RWA研究院

2026-10-17

导读：沙盒中逾六成用例探索代理式AI，问责与介入机制待落地。

银行里的AI，正在从回答问题走向执行任务。

10月15日，香港金管局公布ART框架，以可问责、具韧性和可信赖为方向，支持银行业负责任地应用人工智能。框架包括更新监管指引、合作建设训练数据共享平台，以及继续测试代理式AI等措施。

其中一个数字值得关注：第二期生成式AI沙盒中，超过60%的用例探索了代理式AI，包括自动规划，以及在授权和受控范围内执行多步骤任务。

这个比例统计的是沙盒用例，并不代表六成香港银行已经部署了自主办事的AI。它反映的是测试方向：银行正在探索让AI调用数据和工具，连续完成任务。

随之而来的问题也更具体了。任务由谁批准，AI能够做到哪一步，出了偏差怎样发现，又由谁及时接管？

一、从给出答案，到推动流程

生成式AI可以帮助银行人员整理材料、归纳信息、起草回复。代理式AI则可能进一步拆解目标、选择工具，并根据前一步的结果继续行动。

两种能力并不完全割裂，但对银行流程的影响有所不同。

从流程设计看，材料核对任务可以有不同的授权层级：一类只生成待人工检查的摘要，另一类则根据结果继续查询系统、发起补充材料请求。后者已经开始影响实际工作流程，所需的权限和控制也更复杂。

过去，人工复核可以集中在一份输出结果上。当AI连续调用多个工具时，错误可能出现在中间环节：读错一项数据、选择了不适合的操作，或者在目标不清楚时继续执行。

即使最终回复看起来合理，过程也可能已经偏离授权。

因此，银行需要管理的不只是答案质量，还有执行过程。一个AI能读哪些数据、调用哪些系统、遇到什么情况必须停下来，会直接影响它适合进入哪一段业务。

沙盒测试的意义，也正在于在有限范围内检验这些安排。测试得到正面结果，与全面进入正式业务之间，仍有运作和治理条件需要落实。

二、授权给AI，责任仍要落到机构

金管局在10月15日的英文公告中提出，即将发布代理式AI治理讨论文件，探讨“意图为本”的问责安排、重要AI代理纪录册和有效介入机制。

这些属于拟讨论的治理方向，具体监管要求仍有待后续文件明确。

“意图为本”可以从任务授权理解：银行交给AI的目标究竟是什么，允许它使用哪些手段，哪些行为超出任务范围。类似“尽快完成处理”这样的宽泛目标，很难单独成为一套足够明确的操作授权。

从银行内部管理看，重要代理纪录册可以用于掌握代理的用途、权限和负责部门；具体任务的执行过程，则还需要操作记录支持。两者解决不同层次的追溯问题。

有效介入机制，处理的则是偏离发生之后怎么办。仅仅在制度里写上“有人监督”，还不等于工作人员能够及时发现、判断和中止操作。

从流程设计看，介入可能需要暂停后续任务、收回工具权限，或者切换人工处理。涉及已经完成的动作，还需要核查影响并采取相应措施，不能假设所有操作都可以直接撤销。

把任务交给AI，不会自动把银行的责任交出去。

代理越能连续执行，授权、记录和接管之间就越需要衔接。否则，银行可能知道最终结果不对，却难以还原错误在哪一步发生、当时又有哪些控制可以阻止它。

三、数据这一关，决定AI能走多远

ART框架还有一项容易被执行能力讨论掩盖的内容：金管局将与数码港及香港大学合作建设AI训练数据共享平台，并将数据质量保证作为核心设计原则。

公告描述的是合作建设安排，并未宣布平台已经全面上线，也没有表示银行客户原始数据可以自由交换。

数据共享能够缓解什么问题，要看数据本身及其使用方式。

对AI来说，数据量大并不等于适合任务。信息过时、定义不一致，或者缺少必要背景，都可能影响判断。对银行来说，还要同时确认数据来源、使用权限、保密要求和适用范围。

当AI仅提供参考信息时，数据错误可能表现为一份不准确的回答；当它据此推动多步骤任务时，错误就可能继续传递到后续流程。

因此，数据质量与代理治理实际连接在一起：输入是否可靠，影响AI能否正确判断；授权是否清楚，决定它能够采取什么行动；介入是否有效，决定偏差能否及时停止。

训练数据共享平台的价值，需要在这些条件下检验。共享范围、质量评价及使用机制如何安排，仍有待后续披露。

ART框架把指引、测试和数据建设放在同一套部署里，说明银行应用AI的进度，将同时取决于技术能力和机构管理能力。

AI越能办事，责任越要具体。

资料来源

香港金管局：公布ART框架推动银行业负责任应用人工智能，2026年10月15日。

香港金管局英文公告：HKMA announces “ART” Framework to promote responsible A.I. adoption，2026年10月15日。

关于【RWA研究院】

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作为国际上最早成立的专业RWA研究机构之一，RWA研究院专注于现实世界资产(Real World Assets,简称RWA)领域，致力于推动传统金融资产与区块链技术的融合。通过深入研究和实践，研究院为投资者与企业提供创新的解决方案，促进实物资产的数字化与代币化，搭建传统金融与数字资产之间的桥梁。

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