国有商业银行人工智能合规发展指引
国有商业银行人工智能合规发展指引
——金融监管总局《银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见》解读
2026年6月18日，国家金融监督管理总局正式发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督七个维度提出32项具体要求。这份文件为国有商业银行的人工智能发展明确了方向，也划定了边界。本文结合政策精神，为国有商业银行提供发展建议、实施策略与落地路径，并梳理关键注意事项。
一、政策核心要点速览
《指导意见》围绕四大原则展开：
原则
原则
核心内涵
核心内涵
谁使用谁负责
谁使用谁负责
强化金融机构主体责任，清晰界定各方分工与权责关系
强化金融机构主体责任，清晰界定各方分工与权责关系
自主可控
自主可控
增强核心平台、软硬件自主研发能力，推进信创适配工作
增强核心平台、软硬件自主研发能力，推进信创适配工作
务实高效
务实高效
以业务价值为核心，合理规划投入，平衡成本与收益
以业务价值为核心，合理规划投入，平衡成本与收益
安全发展
安全发展
全面落实网络安全、数据安全法规，持续增强安全防护水平
全面落实网络安全、数据安全法规，持续增强安全防护水平
文件覆盖七大板块：治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督，构建了从顶层设计到落地执行的全链条监管体系。
二、国有商业银行发展建议
1. 治理层面：建立AI治理的"三会一层"体系
国有商业银行规模大、业务复杂，应率先成立董事会层面的AI治理专门委员会，统一制定全行AI发展战略。理清科技部门、业务部门、数据部门的协作关系，防止"技术自说自话"或"业务脱节"。建议参照《指导意见》要求，建立覆盖需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出的全生命周期管理机制。
2. 应用层面：从"试点探索"升级为"规模赋能"
国有银行应发挥资源优势，围绕服务实体经济与金融风险防控两大核心领域发力。在智能风控、智能客服、信贷审批、反欺诈等成熟领域加速落地；同时审慎探索生成式人工智能在投研报告生成、合规文档审查、营销内容创作等领域的应用，但须严格落实准入管理和网信备案规定。
3. 数据层面：构建高质量金融数据集
数据是AI的根基。国有银行应建立企业级数据模型和资产视图，深化元数据管理；针对业务场景持续建设高质量数据集，完善质量管控机制，保障数据准确性、一致性、无偏见。特别要强化非结构化数据的管理能力，探索运用AI技术提升实时数据感知与智能提取水平。
4. 算力层面：打造自主可控的算力基座
国有银行应充分利用现有算力资源，按需规划智能算力设施建设，采用绿色低碳技术，构建自主可控、安全高效的算力基座。鼓励大型国有银行向中小金融机构输出算力服务，支持行业基础设施共建共享，降低全行业AI应用成本。
5. 人才层面：打造复合型AI人才梯队
AI竞争核心是人才竞争。国有银行应加强培养兼具人工智能素养与业务能力的复合型人才，建立科技人才与业务人才的轮岗交流机制，建设既懂金融又懂AI的"双语"团队。
三、实施策略与落地路径
第一阶段：夯基垒台（0-12个月）
完成AI治理架构搭建，成立董事会专门委员会，制定全行AI发展规划和制度规范。建立AI应用清单，对现有AI应用进行全面摸排和风险分级。启动一站式AI开发平台建设，完善测评工具链。完成数据资产地图初版，启动高质量数据集建设。
第二阶段：重点突破（12-24个月）
在智能风控、智能客服、反欺诈等低风险领域实现规模化应用。审慎推进生成式AI在内部办公、合规审查等领域的试点。完成核心算力基础设施建设，实现模型开发部署全流程管理。建立数据闭环反馈机制，形成"数据-模型-应用"迭代优化能力。
第三阶段：生态引领（24-36个月）
建立企业级模型即服务（MaaS）平台，实现模型在全行范围的共享复用。推动AI应用成果在行业共享，向中小金融机构输出技术和管理经验。构建完善的AI风险治理框架，实现风险分类分级管理的常态化运行。
四、关键注意事项
1. 高风险场景必须设"人工刹车"
涉及资金交易、信贷审批、承保理赔等与客户利益直接相关的领域，属于高风险应用，须经风险管理委员会审批。关键环节必须建立人工监督和干预机制，明确紧急停用及模型退出条件。可解释性不足的AI技术在高风险领域仅能作为辅助工具，最终决策权必须保留给人工。
2. 个人信息保护是红线
姓名、身份证号、手机号、银行卡号等个人信息和隐私数据不得用于生成式AI模型训练和优化。国有银行应严格落实数据分类分级保护，规范开发过程和数据访问权限，完善数据脱敏规范，加强模型安全护栏建设。
3. 严防供应链集中风险
建立对AI算力、模型、数据、技术工具的供应链安全合规管理机制，防范对个别技术服务过度依赖引发的集中度风险。完善开源技术使用规范，建立开源软件管理台账，加强代码审计、漏洞扫描及安全测试，防范供应链投毒。
4. 生成内容须显著标识
对AI生成内容应进行显著标识，并向金融消费者主动说明。加强模型开发、变更管理和训练过程记录，日志保存期限应不低于业务存续期。定期对AI模型算法开展审计，确保责任可追溯。
5. 避免"算法黑箱"导致责任难落
加强AI应用透明度管理，为高风险领域制定透明度和可解释性标准，明确模型设计、数据使用、特征选择及输出结果的逻辑。AI模型应用于涉及客户权益或实质性财务影响的关键决策时，须设置人工复核节点，完整保留原始数据、推理路径及阈值触发记录。
6. 网络安全威胁持续升级
加强对抗攻击测试和输出验证，持续监控模型行为，定期扫描修补漏洞。特别要防范提示词注入、思维链注入、多模态攻击、上下文污染等新型威胁。提升智能体系统安全保障能力，防范数据泄露、记忆污染、身份越权、工具滥用、运行失控等安全风险。
五、结语
《指导意见》的发布，标志着我国金融领域人工智能监管进入系统化、精细化的新阶段。对国有商业银行而言，这既是规范，更是机遇。谁能率先建立完善的AI治理体系，谁就能在数字金融的下一程抢占先机。安全与发展不是对立面，而是同一枚硬币的两面——只有在安全的轨道上，AI才能真正释放其变革金融业的巨大潜能。