<p>[新加坡] 寻求指导以实施人工智能（AI）风险管理框架的金融机构现在可以参考一套新的手册，其中包括来自领先行业参与者的案例研究。</p><p>这些出版物是 AI 风险管理工具包的一部分，该工具包是在新加坡金融管理局（MAS）主导的行业倡议项目 MindForge 第二阶段完成后发布的。</p><p>“这个工具包由 24 家领先银行、保险公司、资本市场公司和其他行业合作伙伴共同开发，为金融机构提供管理传统 AI、生成式 AI 和新兴代理 AI 技术相关风险的资源，” MAS 在周五（3 月 20 日）的一份声明中表示。</p><p>该联盟的参与者包括星展银行、瑞士宝盛银行、华侨银行、渣打银行和大华银行，以及保险公司 Income Insurance 和保诚，以及资产管理公司黑石集团。</p><p>项目 MindForge 的第一阶段于 2023 年中启动，重点是开发生成式 AI 风险框架，以支持银行负责任地采用。这导致了一份题为《生成式 AI 对银行的潜在风险与机遇》的白皮书。</p><p>第二阶段扩大了范围，涵盖保险和资产管理，并超越生成式 AI，解决更广泛的技术，包括新兴的代理系统。</p><p>最终的工具包包括三份文件：一份 26 页的执行手册，概述战略考虑和实施实践；一份 173 页的操作手册，提供详细的指导和示例；以及一份 23 页的出版物，包含实施案例研究。</p><p>案例研究展示了星展银行、瑞士宝盛银行、保诚和一家未具名投资公司的风险管理方法。</p><p>“在星展银行，我们认识到，随着我们在银行内部扩大 AI 的规模和普及，负责任的数据使用变得越来越重要，” 该银行表示。“在继续探索 AI 的潜力时，我们始终对其相关风险保持谨慎。”</p><p>在银行内部，风险管理以负责任的数据使用框架为基础，评估 AI 使用案例的法律和安全要求、伦理考虑以及部署的治理控制。</p><p>这与基于风险的 AI 治理方法相辅相成，使用案例根据重要性进行评估，并接受监督，问责制延伸至高级管理层和董事会。</p><p>此外，所有 AI 模型都在中央存储库中进行跟踪，实现其生命周期的端到端监控。</p><p>一个例子是 CodeBuddy，这是一款内部开发的生成式 AI 编码助手，旨在提高生产力，同时结合人类监督、严格的数据控制和分阶段部署等保障措施。</p><p>为了支持更广泛的行业采用，MAS 还将在其 BuildFin.ai 倡议下成立一个 AI 风险管理工作组，成员包括 MindForge 参与者和其他从业者。</p><p>该倡议汇集了技术提供商、研究机构和金融机构，以开发实施资源，促进知识共享，并建立管理新技术（如代理 AI）风险的能力。</p><p>“MindForge AI 风险管理工具包的发展……标志着我们在确保金融领域负责任采用 AI 的旅程中迈出了重要一步，” MAS 首席金融科技官 Kenneth Gay 表示。</p><p>“我们致力于在整个行业内培养持续参与的文化，加强 AI 治理和风险管理实践，” 他补充道。</p>

星展集团(ADR)

星展集团控股

华侨银行

<p>新加坡金融管理局（MAS）推出了一款针对金融机构的人工智能风险管理工具包，其中包含来自星展银行和华侨银行等主要银行的案例研究。该工具包是 “MindForge” 项目的一部分，旨在指导机构管理与人工智能相关的风险，涵盖多种技术。工具包包括一份高管手册、一份操作手册以及一份包含案例研究的出版物。MAS 还将成立一个工作组，以促进行业范围内对人工智能风险管理实践的采用，强调负责任的人工智能使用和治理</p>

