金融人工智慧標準化治理的新時代

2026 年 2 月 19 日，美國財政部（United States Department of the Treasury）在金融科技治理的演進中標記了一個重要的里程碑。為了果斷支持總統人工智慧行動計畫（President's AI Action Plan），財政部發布了兩項基礎資源，旨在指導金融領域採用人工智慧：人工智慧詞彙表（Artificial Intelligence Lexicon）以及金融服務人工智慧風險管理框架（Financial Services AI Risk Management Framework，簡稱 FS AI RMF）。

這一公告代表了從高層級理論討論向務實、注重實施工具的轉變。隨著金融機構日益將人工智慧（Artificial Intelligence, AI）整合到關鍵工作流程中——從欺詐檢測到客戶參與——對風險和術語統一方法的需求已變得不可忽視。這些文件的發布強調了政府致力於確保 AI 的部署不僅具有創新性，而且安全且負責任，從而維護美國金融體系的穩定。

對於 Creati.ai 的讀者來說，他們深耕於創意與人工智慧的交匯點，這一進展預示著監管環境正趨於成熟，其中清晰度與標準化的風險管理至關重要。

超越願景式的陳述

推動這些新資源的動力源於對具體、可操作指導的必要性。多年來，圍繞金融領域 AI 的討論一直由廣泛的原則和倫理準則主導。雖然這些至關重要，但它們往往缺乏合規官員和技術團隊實施有效控制所需的具體細節。

代理財政部副部長 Derek Theurer 在公告中強調了這一重心的轉移。他指出，實施 總統人工智慧行動計畫 需要「不僅僅是願景式的陳述；它需要機構可以使用的務實資源」。這種務實的方法旨在彌合政策意圖與運營現實之間的差距。

透過建立共同語言和量身定制的框架，財政部旨在保護消費者的同時，促進有利於負責任創新的環境。該倡議認識到，不確定性往往是採用的最大障礙。當金融機構對監管護欄感到不確定時，他們就會猶豫是否部署先進技術。這些新資源旨在消除這種模糊性，讓銀行和金融科技（FinTech）公司能夠充滿信心地前進。

人工智慧詞彙表：建立共同語言

新興技術治理中最持久的挑戰之一是缺乏標準化術語。在金融服務的複雜生態系統中，「模型」對數據科學家可能意味著一件事，對風險管理官員意味著另一件事，而對法律顧問則完全是另一回事。這些語言上的差異可能導致溝通不暢、監管漏洞和效率低下的監管。

新發布的人工智慧詞彙表直接解決了這個問題。它充當行業字典，為關鍵的 AI 概念、能力和風險類別建立共同定義。

彌合職能孤島

該詞彙表旨在促進金融機構內不同職能部門之間更清晰的溝通。

• 監管職能： 確保合規團隊一致地解讀規則。
• 技術職能： 幫助工程師了解他們的開發如何對應到法律要求。
• 法律與業務職能： 使高管能夠基於對技術的精確理解做出明智決策。

美國財政部首席人工智慧官（Chief Artificial Intelligence Officer）Paras Malik 強調了這項資源的關鍵性質。Malik 表示：「清晰的術語和務實的風險管理對於加速金融服務領域的 AI 採用至關重要。」透過減少語義上的不確定性，該詞彙表支持監管機構的一致監督，以及企業的可擴展實施。

金融服務人工智慧風險管理框架（FS AI RMF）

在共享詞彙的基礎上，金融服務人工智慧風險管理框架 (FS AI RMF) 為安全的 AI 部署提供了結構性支撐。這個框架並非閉門造車；相反，它是對廣受推崇的 NIST 人工智慧風險管理框架 的特定行業改編。

國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology，簡稱 NIST）將其框架開發為通用指南。財政部的 FS AI RMF 採用了這些核心原則，並針對金融服務業獨特的運營、監管和消費者保護考量進行了量身定制。

