近年來，亞太地區銀行業AI應用規模持續擴大、場景不斷拓展，但同時也帶來了模型與操作風險、市場格局重塑、資料安全壓力加劇等多重挑戰。亞太經濟體正積極探索銀行業應用AI的監管路徑，堅持技術中性原則，運用多種監管工具，完善監管框架。然而，現有監管體系在監管效力、風險覆蓋、跨境協同方面仍存不足，有待進一步完善。
一、亞太地區銀行業AI應用現狀及特點
亞太地區經濟發展形態多元，金融市場規模龐大，AI應用場景豐富，在銀行業AI部署與應用方面處於全球領先水平。
（一）應用規模持續擴大，呈現差異化發展格局
銀行業規模化部署AI，相關投入快速增長。根據香港金管局2025年7月發佈的金融科技成熟度調查，香港地區已有75%的受訪金融機構採用AI技術，較2022年提升16個百分點；新加坡73%的金融機構已將AI嵌入支付等核心業務環節；馬來西亞銀行業AI應用比例高達70%。在投入方面，新加坡金融機構AI相關支出預計未來一年同比增長50%；澳大利亞、馬來西亞自2025年起加大AI資料中心建設力度，為銀行模型訓練、系統運行和業務創新提供穩定支撐。
各國銀行業在AI應用方面各有側重。中國內地大型銀行依託資金、技術與人才優勢，加快企業級AI平台建設，將技術全面融入信貸審批、智能風控、財富管理等全業務鏈條；中小銀行則聚焦輕量化應用，優先在智能客服、文字處理等低成本、見效快的場景落地。新加坡、中國香港等成熟市場側重高價值場景與合規治理，在跨境金融、智能投顧領域保持領先；印尼、菲律賓、越南等新興市場則以普惠金融、遠端開戶、反欺詐為重點，持續擴大金融服務覆蓋面與可得性。
（二）應用場景不斷拓展，但仍集中於低風險業務環節
AI已深度滲透銀行業前中後台流程，在部分業務場景中發揮客戶助手及合規支援等作用，顯著最佳化了業務流程並提升了服務效能。目前，AI主要發揮輔助決策作用，最終審批和決策權仍由人工完成。亞太各經濟體普遍採用“人機協作（Human in the Loop）”模式，尚未將AI大規模部署於大額授信審批、市場風險避險等高危業務領域。具體情況如下：
在信貸融資領域，AI已貫穿信貸評分、貸款審批、承保及貸後組合管理各環節。例如，柬埔寨、菲律賓、馬來西亞等國的商業銀行主要將AI應用於客戶盡職調查（KYC），利用文字解析、人臉識別、證件真實性核驗等技術，實現客戶遠端自主開戶與電子化盡職調查；同時，依託移動支付、電商行為等替代資料，為小微企業及缺乏信用記錄的群體提供信用評分和融資支援。日本、韓國、新加坡等成熟市場則普遍將AI用於貸款組合管理，通過AI輔助資料分析預測違約風險，持續最佳化貸後風控效能。
在反洗錢與欺詐監測領域，AI技術已深度融入反洗錢和反恐怖融資的風險識別、交易篩查、即時預警全流程，不僅能夠精準定位金融犯罪線索，還能有效降低誤報率、加快干預速度，顯著提升了金融犯罪處置效率。韓國和菲律賓已部署AI即時欺詐監測系統；泰國將AI嵌入反洗錢與反恐怖融資全流程，實現異常交易的精準篩查；日本則將AI應用於銀行卡交易的欺詐識別。
在客戶服務與投資交易領域，AI智能客服可實現7×24小時不間斷服務，顯著提升響應速度與客戶體驗；智能投顧依託AI技術，為客戶提供個性化資產配置方案。此外，AI還廣泛應用於輔助和支援金融市場的演算法交易和高頻交易。
二、銀行業應用AI可能帶來的潛在風險
AI加速賦能銀行業發展的同時，各類風險逐步顯現，對銀行體系的穩健運行構成挑戰。
