一家银行把客户服务、反欺诈调查或内部运营交给外部 AI，不会把责任一并外包出去。新加坡金融管理局（MAS）10 月 7 日发布的 AI 风险管理指南写得很直接：是否引入第三方 AI 是金融机构自己的决定，机构对它的使用保留主要问责；如果剩余风险无法压到自身风险偏好以内，就应考虑限制、暂停服务或更换供应商。
这份文件覆盖 MAS 监管的各类金融机构，也覆盖生成式 AI、单个 Agent 和多 Agent 系统。它没有禁止 Agent，也没有规定一套所有机构照抄的模型测试。MAS 选择把 AI 填进金融机构已有的董事会问责、风险偏好、供应商管理和三道防线中，再按每个用例的影响、复杂度与自主程度决定控制强度。对采购团队而言，变化不在于多了一份“供应商合规”勾选表，而在于机构必须自己证明：它知道 AI 被用在何处、能接触什么、出错会伤到谁，以及何时能够把它停下来。
最终稿放弃独立委员会，却没有放松问责
MAS 在 2025 年 11 月的咨询稿中提出，当一家机构的整体 AI 风险敞口达到重要程度时，应设立专门的跨职能委员会。行业反馈认为，这会与已有的技术风险、模型风险或区域治理结构重复。最终指南接受了这个意见：机构可以新建中央职能，也可以让现有风险管理部门接手增量风险；关键是形成全机构一致、可协调的 AI 风险视图，而不是委员会叫什么名字。
组织形式变灵活后，责任链反而更清楚。董事会或其授权委员会批准整体治理路径，把 AI 风险明确放进风险偏好框架，并保持足够理解以提出有效质疑；高级管理层负责落实控制、设置跨业务线角色、处理风险升级并向董事会报告。国际金融集团可以沿用全球框架，但新加坡本地高级管理层仍须看得见本地风险，并能向 MAS 说明自己如何履责。
这是一套监管指南，而非把 Agent 单独列入禁用清单的新法律。文件将自身定义为 MAS 的“监督预期”，条文主要使用“should”，并要求与现有法律、技术风险、外包和公平交易要求一并阅读。指南从 2027 年 10 月 7 日起生效：治理、AI 识别、清单和重要性评估先到期；全生命周期控制与人员、技术能力可分阶段做到 2028 年 10 月 7 日。高风险用例不应把控制推迟到过渡期末。
先画出 Agent 能碰什么，再决定管多严
MAS 要求金融机构先识别 AI，再建立可用的清单。清单可以扩展现有模型、数据、IT 资产或供应商登记簿，不必另建一套系统；但要能把一个用例与底层模型、数据、负责人、生命周期状态和外部依赖连起来。对于复杂的多 Agent 系统，指南给出的粒度示例进一步落到每个 Agent 的标识、它能访问的工具与系统、组成部件以及已设置的护栏。
这个要求解决的不是资产盘点本身，而是让风险评估有对象。每个用例至少要看三件事：失败会造成多大财务、运营、监管或客户影响；所用技术和数据有多复杂、机构能看见多少；业务多依赖 AI 决定或输出，AI 又获得了多少自主权。控制实施前的固有风险和实施后的剩余风险都要评估，后者必须在机构风险偏好以内才能部署。
比例原则给低风险场景留下了空间。用于润色邮件、摘要会议记录、生成内部图表，且有人复核输出的辅助工具，可以只采用基础治理：明确谁负责、哪些用途被允许、维护批准工具清单、培训员工并做合规检查。信用评分、保险承保、理财建议等后果更重的用例，则需要更严格的透明度、公平性、测试与人工监督；被评为高风险的用例在上线前还要接受与开发、部署团队独立的正式验证。
供应商不透明，不能只收一份自我声明
第三方范围是这次咨询争议最大的部分。MAS 不只把机构直接购买的模型算作第三方 AI，还包括 SaaS 中嵌入的 AI，以及供应商为交付服务而使用的 AI。亚洲证券业与金融市场协会（ASIFMA）在咨询回复中警告，这可能把大量原本并非 AI 产品的供应商关系纳入治理，而银行往往看不到供应商内部的模型、训练数据和更新节奏。
最终稿对执行范围做了比例化处理：机构应尽力识别所有 AI，但对嵌入式 AI，识别流程至少覆盖重要第三方服务商；如果无法完整发现所有使用，就要评估这段可见性缺口并设置缓解措施。AI 清单也只要求在“可能或可行”的范围内完整，更新频率和字段粒度由机构根据风险决定。
MAS 没有接受“看不见，所以责任转给厂商”的逻辑。金融机构要在合同中争取模型引入与更新通知、审计权、性能和数据保护承诺；还要在自己的数据和真实用途上测试第三方服务。供应商披露不足时，可以采用独立认证或外部评估，再用补偿性测试和更强人工监督填补信息缺口。供应商没有证据支撑的自我声明通常不够。
这会改变金融 AI 的采购问题。机构不能只问模型是否通过某项通用认证，还要问认证覆盖了哪些风险、合同能否提供更新可见性、模型在本机构数据上如何失效，以及出现异常时有没有替代流程。外部模型越不透明，机构越需要在自己的控制边界内增加测试、权限限制和人工介入；如果这些措施仍压不住风险，采购关系本身就不能继续。
Agent 规则尚未定稿，当前先管住行动链
MAS 已把 Agent 纳入本次指南，却刻意没有在现阶段指定统一测试技术或最低控制清单。咨询反馈列出的难题包括：如何同时评估单个 Agent 和多 Agent 链，怎样覆盖不断变化的行动空间，以及如何记录外部信息来源和推理路径。MAS 的当前答案是结果导向：机构自行选择适合场景的评估方式，但监控在相关情况下要延伸到工作流中的信息流、决策路径、实际动作和所用工具，以便追到一条 Agent 链中具体的失效点。
这也划出了指南的边界。它能要求机构说明 Agent 的身份、权限、依赖和护栏，却还没有回答不同自主等级应对应什么强制测试、何时必须逐步审批，或哪些跨 Agent 行为必须被实时拦截。MAS 表示将继续更新指南，并计划在 2027 年另行咨询金融业需要哪些 Agentic AI 专门指引。
因此，金融机构眼下最有价值的准备工作不是等一张统一测试表，而是把第三方 AI 从“采购的技术产品”还原成“机构选择并负责的业务流程”：先找到它，标出它能读取的数据和调用的工具，再把测试、人工干预、日志、供应商变更和退出方案接到同一条责任链上。2027 年下一轮咨询真正需要补上的，正是这条责任链走向自主执行之后，哪些控制必须从原则变成可验证的最低要求。
