新加坡金融管理局 (金管局) 发布人工智能风险工具包，内含 DBS及同行的案例研究

【新加坡】寻求实施人工智能 (AI) 风险管理框架指导的金融机构，现在可以参考一套新的手册，其中包含了行业领先者的案例研究。

这些出版物是在新加坡金融管理局 (金管局) 领导的行业倡议“MindForge 项目”第二阶段完成后发布的，是“人工智能风险管理工具包”的一部分。

新加坡金融管理局 (金管局) 在周五（3月20日）的一份声明中表示：“该工具包由 24 家领先银行、保险公司、资本市场公司及其他行业合作伙伴组成的联盟合作开发，为金融机构提供了管理传统人工智能、生成式人工智能和新兴代理式人工智能技术相关风险的资源。”

参与机构包括 DBS、Julius Baer、OCBC、Standard Chartered 和 UOB，以及保险公司 Income Insurance 和 Prudential，还有资产管理公司 BlackRock。

“MindForge 项目”于 2023 年中启动，其第一阶段专注于为银行业开发一个生成式人工智能风险框架，以支持其负责任地采用该技术。该阶段的成果是一份题为《银行面临的生成式人工智能新兴风险与机遇》(Emerging Risks and Opportunities of Generative AI for Banks) 的白皮书。

第二阶段将范围扩大至保险和资产管理领域，并超越了生成式人工智能，以应对包括新兴代理式系统在内的更广泛技术。

最终的工具包包含三份文件：一份 26 页的高管手册，概述了战略考量和实施方法；一份 173 页的操作手册，提供了详细的指导和示例；以及一份 23 页的刊物，专门介绍实施案例研究。

这些案例研究展示了 DBS、Julius Baer、Prudential 以及一家未具名投资公司的风险管理方法。

该银行写道：“在 DBS，我们认识到，随着我们在全行范围内扩大人工智能的应用规模和普及程度，负责任地使用数据变得日益重要。在我们不断探索人工智能潜力的同时，我们对其相关风险始终保持着坚定的审慎态度。”

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在该行内部，风险管理以“负责任数据使用”框架为基础，该框架从法律和安全要求、道德考量以及部署治理控制等多个维度评估人工智能用例。

与此相辅相成的是一种基于风险的人工智能治理方法，该方法对用例的重要性进行评估并实施监督，问责范围延伸至高级管理层和董事会。

此外，所有人工智能模型都在一个中央存储库中进行追踪，从而实现其整个生命周期的端到端监控。

其中一个例子是 CodeBuddy，这是一款内部开发的生成式人工智能编码助手，旨在提高生产力，同时融入了人工监督、严格的数据控制和分阶段部署等保障措施。

为支持更广泛的行业应用，新加坡金管局还将在其 BuildFin.ai 倡议下，成立一个由 MindForge 项目参与者及其他从业人员组成的人工智能风险管理工作组。

该倡议汇集了技术提供商、研究机构和金融机构，旨在开发实施资源、促进知识共享，并建立管理代理式人工智能等新技术风险的能力。

新加坡金管局首席金融科技官 Kenneth Gay 表示：“MindForge 人工智能风险管理工具包的开发……标志着我们在确保金融领域负责任地采用人工智能的历程中，迈出了重要一步。”

他补充道：“我们致力于在整个行业内营造一种持续参与的文化，并加强人工智能的治理和风险管理实践。”