兩黨聯手美國AI金融法案：釋放創新潛力，重塑金融生態

一、立法背景：國家戰略與創新激勵

在全球人工智慧競賽白熱化的背景下，美國兩黨罕見地協同推動《在金融服務中釋放人工智慧創新法案（Unleashing AI Innovation in Financial Services Act）》（以下簡稱《AI金融創新法案》），該法案於2025年7月30日由參議員Martin Heinrich（民主黨）、Mike Rounds（共和黨）等兩黨聯合提出，並獲跨政黨支援。其推出直接呼應川普政府《贏得AI競賽：美國AI行動計畫》的核心訴求－透過監管彈性維持技術領導。報告強調監管沙盒是「釋放AI應用潛力」的關鍵機制。

與此同時，國會內部對AI監管有顯著張力，呈現明顯黨派分化立場。民主黨議員更關註消費者保護與演算法偏見風險，如沃特斯（Maxine Waters）提出《負責任AI披露法案》，強制要求金融機構公開AI訓練數據來源及合規性；共和黨則批評過度監管將扼殺創新，參議員Rounds點名反對SEC 2023年“預測性數據分析規則”，認為其模糊性導致合規成本激增，尤其是小機構。這一法案因此成為平衡創新激勵與風險管控的關鍵妥協產物。

二、核心架構：監管沙盒與實驗室雙軌機制

法案圍繞「安全試驗」原則建構框架，通過兩大支柱重塑AI金融監管環境。

監管沙盒機制。允許銀行、券商等機構在聯邦監管機構（包括SEC、CFPB等7家）監督下測試AI項目，豁免部分傳統監管處罰，前提是滿足透明度、消費者保護及國家安全要求。

聯邦AI創新實驗室。要求各監管機構設立內部實驗室，提供技術工具和合規指導，幫助受監管實體（尤其是社區銀行、信用合作社等資源受限機構）設計實驗方案並評估風險。

監管對像明確覆蓋AI全生命周期－從演算法訓練、資料應用到決策輸出。法案特別要求項目需符合《公平信貸報告法》等反歧視法規，並建立人工干預退出機制，防止全自動決策導致系統性風險。

三、創新突破：從監管科技到動態治理

法案的亮點在於對傳統監管範式的顛覆。

加強監管科技應用。監管實驗室作為“技術翻譯器”，彌合合規要求與技術實踐的鴻溝。例如聯準會實驗室可協助設計演算法審計流程，避免機構因理解偏差而誤觸法律。

保障中小企業創新能力。明確禁止大機構通過沙盒壟斷測試資源，要求50%以上實驗名額分配給中小型金融機構，確保創新民主化。

容錯性創新空間。沙盒機制允許機構在有限牌照和使用者範圍內試錯，例如測試AI驅動的抵押貸款審批或欺詐檢測系統，失敗不觸發立即處罰，但需提交風險評估報告。

四、重塑金融業：加速創新落地與風險新挑戰

法案對金融業的影響呈現三重效應。

顯著降低創新門檻。社區銀行可使用沙盒測試低成本AI信用評分模型，無需預先投入千萬級合規成本。此前這類技術因監管不確定性多被巨頭壟斷。

有望加速場景落地。預測性市場分析、即時反詐騙、個性化財富管理等應用將快速湧現。德銀報告估計，沙盒機製或使AI在金融的滲透率提升40%，尤其利多保險和資管領域。

可能催生新型風險。演算法黑箱與數據依賴可能加劇歧視。儘管法案要求透明，但未明確解釋標準，可能遺留執行爭議。

五、推動RWA：沙盒賦能與基建加速

法案與2025年《GENIUS Act》形成協同效應，共同推動真實世界資產（RWA）代幣化浪潮。

沙盒賦能合規試驗。機構可在沙盒內測試「AI+代幣化」組合產品－例如用機器學習優化代幣化債券投資組合，或透過預言機鏈下資料訓練抵押品定價模型，同時滿足SEC揭露要求。

基建規模化加速。產業領導者Ondo Finance借勢擴張，其代幣化資產規模已達134億美元。透過收購合規券商Oasis Pro、組建全球市場聯盟（含Solana、Fireblocks等），打通傳統資產上鍊通路。貝萊德BUIDL基金更以240億美元規模驗證市場爆發潛力。

穩定幣收益禁令的資本外溢效應。《GENIUS Act》禁止穩定幣生息，迫使機構資金尋求合規收益管道。代幣化美國國債、貨幣市場基金成為首選，其鏈上可程式設計性與即時結算特性完美匹配AI驅動的資產配置需求。

六、未來挑戰：跨國監管與鏈上會計

《AI金融創新法案》標誌著美國對技術創新的製度性鬆綁，其沙盒機製為AI與區塊鏈的融合掃除關鍵障礙。然而，「監管靈活性」與「消費者保護」的張力猶存——演算法歧視、數據隱私等隱患需更細緻的操作指引。隨著Ondo等機構推動代幣化資產向兆級邁進，下一戰場將聚焦於跨國監管協調與鏈上會計標準。若平衡得宜，此法案或成為重構金融範式的重要起點；若執行失當，則可能為下一輪危機埋下伏筆。在創新競速與風險控制的鋼絲上，美國正試圖走出一條新路。 （數字新財報）