhindern, und klare manuelle Übernahmeknoten für Vorgänge mit Transaktionen oder sensiblen Informationen einzurichten.
Unternehmen sollten das „vollständige Lebenszyklusmanagement und die Kontrolle“ im „Leitfaden“ in die einzelnen Geschäftsabteilungen überführenSOP(Standardarbeitsanweisung).Beispielsweise müssen im Geschäftsprozess für Marketingempfehlungen die Benutzerautorisierung und die Repräsentativität der Daten bereits in der Datenerfassungsphase sichergestellt werden. Die Modelliteration erfordert nicht nur technische Tests, sondern auch eine gemeinsame Überprüfung durch die Geschäfts- und Compliance-Abteilungen auf der Grundlage der neuesten regulatorischen Anforderungen. A/B-Testergebnisse im operativen Bereich müssen eine Bewertung der Fairness-Auswirkungen umfassen. Durch die strukturelle Einbettung von KI-Risikokontrollpunkten in Geschäftsprozesse können Unternehmen nicht nur Compliance-Anforderungen systematisch erfüllen, sondern auch die Qualität und Robustheit von Geschäftsentscheidungen verbessern und so regulatorische Rahmenbedingungen tatsächlich in betriebliche Vorteile umwandeln.
Die Umsetzung der Leitlinien ist keineswegs eine bloße Kostenstelle oder Compliance-Belastung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, ob das Unternehmen es auf eine strategische Ebene heben kann.Echte Aufmerksamkeit seitens der Geschäftsleitung und kontinuierliche Ressourceninvestitionen sind die Grundpfeiler.Der Vorstand muss KI-Risiken zur umfassenden Berücksichtigung in die Gesamtrisikobereitschaft des Instituts einbeziehen. Die intensive Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und technischen Abteilungen ist die Blutlinie.Das KI-Risikomanagement darf kein Alleingang des technischen Teams sein, sondern muss ein zusammenhängender geschlossener Kreislauf aus Geschäftsanforderungen, Technologieimplementierung und Compliance-Überwachung sein.Darüber hinaus sind im heutigen Zeitalter der schnellen Iteration von Technologie und Überwachung die Einrichtung eines Mechanismus für dynamische Anpassung und kontinuierliche Optimierung sowie die sinnvolle Nutzung automatisierter Überwachungs- und Bewertungstools zur Verbesserung der Effizienz der Schlüssel für Unternehmen, um agil zu bleiben.
Irgendwann werden führende Unternehmen erkennen, dass robuste, transparente und glaubwürdige KI-Risikomanagementfunktionen zu einem starken Markenwert und Wettbewerbsvorteil geworden sind. Es kann nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllen, sondern auch das langfristige Vertrauen von Kunden und Markt gewinnen und den zuverlässigsten Burggraben für Unternehmen im digitalen Zeitalter voller Unsicherheit errichten.Da die endgültige Version im Jahr 2026 in Kraft tritt, werden diejenigen Unternehmen, die bei der Vervollständigung des systematischen Layouts die Führung übernehmen, zweifellos wertvolle Vorreitervorteile auf dem neuen Finanztechnologiepfad in Singapur und sogar weltweit erlangen.
