AI在金融领域的硬约束：英央行圆桌会揭示五大挑战与合规应对之道

作者：张烽

一、英央行圆桌会总结：金融业AI应用的五大挑战

2025年底，英格兰银行组织了三场圆桌会议，邀请英国金融监管机构、系统性重要银行、保险公司及新兴数字银行代表，围绕人工智能在金融行业的应用现状与挑战展开深入讨论。会议总结出当前金融机构在推动AI应用过程中面临的五大主要挑战，具有高度的行业代表性，也为包括中国在内的其他市场提供了重要借鉴。

第一大挑战：二线风险职能部门的谨慎态度导致AI部署流程迟滞。 与会者普遍反映，尽管一线业务部门对AI应用充满期待，但风险、合规、法务等二线部门在AI项目审批中表现出高度审慎，甚至趋于保守。这种谨慎并非完全不合理，但其背后暴露出两大问题：一是AI专业人才的稀缺，导致风险部门难以评估复杂模型的潜在影响；二是缺乏对AI系统“可解释性”的有效验证手段，尤其是在生成式AI和智能体系统日益普及的背景下，传统的“白箱”验证方法已难以适用。

第二大挑战：跨国企业面临AI监管碎片化带来的合规负担。 英国的原则导向监管、美国的SR11-7模型风险管理指引与欧盟《人工智能法案》之间存在着显著差异。跨国金融机构不得不在不同司法管辖区分别满足差异化的合规要求，显著增加了合规成本，拖慢了全球AI场景的推广速度。

第三大挑战：与第三方AI供应商的合作推进缓慢。 由于供应商对金融行业合规要求的理解不足，采购与合同谈判过程往往陷入僵局。与会者指出，市场尚未形成针对金融领域AI服务的统一标准，导致金融机构在与供应商合作时需投入大量时间进行合规对齐。

第四大挑战：数据保护与主权制度构成数据流动障碍。 GDPR等数据保护法规要求进行冗长的数据保护影响评估，而新兴的数据主权制度则限制了跨境数据流动，直接影响了AI模型训练与部署的效率。

第五大挑战：数据质量问题限制AI模型的深度应用。 尤其是在保险领域，因客户互动频率低，数据积累不足，导致AI难以实现个性化产品的精准建模。

二、系统性应对：从治理、标准到协同的全面升级

面对上述挑战，金融机构不能仅靠单点突破，而应从治理体系、技术标准、监管协同、数据战略四个层面进行系统性应对。

构建适应AI特性的治理体系。传统的模型风险管理方法建立在对模型内部逻辑的“可解释性”基础上，但AI模型，尤其是深度学习与生成式AI，其“黑箱”特性决定了完全可解释性几乎不可能实现。因此，金融机构必须从“过程控制”转向“结果导向”的风险管理。这意味着：

强化模型监控与测试机制，建立持续的性能评估与异常检测体系；

引入“多层次防护”理念，围绕AI输出设置人工审核、阈值触发、业务阻断等机制；

推动风险部门与业务部门共建AI项目“联合工作组”，实现风险前置与动态协同。

推动行业共识与标准化建设。针对第三方供应商合作困难的问题，行业应主动推动标准形成。英格兰银行已被建议发挥召集作用，联合金融与科技企业共同制定针对AI供应商的最低服务标准与合规要求。此举不仅有助于降低谈判成本，也将提升金融AI生态的整体安全水平。同时，金融机构应建立内部AI供应商评估体系，从数据安全、模型可解释性、系统可替代性等方面进行多维评估。

积极参与国际监管协调，推动规则融合。面对监管碎片化，金融机构应主动通过行业组织、监管沟通等渠道，推动国际监管规则的协调。英格兰银行已在多个国际论坛中发挥作用，企业可借助此类平台表达对规则差异的关切，争取更多政策弹性。同时，跨国企业可考虑建立“统一合规框架”，在满足本地监管要求的前提下，最大限度实现AI模型的跨区域复用。