一是模型風險。若將未經充分測試的AI模型直接應用於核心金融業務，一旦發現模型缺陷並需調整，可能引發大規模系統中斷、聲譽受損甚至財務損失。AI模型的“幻覺”現象還可能導致其生成看似合理但實際錯誤的輸出，從而在客戶溝通、合規審查等環節引發誤導性決策。
二是操作風險。生成式AI技術降低了網路攻擊的技術門檻，可能被濫用於發動攻擊或製造偽造內容，從而加劇銀行網路及營運系統的承壓風險。
三是市場與競爭風險。大型銀行憑藉資金和算力優勢佔據先機，可能形成AI技術壁壘，抑制中小銀行的創新活力。但從另一個角度看，AI也降低了金融服務的技術與營運門檻，可能為新興市場參與者提供發展機遇。
四是集中度風險。若金融行業對少數幾款AI模型或服務商形成高度依賴，一旦模型出現問題，可能波及整個金融體系。多家銀行使用相似演算法還可能導致市場行為趨同，在極端市場環境下放大順周期波動。此外，過度依賴外部技術或供應商不僅可能引發資料主權爭議，還可能制約本土AI產業發展，影響金融業的長期自主可控。
五是資料洩露與法律合規風險。AI對客戶資料的深度挖掘，容易引發資料洩露、濫用及跨境流動合規等問題。同時，AI的決策自主性與演算法黑箱特性給責任界定帶來挑戰，模型開發者、銀行機構、資料提供者之間的責任邊界難以釐清，從而帶來法律風險。
三、亞太地區銀行業AI應用的監管舉措
面對AI快速發展帶來的挑戰，亞太地區各監管主體正積極探索相應監管路徑。
在監管原則方面，多數亞太經濟體堅持技術中性立場，明確指出，無論技術如何演進，提供金融服務的實體均須遵守現行金融監管規則，不得因技術創新而豁免監管義務。因此，銀行業應用AI亦需滿足風險管理、消費者保護、第三方盡職調查等既有監管要求。菲律賓等國均已明確現有規則可覆蓋AI應用場景，以保障監管的公平性與清晰性。
在制度建設方面，各經濟體加快建構國家和行業層面的監管政策框架。韓國出台《人工智慧發展和建立信任基礎框架法》，預計2026年正式實施，以此搭建AI國家治理體系。中國出台了金融行業層面的指導性檔案，明確AI在風控、透明度等方面的要求。中國人民銀行先後發佈《人工智慧演算法金融應用評價規範》《人工智慧演算法金融應用資訊披露指南》，明確了人工智慧演算法在金融領域應用的評價方法、判定準則與資訊披露要求。國家金融監督管理總局發佈的《銀行業保險業數字金融高品質發展實施方案》對人工智慧平台建設、模型全周期管理和安全應用能力提出了明確要求。
在治理模式方面，行業自律正成為政府監管的重要補充。部分亞太經濟體積極推動行業協會和市場參與者出台自律規範和行為準則，形成政府監管與行業自律相結合的治理模式。日本金融資料利用協會於2024年8月發佈指南手冊，提供行業主導的治理框架，引導金融領域負責任地使用生成式AI。韓國金融行業已引入自我監管機制，將AI倫理原則融入現有指導方針，強化內部的AI倫理準則和治理體系。
在監管工具方面，監管沙盒和創新樞紐等機制得到廣泛運用，便於金融機構在有限、可控的環境中測試AI金融應用，既防範風險外溢，又降低創新合規成本，並為監管積累實踐經驗。新加坡金管局利用監管沙盒機制，明確測試期限、資料邊界與風險止損預案，為金融機構提供AI模型探索及試驗的平台。香港金管局推出GenAI沙盒計畫，涵蓋銀行、證券、資管及財富管理、保險等金融領域，推動香港金融機構負責任地採用AI，實現創新激勵與風險防控的平衡。
四、亞太銀行業AI監管面臨的挑戰