框架的核心組成部分

FS AI RMF 提供了一整套工具和參考材料，旨在幫助機構導航整個 AI 生命周期。

• 使用案例評估： 在部署前評估特定 AI 應用程式的可行性和風險特徵的工具。
• 生命周期管理： 管理從初始設計階段到模型退役各階段風險的指南。
• 嵌入式問責制： 確保透明度和責任感被織入 AI 決策體系的機制。

該框架強調風險管理不是一次性的清單，而是一個持續的過程。隨著 AI 模型演進和學習，與之相關的風險可能會發生變化。FS AI RMF 鼓勵採取一種與技術共同發展的動態治理方法。

可擴展性與靈活性

FS AI RMF 的一個關鍵特點是其可擴展性的設計。金融部門具有多樣性，從大型跨國銀行到小型社區信用合作社以及靈活的 FinTech 初創公司。僵化、一刀切的方法將是無效的。

網路風險協會（Cyber Risk Institute）執行長 Josh Magri 稱讚了該框架的這種通用性。Magri 觀察到：「FS AI RMF 不僅與 NIST 標準緊密結合，還提供了針對 AI 採用不同階段量身定制的實用、可擴展指導。」他指出，該框架賦予各種規模的機構有效管理 AI 風險的能力，同時推動增長。

協作開發：公私合作夥伴關係

這些資源的開發並非財政部的孤軍奮戰。它是公共與私營部門之間廣泛協作的結果，反映了金融生態系統的複雜性。

這些文件是透過金融與銀行資訊基礎設施委員會 (FBIIC) 以及**金融服務業協調委員會 (FSSCC) 的人工智慧執行監督小組 (AIEOG)** 共同開發的。這種夥伴關係確保了指南不僅在理論上健全，而且在現實世界的銀行環境中具有實際應用價值。

這種協作模式旨在將國家 AI 優先事項轉化為對所有利益相關者都有用的工具：

• 金融機構： 銀行、信用合作社和投資公司。
• 監管機構： 州和聯邦監督機構。
• 技術提供者： 創建 AI 系統的供應商和開發人員。

透過讓行業領導者參與起草過程，財政部確保了這些資源解決了該行業面臨的實際痛點，而非僅僅是感知到的問題。

新資源摘要

下表簡要對比了財政部發布的兩項主要資源，概述了它們對行業的不同職能和效益。

資源名稱	主要功能	關鍵效益
人工智慧詞彙表	標準化監管、技術和法律職能部門之間的術語	實現更清晰的溝通，減少機構內部的解讀錯誤
金融服務人工智慧風險管理框架	專為金融服務業改編 NIST 標準	為管理整個 AI 生命周期的風險提供可擴展、實用的工具

未來展望：身份、欺詐與可解釋性

詞彙表和 FS AI RMF 的發布並非財政部努力的終點，而是一系列協調成果的開始。人工智慧執行監督小組 (AIEOG) 正積極致力於開發針對特定優先領域的額外資源。

根據公告，未來的交付成果將聚焦於：

• 身份（Identity）： 在 AI 生成內容時代管理數位身份驗證。
• 欺詐（Fraud）： 利用 AI 檢測複雜的金融犯罪，同時防止 AI 賦能的欺詐。
• 可解釋性（Explainability）： 確保 AI 的決策過程，特別是在信貸和貸款方面，能夠被消費者和監管機構理解並證明其合理性。
• 數據實踐（Data Practices）： 為用於訓練和驗證金融 AI 模型的數據建立標準。

這些努力反映了更廣泛的政府戰略，即強調公私協作。隨著 AI 採用的加速，重點仍然放在加強信任、韌性和問責制的實施導向解決方案上。

結論

對於金融服務業而言，人工智慧詞彙表和 FS AI RMF 的發布標誌著一個轉折點。模糊的時代正讓位於結構化、基於風險的治理時代。透過提供清晰的定義和量身定制的風險框架，美國財政部正在為一個能夠利用 AI 力量而不損害安全性或穩定性的金融體系奠定基礎。

隨著財政部繼續與聯邦和州監管機構合作，業界可以預見一個更具凝聚力的監管環境。對於 FinTech 領導者和 AI 從業者來說，訊息很明確：成功的創新現在不僅需要技術能力，還需要嚴謹、標準化的風險管理。