构建高质量数据战略与数据主权应对机制。数据是AI的燃料，数据质量问题直接影响AI模型的效果。金融机构应：

建立数据质量管理闭环，从采集、清洗、标注到更新，形成全流程管控；

针对数据主权问题，建立“数据本地化应对机制”，包括本地化部署、边缘计算、联邦学习等技术手段，既满足合规要求，又保障模型训练效率。

三、以银行为例：智能风控场景下的具体应对措施

以某全球系统性重要银行为例，其在智能风控领域应用AI进行信贷审批与反欺诈识别，曾因上述挑战陷入推进困境。以下是其采取的具体应对措施：

构建“风控AI联合验证机制”。银行将模型风险管理团队、数据科学家、业务风控人员组成“AI风控验证小组”，从模型开发初期即介入。不再追求模型“完全可解释”，而是聚焦于模型输出的稳定性、公平性与业务适配性，建立基于业务结果的动态验证机制。

引入“行为监控+结果干预”双轨风控。针对反欺诈模型，银行设置实时行为监控系统，一旦模型输出高风险预警，系统自动触发人工复核流程；同时，建立“误报回馈机制”，将人工复核结果反馈至模型训练集，持续优化模型精度。

建立跨国合规统一模板。针对美、欧、英三地监管差异，银行法务与技术团队联合开发“AI风控模型合规统一模板”，涵盖模型开发文档、测试报告、风险影响评估等核心内容，各地仅需在此基础上补充本地化要求，显著降低合规成本。

采用联邦学习应对数据主权限制。为规避欧盟与英国之间的数据跨境限制，银行在两地分别部署模型训练节点，采用联邦学习技术，在不传输原始数据的前提下实现模型协同训练，既满足合规要求，又保障模型性能。

四、企业服务视角：AI应用应对手册指南

为帮助企业系统性应对AI应用挑战，以下从战略、流程、技术、合规四个维度提出应对手册指南：

（一）战略层：明确AI应用边界与目标

制定AI战略路线图，明确AI应用的优先级、业务目标与风险容忍度；

设立AI治理委员会，由业务、风险、技术、法务等条线共同参与，统筹AI应用的审批与监控；

定期开展AI成熟度评估，识别组织在人才、数据、技术等方面的短板。

（二）流程层：构建端到端的AI生命周期管理

开发阶段：建立AI模型开发规范，包括数据采集标准、模型训练要求、测试用例设计；

验证阶段：引入“结果导向”验证机制，关注模型输出的业务影响与风险暴露；

部署阶段：设置模型上线审批流程，明确回滚机制与应急预案；

监控阶段：建立实时监控体系，定期开展模型重检与性能评估。

（三）技术层：强化AI系统的可观测性与可控性

引入模型可解释性工具（如SHAP、LIME），辅助风险部门理解模型行为；

构建模型监控平台，实时追踪模型输入输出变化，识别漂移与异常；

采用联邦学习、差分隐私等技术，兼顾数据主权与模型性能；

建立AI系统冗余机制，确保关键场景下的人工干预能力。

4. 合规层：构建动态适应性的合规体系

建立监管规则追踪机制，及时掌握各司法管辖区AI监管动态；

开发AI合规自查清单，涵盖数据保护、模型公平性、透明度等关键维度；

与监管机构保持常态化沟通，主动汇报AI应用进展与风险控制措施；

参与行业标准制定，推动形成有利于金融机构的合规生态。

人工智能正在深刻重塑金融行业的运行方式，其带来的效率提升与创新能力毋庸置疑。然而，技术的复杂性、监管的碎片化、数据的敏感性以及治理体系的滞后性，使得AI的应用如同一枚“定时炸弹”，若不能系统应对，可能在未来的某一天引爆系统性风险。

英央行圆桌会的总结为我们敲响了警钟，也指明了方向。金融机构唯有从治理、标准、技术、合规等多维度系统布局，才能将AI的潜力转化为可持续的竞争优势，而非不可控的风险源。