<p>[SINGAPORE] Financial institutions seeking guidance on implementing artificial intelligence (AI) risk management frameworks can now turn to a new set of handbooks, which includes case studies from leading industry players.</p>
<div class="lb-trans"><p>[新加坡] 寻求指导以实施人工智能（AI）风险管理框架的金融机构现在可以参考一套新的手册，其中包括来自领先行业参与者的案例研究。</p>
</div><p>The publications form part of an AI Risk Management Toolkit released following the completion of the second phase of Project MindForge, an industry initiative led by the Monetary Authority of Singapore (MAS).</p>
<div class="lb-trans"><p>这些出版物是 AI 风险管理工具包的一部分，该工具包是在新加坡金融管理局（MAS）主导的行业倡议项目 MindForge 第二阶段完成后发布的。</p>
</div><p>“This toolkit, developed collaboratively by a consortium of 24 leading banks, insurance companies, capital market firms and other industry partners, provides financial institutions with resources for managing AI-related risks across traditional AI, generative AI and emerging agentic AI technologies,” said MAS in a statement on Friday (Mar 20).</p>
<div class="lb-trans"><p>“这个工具包由 24 家领先银行、保险公司、资本市场公司和其他行业合作伙伴共同开发，为金融机构提供管理传统 AI、生成式 AI 和新兴代理 AI 技术相关风险的资源，” MAS 在周五（3 月 20 日）的一份声明中表示。</p>
</div><p>Participants in the consortium include DBS, Julius Baer, OCBC, Standard Chartered and UOB, as well as insurers Income Insurance and Prudential, and asset manager BlackRock.</p>
<div class="lb-trans"><p>该联盟的参与者包括星展银行、瑞士宝盛银行、华侨银行、渣打银行和大华银行，以及保险公司 Income Insurance 和保诚，以及资产管理公司黑石集团。</p>
</div><p>Launched in mid-2023, the first phase of Project MindForge focused on developing a generative AI risk framework to support responsible adoption by banks. It led to a white paper titled <em>Emerging Risks and Opportunities of Generative AI for Banks</em>.</p>
<div class="lb-trans"><p>项目 MindForge 的第一阶段于 2023 年中启动，重点是开发生成式 AI 风险框架，以支持银行负责任地采用。这导致了一份题为《生成式 AI 对银行的潜在风险与机遇》的白皮书。</p>
</div><p>The second phase broadened the scope to cover insurance and asset management, and expanded beyond generative AI to address a wider range of technologies, including emerging agentic systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>第二阶段扩大了范围，涵盖保险和资产管理，并超越生成式 AI，解决更广泛的技术，包括新兴的代理系统。</p>
</div><p>The resulting toolkit comprises three documents: a 26-page executive handbook outlining strategic considerations and implementation practices; a 173-page operational handbook with detailed guidance and examples; and a 23-page publication featuring implementation case studies.</p>
<div class="lb-trans"><p>最终的工具包包括三份文件：一份 26 页的执行手册，概述战略考虑和实施实践；一份 173 页的操作手册，提供详细的指导和示例；以及一份 23 页的出版物，包含实施案例研究。</p>
</div><p>The case studies feature risk management approaches by DBS, Julius Baer, Prudential and an unnamed investment firm.</p>
<div class="lb-trans"><p>案例研究展示了星展银行、瑞士宝盛银行、保诚和一家未具名投资公司的风险管理方法。</p>
</div><p>“At DBS, we recognise that the responsible use of data is increasingly essential as we expand the scale and pervasiveness of AI across the bank,” the lender wrote. “As we continue to explore the potential of AI, we remain steadfastly cautious of its associated risks.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“在星展银行，我们认识到，随着我们在银行内部扩大 AI 的规模和普及，负责任的数据使用变得越来越重要，” 该银行表示。“在继续探索 AI 的潜力时，我们始终对其相关风险保持谨慎。”</p>
</div><p>Within the bank, risk management is anchored by a Responsible Data Use framework, which evaluates AI use cases across legal and security requirements, ethical considerations and governance controls over deployment.</p>
<div class="lb-trans"><p>在银行内部，风险管理以负责任的数据使用框架为基础，评估 AI 使用案例的法律和安全要求、伦理考虑以及部署的治理控制。</p>
</div><p>This is complemented by a risk-based AI governance approach, where use cases are assessed for materiality and subject to oversight, with accountability extending to senior management and the board.</p>
<div class="lb-trans"><p>这与基于风险的 AI 治理方法相辅相成，使用案例根据重要性进行评估，并接受监督，问责制延伸至高级管理层和董事会。</p>
</div><p>Additionally, all AI models are tracked in a central repository, enabling end-to-end monitoring across their life cycle.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，所有 AI 模型都在中央存储库中进行跟踪，实现其生命周期的端到端监控。</p>
</div><p>One example is CodeBuddy, an in-house generative AI coding assistant designed to boost productivity while incorporating safeguards such as human oversight, strict data controls and phased deployment.</p>
<div class="lb-trans"><p>一个例子是 CodeBuddy，这是一款内部开发的生成式 AI 编码助手，旨在提高生产力，同时结合人类监督、严格的数据控制和分阶段部署等保障措施。</p>
</div><p>To support wider industry adoption, MAS will also set up an AI risk management workgroup comprising MindForge participants and other practitioners under its BuildFin.ai initiative.</p>
<div class="lb-trans"><p>为了支持更广泛的行业采用，MAS 还将在其 BuildFin.ai 倡议下成立一个 AI 风险管理工作组，成员包括 MindForge 参与者和其他从业者。</p>
</div><p>The initiative brings together technology providers, research institutes and financial institutions to develop implementation resources, facilitate knowledge sharing and build capabilities to manage risks from newer technologies such as agentic AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>该倡议汇集了技术提供商、研究机构和金融机构，以开发实施资源，促进知识共享，并建立管理新技术（如代理 AI）风险的能力。</p>
</div><p>“The development of the MindForge AI Risk Management Toolkit… marks a major step forward in our journey to ensure the responsible adoption of AI in finance,” said MAS’ chief fintech officer Kenneth Gay.</p>
<div class="lb-trans"><p>“MindForge AI 风险管理工具包的发展……标志着我们在确保金融领域负责任采用 AI 的旅程中迈出了重要一步，” MAS 首席金融科技官 Kenneth Gay 表示。</p>
</div><p>“We are committed to fostering a culture of continuous engagement and strengthening of AI governance and risk management practices across the industry,” he added.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们致力于在整个行业内培养持续参与的文化，加强 AI 治理和风险管理实践，” 他补充道。</p>
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新加坡金融管理局（MAS）推出了针对金融机构的人工智能风险工具包，其中包含来自星展集团及其同行的案例研究