欸，你有沒有想過：銀行用的 AI 如果是跟外面廠商買的，哪天它判斷出錯，責任到底算誰的？新加坡金融管理局（MAS）這次直接給了答案——算你的。MAS 在 10 月 7 日發布《人工智慧風險管理指引》（Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management），範圍涵蓋所有金融機構、所有形式的 AI，生成式 AI 跟 AI 代理（AI agents）通通算在內，而且講得很清楚：就算 AI 是第三方開發、營運或提供的，金融機構還是要負責到底。
外包 AI 不等於外包責任
這份指引最硬的一段就是第三方 AI。MAS 的說法很直白：要不要用第三方 AI，「最終是金融機構自己的決定」，所以主要責任也留在金融機構身上。如果某個外部 AI 服務的風險怎麼壓都壓不進自家能接受的範圍，就應該考慮限制使用、暫停，甚至直接換掉。
那金融機構要怎麼管別人家的 AI？指引列了幾個方向：
- 合約要讓金融機構看得到廠商什麼時候導入 AI、之後又做了哪些更新
- 用自己的使用情境和資料去測試，不能只聽廠商說
- 廠商透明度不夠時，可以靠獨立認證或外部評估，而且指引特別強調這些「不是自我聲明」
- 評估集中度風險，例如有多少重要的 AI 應用都押在同一家供應商身上
- 連 SaaS 產品裡內建的 AI 功能也要盤點進去
老實說，最後這條很有感。現在一堆軟體都默默塞了 AI 功能，很多公司可能連自己到底用了多少 AI 都說不清楚，這下得先把帳本攤開來才行。
先盤點、再分級，AI 代理要有「緊急停止鍵」
指引沒有要求大家另外成立 AI 委員會，沿用既有的治理架構就可以，但董事會和高階主管要負起監督責任，定好角色分工跟風險胃納。接著，金融機構得把自己用到的 AI 做成清冊，並從三個面向評估每個用途的風險重要性：影響程度、複雜度，以及依賴程度（包含給了 AI 多少自主權）。
評估完就要套上整個生命週期的控管：資料管理、透明與可解釋性、公平性、人工監督、評估測試、資安、上線前審查、監控和變更管理，一個都沒少。風險重要性高的用途，上線前還得經過正式的獨立驗證。FourWeekMBA 的作者自己數了一下目錄，整份 30 頁的指引裡，生命週期控管就佔了大約 13 頁，看得出來這才是重頭戲。
AI 代理的部分更有意思：清冊裡要記下代理能動用哪些工具和系統、套了哪些防護機制；監控範圍則可以涵蓋它的推理過程、執行了哪些動作、用了哪些工具。對高風險的 AI，金融機構應該考慮設置緊急停止開關（kill switch）或人工接管機制，並定期演練應變計畫。MAS 也預告，2027 年會再針對代理型 AI 向業界徵詢更細的指引。
小用途不用大陣仗，分兩階段上路
不過 MAS 也不是一刀切。如果 AI 表現不好或突然停擺，也不太會造成重大影響，例如幫忙起草給客戶的 email、摘要內部文件，那用基本的治理政策就夠了：指定一位負責的高階主管、規定哪些用法可以或不行、列出核准的工具清單，再定期檢查有沒有遵守。
時程也給得很寬：指引在 2027 年 10 月 7 日生效，第 3、4 節（監督、識別與清冊）從那天開始適用；第 5、6 節（包含生命週期控管）則要在 2028 年 10 月 7 日前做到。這份指引是在 2025 年 11 月公開徵詢意見後定案的，MAS 副局長 Ho Hern Shin 也表示，AI 對改善金融服務有很大的潛力，但想享受到這些好處，金融機構就得管好愈來愈強大的 AI 系統所帶來的風險。
要注意的是，這份文件的定位是「監理期待」，裡面沒有寫罰則，也沒有點名任何 AI 供應商。
整體看下來，我覺得這份指引最值得注意的不是哪一條新規定，而是把一個常識講白了：AI 可以外包，責任不能外包。各國金融監理單位接下來大概都會碰到一樣的問題，新加坡這次算是先把作業範本交出來了。至於 AI 代理那一塊，等 2027 年的徵詢結果出爐，應該還有得聊。
資料來源
- FourWeekMBA：Singapore’s MAS: Financial Firms Answer for Third-Party AI（Gennaro Cuofano，2026-10-08）
- 新加坡金融管理局新聞稿：MAS Sets Out Supervisory Expectations on Responsible AI Adoption by Financial Institutions（2026-10-07）
- 指引原文：Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management
