<p>[新加坡] 尋求指導以實施人工智能（AI）風險管理框架的金融機構現在可以參考一套新的手冊，其中包括來自領先行業參與者的案例研究。</p><p>這些出版物是 AI 風險管理工具包的一部分，該工具包是在新加坡金融管理局（MAS）主導的行業倡議項目 MindForge 第二階段完成後發佈的。</p><p>“這個工具包由 24 家領先銀行、保險公司、資本市場公司和其他行業合作伙伴共同開發，為金融機構提供管理傳統 AI、生成式 AI 和新興代理 AI 技術相關風險的資源，” MAS 在週五（3 月 20 日）的一份聲明中表示。</p><p>該聯盟的參與者包括星展銀行、瑞士寶盛銀行、華僑銀行、渣打銀行和大華銀行，以及保險公司 Income Insurance 和保誠，以及資產管理公司黑石集團。</p><p>項目 MindForge 的第一階段於 2023 年中啓動，重點是開發生成式 AI 風險框架，以支持銀行負責任地採用。這導致了一份題為《生成式 AI 對銀行的潛在風險與機遇》的白皮書。</p><p>第二階段擴大了範圍，涵蓋保險和資產管理，並超越生成式 AI，解決更廣泛的技術，包括新興的代理系統。</p><p>最終的工具包包括三份文件：一份 26 頁的執行手冊，概述戰略考慮和實施實踐；一份 173 頁的操作手冊，提供詳細的指導和示例；以及一份 23 頁的出版物，包含實施案例研究。</p><p>案例研究展示了星展銀行、瑞士寶盛銀行、保誠和一家未具名投資公司的風險管理方法。</p><p>“在星展銀行，我們認識到，隨着我們在銀行內部擴大 AI 的規模和普及，負責任的數據使用變得越來越重要，” 該銀行表示。“在繼續探索 AI 的潛力時，我們始終對其相關風險保持謹慎。”</p><p>在銀行內部，風險管理以負責任的數據使用框架為基礎，評估 AI 使用案例的法律和安全要求、倫理考慮以及部署的治理控制。</p><p>這與基於風險的 AI 治理方法相輔相成，使用案例根據重要性進行評估，並接受監督，問責制延伸至高級管理層和董事會。</p><p>此外，所有 AI 模型都在中央存儲庫中進行跟蹤，實現其生命週期的端到端監控。</p><p>一個例子是 CodeBuddy，這是一款內部開發的生成式 AI 編碼助手，旨在提高生產力，同時結合人類監督、嚴格的數據控制和分階段部署等保障措施。</p><p>為了支持更廣泛的行業採用，MAS 還將在其 BuildFin.ai 倡議下成立一個 AI 風險管理工作組，成員包括 MindForge 參與者和其他從業者。</p><p>該倡議彙集了技術提供商、研究機構和金融機構，以開發實施資源，促進知識共享，並建立管理新技術（如代理 AI）風險的能力。</p><p>“MindForge AI 風險管理工具包的發展……標誌着我們在確保金融領域負責任採用 AI 的旅程中邁出了重要一步，” MAS 首席金融科技官 Kenneth Gay 表示。</p><p>“我們致力於在整個行業內培養持續參與的文化，加強 AI 治理和風險管理實踐，” 他補充道。</p>

星展集團(ADR)

星展集團控股

華僑銀行

<p>新加坡金融管理局（MAS）推出了一款針對金融機構的人工智能風險管理工具包，其中包含來自星展銀行和華僑銀行等主要銀行的案例研究。該工具包是 “MindForge” 項目的一部分，旨在指導機構管理與人工智能相關的風險，涵蓋多種技術。工具包包括一份高管手冊、一份操作手冊以及一份包含案例研究的出版物。MAS 還將成立一個工作組，以促進行業範圍內對人工智能風險管理實踐的採用，強調負責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] 尋求指導以實施人工智能（AI）風險管理框架的金融機構現在可以參考一套新的手冊，其中包括來自領先行業參與者的案例研究。</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>這些出版物是 AI 風險管理工具包的一部分，該工具包是在新加坡金融管理局（MAS）主導的行業倡議項目 MindForge 第二階段完成後發佈的。</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>“這個工具包由 24 家領先銀行、保險公司、資本市場公司和其他行業合作伙伴共同開發，為金融機構提供管理傳統 AI、生成式 AI 和新興代理 AI 技術相關風險的資源，” MAS 在週五（3 月 20 日）的一份聲明中表示。</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>該聯盟的參與者包括星展銀行、瑞士寶盛銀行、華僑銀行、渣打銀行和大華銀行，以及保險公司 Income Insurance 和保誠，以及資產管理公司黑石集團。</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>項目 MindForge 的第一階段於 2023 年中啓動，重點是開發生成式 AI 風險框架，以支持銀行負責任地採用。這導致了一份題為《生成式 AI 對銀行的潛在風險與機遇》的白皮書。</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>第二階段擴大了範圍，涵蓋保險和資產管理，並超越生成式 AI，解決更廣泛的技術，包括新興的代理系統。</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>最終的工具包包括三份文件：一份 26 頁的執行手冊，概述戰略考慮和實施實踐；一份 173 頁的操作手冊，提供詳細的指導和示例；以及一份 23 頁的出版物，包含實施案例研究。</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銀行、瑞士寶盛銀行、保誠和一家未具名投資公司的風險管理方法。</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>“在星展銀行，我們認識到，隨着我們在銀行內部擴大 AI 的規模和普及，負責任的數據使用變得越來越重要，” 該銀行表示。“在繼續探索 AI 的潛力時，我們始終對其相關風險保持謹慎。”</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>在銀行內部，風險管理以負責任的數據使用框架為基礎，評估 AI 使用案例的法律和安全要求、倫理考慮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>這與基於風險的 AI 治理方法相輔相成，使用案例根據重要性進行評估，並接受監督，問責制延伸至高級管理層和董事會。</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 模型都在中央存儲庫中進行跟蹤，實現其生命週期的端到端監控。</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>一個例子是 CodeBuddy，這是一款內部開發的生成式 AI 編碼助手，旨在提高生產力，同時結合人類監督、嚴格的數據控制和分階段部署等保障措施。</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>為了支持更廣泛的行業採用，MAS 還將在其 BuildFin.ai 倡議下成立一個 AI 風險管理工作組，成員包括 MindForge 參與者和其他從業者。</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>該倡議彙集了技術提供商、研究機構和金融機構，以開發實施資源，促進知識共享，並建立管理新技術（如代理 AI）風險的能力。</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 風險管理工具包的發展……標誌着我們在確保金融領域負責任採用 AI 的旅程中邁出了重要一步，” 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>“我們致力於在整個行業內培養持續參與的文化，加強 AI 治理和風險管理實踐，” 他補充道。</p>
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新加坡金融管理局（MAS）推出了針對金融機構的人工智能風險工具包，其中包含來自星展集團及其同行的案例研究