儘管亞太地區已初步搭建銀行業AI應用監管框架，但在技術快速迭代和風險複雜多變的背景下，監管與應用發展的適配性仍存在明顯不足，四大突出問題亟待解決。
一是監管規則層級偏低，頂層設計有待加強。當前監管多以指南、指引和規範性檔案等“軟法”形式推進，執法威懾力與強制約束力有限；針對銀行業AI應用的全生命周期管理的專項監管制度尚不健全，相關規則散見於數位化轉型、資料安全等各類檔案中，碎片化問題較為突出，制約了監管精準度與執行力。
二是監管覆蓋存在盲區，新型風險應對不足。現有監管較多集中於資料採集和使用等前端合規環節，對AI大模型訓練、微調、部署和迭代等全流程的監管覆蓋不足；針對模型幻覺、演算法黑箱、多機構模型趨同引發的系統性風險，尚未形成明確可落地的監管規則與處置工具；資料提供方、模型開發者和銀行機構的責任邊界在現有法律層面也未得到清晰界定。
三是區域監管差異較大，跨境協同程度不高。亞太各經濟體發展水平懸殊，新加坡、中國香港、日本和韓國等成熟市場規則體系相對完善，而東盟新興市場經濟體仍處於AI監管起步階段。跨境金融AI應用面臨多重合規要求、資料跨境流動限制、演算法標準不統一和監管資訊不互通等問題，不僅推高合規成本，還易滋生監管套利空間，不利於區域金融一體化發展。
四是監管能力與資料支撐薄弱，穿透監管難度較大。監管機構普遍缺乏兼具AI技術、金融業務和法律合規知識的複合型人才，對模型漂移、對抗攻擊、演算法歧視等技術性風險的識別能力不足。現行監管框架仍以機構監管為主，對為銀行業提供AI服務的第三方科技公司，尤其是系統重要性技術服務商，缺乏直接有效的監管抓手。同時，銀行機構AI應用的資訊披露不充分、資料口徑不統一，監管部門難以全面掌握模型部署、風險狀況及迭代情況，資訊不對稱問題突出，導致監管監測、評估與預警難以有效落地。
五、對中國銀行業AI應用規範發展的政策建議
一是建立風險等級分類部署策略。引導銀行業根據業務風險高低差異化部署AI。在智能客服、輔助盡職調查和可疑交易識別等低風險業務中，可在人機協作前提下有序推進AI應用。但在大額信貸審批與交易、風險避險和投資決策等高風險業務中，應確保人工擁有最終決策權，AI技術須經監管沙盒等驗證後方可擴大部署範圍。監管機構也應發佈或指導行業自律協會發佈銀行業AI應用風險等級劃分指引，為銀行的差異化部署提供政策引導。
二是落實操作風險底線，壓實銀行主體責任。銀行業部署AI所引發的操作風險本質上仍屬於傳統風險管理範疇，巴塞爾協議III對此已建立較為成熟的管理框架，涵蓋業務連續性管理、第三方風險管理、網路安全防護等要求。應繼續推動並監督銀行業嚴格落實巴塞爾協議III有關操作風險的管理要求，將AI應用納入管理框架，並要求銀行對AI服務商開展盡職調查，確保AI應用不突破資料安全和消費者保護的底線。
三是加快出台針對模型風險等新型風險的專項指引。針對生成式AI特有的模型幻覺、演算法黑箱等風險，目前尚無成熟的國際統一監管標準，各經濟體仍處探索階段。建議金融管理部門聯合相關部門及AI行業力量，盡快出台相關指引，明確模型漂移驗證頻率、幻覺率監測指標及責任追溯機制等具體標準，填補現行框架空白。
四是強化監管能力與跨境監管協作。可適時將成熟AI技術應用於監管，以增強穿透監管能力。同時，積極利用國際清算銀行、金融穩定理事會等多邊平台，加強AI監管的經驗分享，推動與主要經濟體在演算法備案、跨境資料合規和模型風控等領域的規則互認，以降低跨境合規成本。(中國貨幣市場)