新加坡央行敦促金融业界为人工智能驱动的转型做好准备

2026 年 9 月 17 日 | 首页轮播、各国近期新闻、人工智能、金融服务、洞见、新加坡金融管理局（MAS）、新加坡、趋势 | 0 |
新加坡金融管理局（MAS）局长 Chia Der Jiun 表示，与其他新兴技术相比，AI 的演进与采纳速度更快，是金融业面临的最直接挑战与机遇。
「未来十年，我们都站在重大技术变革的门槛上，」Chia 周五在全球金融科技节（Global FinTech Fest 2026）的特别演讲中表示。
他说，代币化实现规模化或还需数年，量子计算恐怕还有五到十年。尽管如此，金融机构现在就应开始为量子韧性做准备。
Chia 表示，AI 模型在编程、研究生水平的科学与数学以及一般知识工作等领域已达到专家或专业人员水平。在复杂解读、战略判断、决策与人际互动方面仍存在差距。
企业采纳也在加速，尽管报告取得显著生产力提升的公司占比要小得多。
Chia 说，随着员工和组织通过培训、流程重设计和新产品成为更熟练的 AI 使用者，这些收益有望增加。
在新加坡金融业，AI 已在欺诈检测、信贷核保、风险管理、监管合规、市场营销、客户服务和文档处理等领域大规模部署。
Chia 表示，对于规模大、管理良好的金融机构，MAS 的关注点在于安全性、护栏与问责，而非鼓励采纳。
但央行也不希望 AI 沦为只有最大机构才能享有的竞争优势。
「若要维系一个有竞争力、稳定的金融体系以支持公众和经济，我们应避免赢家通吃的局面，」Chia 说。
MAS 已推出 Pathfin.ai，这是一个旨在整个金融行业共享并对接经过验证的 AI 解决方案的平台与计划。
他说，该计划目前已有逾 300 家参与者，成功对接的案例与日俱增。
MAS 还在系统层面测试 AI，以解决单一金融机构无法独自应对的问题。
Chia 表示，央行正与执法部门和银行合作，利用跨行与公私部门数据测试不同的 AI 模型，以改进对可疑账户和交易的近实时检测。
目标是更早发现诈骗与欺诈、更快介入并减少损失。MAS 预计今年年底前就该工作形成发现。
央行还在制定行业层面的 AI 治理方法。
MAS 与金融行业于 2023 年发布了生成式 AI 风险框架，随后在 2025 年推出两部 AI 风险管理手册，覆盖银行、保险与资本市场。
MAS 还就《AI 风险管理指引》单独发布公开征求意见稿。该指引设定了对治理、风险管理与 AI 生命周期管控的监管期望。
Chia 表示，指引将明确金融机构「应当做什么」，而手册将就「如何做」以落实这些要求提供指导。
MAS 还与行业合作制定了 SAFR（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，运行态智能体金融防护）框架，用于 AI 智能体执行日益重要的金融任务的情形。
这份 7 月发布的白皮书涵盖的保障措施包括：确立 AI 智能体的身份与权限、在执行前对照控制措施评估动作、并保持审计记录。
Chia 说，AI 的快速进步也在加大网络安全风险。
他援引了所谓「Mythos 时刻」——AI 以速度和规模发现并利用漏洞——以及「OpenAI 智能体攻击时刻」，即自主 AI 智能体协同行动、逃脱管控并成功发动网络入侵。
Chia 说，今年高严重度通用漏洞披露（CVE）数量较此前三年的平均水平增长六倍，达 2,200 个。他还援引 CrowdStrike 的报告称，AI 驱动的网络攻击增加了 89%。
AI 还在通过深度伪造（deepfake）等技术令欺骗更具迷惑性。
然而，Chia 表示，被报告的成功入侵并未与漏洞发现和攻击数量同步攀升，部分原因在于模型护栏以及多层网络防御的持续有效。
此类防御包括强认证、快速打补丁、网络分段、模块化架构、访问控制、端点检测、数据库监控与事件响应。
他说，金融机构应利用现有的时间窗口强化上述防御，并将 AI 用于网络安全本身。
AI 可助力发现并修补漏洞、开展持续代码扫描、加快测试与补丁进度、改进实时威胁检测并强化事件响应。
展望未来，Chia 表示，技术将日益消除金融体系中的「交易摩擦与决策摩擦」。
AI 可用于优化现金流、资金管理、支付与投资，决策几乎即时作出，并由部署的 AI 智能体负责执行。
「对资金管理业务的争夺将更趋激烈，」他说。
这对现有金融机构、挑战者，以及监管者与金融稳定，都可能产生重大影响。
Chia 表示，随着金融活动日益自动化，央行与监管者需要开始审视这些影响。
Chia 还提到新加坡与印度不断深化的金融合作，包括涵盖金融创新、监管合作与数字资产的协议。
两国于 2023 年上线了印度统一支付接口（UPI）与新加坡 PayNow 的互联，使跨境零售支付与汇款更快、更便宜。
自上线以来交易量每年翻番有余，MAS 预计今年增长将进一步加速。
下一步是 Nexus——一项多边快速支付互联倡议，创始成员包括新加坡与印度。
Nexus 无须各国分别建立双边连接，而是允许支付系统一次接入共同框架即可触达多个司法辖区。
Chia 援引新加坡 AI 金融科技公司 Pints AI 与一家大型印度保险公司的合作，作为跨境金融科技务实合作的例证。
两家公司利用 AI 提升了该保险公司核保人自动化核验与信息准备的效率和速度，将 AI 能力与人类专家判断相结合。
「两个国家、两家规模迥异的公司、一个问题、一个务实的解决方案，」Chia 说。
他表示，新加坡与印度应借助金融科技平台培育更多此类伙伴合作，在维系金融体系信任、稳定与韧性的同时收获 AI 的红利。