在2026亚太合规峰会主题分享环节，国际合规协会（ICA）全球常务董事Rob Phillipson，带来《生成式人工智能与合规：在机遇与风险之间取得平衡》演讲分享。他直面生成式AI给合规行业带来的鲜明矛盾，为处于AI浪潮中的合规从业者提供了一套兼顾工具赋能与风险治理的行动蓝图，并旗帜鲜明地提出：合规部门不应一味否定创新，而要立足本职推动合规前提下的创新落地。
亚洲合规官协会参会团队现场全程聆听，现将本次干货分享核心内容整理转录，保留原生观点与逻辑，仅供行业学习交流。
01
认知筑基
概率性输出与不可修复的“幻觉”
Rob Phillipson开篇即以两个直击灵魂的提问切入：贵司合规部门是否已出台经正式审批的生成式AI使用管理制度？无论制度是否落地，你的团队是否已在实际使用各类生成式AI工具？他敏锐指出，许多从业者对第一个问题给出否定答案、对第二个问题给出肯定答案——即便两个问题均答“是”，“制定制度”与“确保落地”也绝不能画上等号。这不是未来的难题，而是当下发生的现实。
在实践展开之前，他首先为听众夯实了技术认知的底层逻辑：大型语言模型通过海量文本学习统计规律，预测“最有可能出现的下一个词”。其中的关键词是概率性——模型输出的是最有可能的答案，而非正确的答案。这一区别对合规工作至关重要：当模型撰写一份可疑交易报告时，行文流畅、语气笃定，但这份笃定来自统计模型，并不能证明内容准确。模型可以像陈述事实一样自信地陈述一个错误的细节——这就是AI幻觉。他特别强调，幻觉并非下一版本即可修复的软件缺陷，而是概率性文本生成的固有特征，DeepSeek、Claude也无法简单解决。
他还提示了两项值得高度关注的技术进展：一是多模态模型——如今模型已能处理图像、音频与结构化数据，合规应用场景随之扩展；二是代理式人工智能（AI Agent）——这类系统不仅能生成建议，还能自主采取行动、辅助执行决策，其带来的治理影响是深远的，而当前的治理架构大多并非为此而设计。合规人必须以前瞻性眼光为未来治理做好准备。
02
场景分级
从成熟用例到人机协同的三重条件
从理论转向实践，Rob Phillipson以银行业的可疑交易报告为例，生动展示了生成式AI的“双面性”：它可以在几秒钟内起草一份结构正确、语言得体、流畅专业的报告叙述，但同样可能凭空捏造交易细节、引用根本不存在的法规、生成某个实体并未注册的国家，且以陈述真实细节时同样的自信来陈述这些虚假信息。
他将当前的应用场景精准划分为三个梯队：已成熟——交易监控警报分流，以及跨多司法辖区、多语言的监管前瞻性扫描；有前景——客户尽职调查；尚不成熟——自主合规决策。
针对被广泛使用的“人机协同”概念，他透过说法看实质，提出有意义的人工监督必须满足三个条件：一是能力——复核人员须具备足够专业领域知识，能识别AI产生的错误；二是时间——复核人员有充足时间进行真正的复核，快速浏览一眼不算复核；三是权威——复核人员有足够权威和组织支持，能够否决或修改AI输出，而非迫于效率压力接受结果。三者缺一，所谓人机协同就仅是纸面工具
关于全自动化问题，他的态度清晰而冷静：当前全球监管环境下，没有任何人工复核的全自动合规决策很难向监管机构合理解释。这一标准会随技术与监管框架的成熟而改变，但在今天，举证责任在受监管机构内部的个人，而非技术供应商。仅仅认为“AI在平均水平上表现良好”是不够的，你必须证明你的监督框架能应对每一个被自动化决策所特有的风险。
03
格局洞察
跨司法管辖区监管差异与治理挑战
Rob Phillipson随后将视角转向更棘手的议题：不同AI供应商的伦理选择、不同司法管辖区的监管框架，以及金融机构应建立的治理结构。
他首先明确一个判断：中国AI生态系统非常先进、发展速度极快。他强调，接下来讨论的差异不在质量，而在设计选择，不同供应商会做出不同决策，这些决策折射出各自所处的监管环境与文化价值观。这并非批判，而是带有合规启示的事实观察。
面对这一复杂局面，他提出四项实操方案：其一，参照各管辖区内要求最高的通用标准搭建AI合规体系；其二，组建专职AI治理委员会；其三，建立动态更新的AI法规变更台账；其四，提前与监管机构沟通对接。
04
框架落地
五大支柱与合规人的时代角色
在演讲的最后，Rob Phillipson将整套内容凝练为一套可落地的管理框架：
第一，AI资产盘点。对未知事物无法实现有效治理，需梳理合规部门正在使用的全部AI工具，包括团队成员私下零散使用的各类工具，并按风险等级分类定级。
第二，供应商尽职调查。传统评估围绕数据安全、服务可用时长、业务连续性展开，而针对AI服务商，还必须核查模型背后的伦理规范体系与训练数据的合法合规性。
第三，匹配风险等级的人工审核机制。不同AI输出的审核标准不能一概而论。
第四，跨辖区合规清单。清单需动态维护而非一劳永逸，须覆盖企业所有经营属地的AI专项监管条例，随法规修订实时更新。
第五，常态化监测与模型验证。AI系统并非一成不变，模型会迭代升级、运行效果会随时间波动，须以关键第三方系统的同等严苛标准管理各类AI系统。
他特别提醒：该框架仅是落地起点。能够长期发展的机构，搭建的是灵活可调整的管理体系，而非过度固化的规章制度。
合规人是企业AI进程中不可或缺的关键角色。合规部门不应一味否定创新，而要立足本职，推动合规前提下的创新落地。国际合规协会将持续跟进全球法规动态、编制配套培训材料，全程助力完成这场行业转型。
整场分享最核心的启示是：生成式AI之于合规，既是效率的加速器，也是风险的放大器。真正的平衡之道，不在于在利弊之间做出取舍，而在于以概率性认知筑牢技术地基、以分级思维划定应用边界、以五大支柱构建治理体系，让技术之速与合规之稳并行不悖。
作为深耕合规领域的行业组织，亚洲合规官协会深刻感知到，AI治理能力正在成为衡量企业合规体系成熟度的新标尺。协会将持续联动像国际合规协会（ICA）这样的全球权威机构，汇聚国际与本土各界的智慧，陪伴更多合规人在AI变革浪潮中乘风破浪，以专业赋能合规，以洞察驱动发展。
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