摘要

  • RBNZ 与 FMA 将前沿 AI 带来的网络风险更明确地纳入金融机构监督，重点涉及董事会、共同供应商和事后恢复。
  • 两家机构表示相关预期建立在既有审慎、行为、网络安全和运营韧性义务上；这不是一项独立的 AI 新法规，也未点名违规机构。

9 月 17 日，Reserve Bank of New Zealand 发布了新西兰银行业到 2035 年的三种可能情景，并说明该研究不代表政策或监督要求将发生变化。四周后，Reserve Bank of New Zealand – Te Pūtea Matua (RBNZ) 与 Financial Markets Authority – Te Mana Tātai Hokohoko (FMA) 转向当下的网络风险治理：两家机构在 10 月 15 日说明，金融机构应如何应对前沿人工智能带来的网络风险。

这次变化发生在监管预期的具体程度上，而非法律框架本身。声明称，新预期建立在现有审慎监管、市场行为、网络安全和运营韧性义务之上。公告没有公布独立的 AI 法规、专门合规制度或针对特定金融机构的执法行动。监管者要看的，是既有控制能否覆盖 AI 加速的威胁和不断扩大的第三方依赖。

RBNZ 金融稳定助理行长 Angus McGregor 与 FMA 执法和应对执行主任 Louise Unger 在一场行业圆桌会上阐述了这些预期。圆桌会由 RBNZ、FMA、Department of the Prime Minister and Cabinet 以及 National Cyber Security Centre 共同举办。两家监管机构说明了各自的职责基础：RBNZ 从金融稳定角度关注网络风险，FMA 则从市场行为监管角度出发。共同参加讨论有助于协调信息，却不会自动合并双方的法定权限。

演讲把风险分为三个相互关联的方面：AI 能力提升带来的网络风险；治理和监督机制承受的压力；以及第三方和供应商集中度风险。National Cyber Security Centre 9 月发布的威胁报告指出，先进模型可能加快漏洞发现、系统侦察，并降低自动化攻击、钓鱼和深度伪造的门槛。这是新西兰的威胁背景，并不能证明当地金融机构已经遭遇 AI 相关攻击。

对机构而言，第一项检验是董事会是否清楚 AI 在哪里使用、它改变了哪些风险，以及由谁负责。演讲要求采用与业务状况、风险偏好和韧性目标相称的方法。董事会和高级管理层需要掌握重要 AI 用途和依赖，明确责任，并有能力质询管理层；还应跟踪风险画像、控制弱点、事件和第三方依赖的变化。独立保证可以帮助确认控制是否按设计运行。

基础网络安全措施仍不可少：身份与访问管理、资产生命周期管理和及时修补。演讲指出，AI 会缩短从发现漏洞到漏洞被利用的时间，旧系统和已停止支持的环境尤其暴露在风险之中。机构可能需要按风险加快修补，但过快变更也可能干扰生产系统。监管预期不是盲目追求更快，而是同时管理漏洞暴露与修补所引发的运营风险。机构还应重新评估纯人工监测和分流能否跟上威胁变化；用于防御的 AI 和自动化也必须具备监督、问责和控制安排。

第三方风险还包括供应商自身如何使用 AI。机构应了解这种使用带来的威胁敞口、关键供应商的韧性，以及少数 AI 或云服务商的中断是否会同时影响多家机构。合同需要支持及时通报重大变化、漏洞和事件。部分运营工作可以交由服务商完成，但受监管机构仍须承担自身运营风险的责任。

预期也从预防延伸到恢复。监管者要求机构假设事件可能发生，并使用严重但可信的情景进行演练，例如高速攻击、零日漏洞、模型故障或关键供应商服务中断。演练应检验人工替代流程、备份、切换和恢复能否维持重要服务；适当时也可把关键供应商纳入测试。

这些预期并非从零开始。RBNZ 2021 年的网络韧性指南已经把最终责任交给董事会，并涵盖第三方管理。FMA 在 10 月 7 日仍在发布覆盖多个行业的运营韧性调查，评估机构的成熟度和实际做法。10 月 15 日的演讲则把前沿 AI 相关场景带入这条既有监督主线。它具体会如何影响机构，将由监管接触和后续行业审查体现，不能仅凭圆桌会议推断。

公开材料没有列出金融机构、AI 供应商或市场集中度数据，也没有报告某家公司控制失灵。它们明确了董事会应能拿出的证据：AI 用途和依赖、具名责任人、经过测试的控制，以及可信的服务恢复路径。

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