我国金融AI安全开发应用监管新规解读——银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见

2026 年 6 月 18 日，国家金融监督管理总局正式印发《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，以下简称《指导意见》）。该文件是我国首部针对银行保险行业人工智能领域的系统性、全流程监管纲领，标志着国内金融 AI 彻底告别自由探索、合规边界模糊的粗放发展阶段，正式进入有规可依、分级管控、权责明晰、安全与发展统筹并举的规范化、制度化发展新阶段。

本次新规贯通顶层治理、技术研发、数据算力、风险防控、监督保障全业务链条，全面明确金融 AI 研发、落地与运营的合规底线与行为边界。基于此，本文从政策出台背景、核心监管框架、行业变革影响与机构落地建议三大维度，对新规进行系统性、专业性深度解读。

一、政策出台背景与总体定位

1、出台背景

近年来，生成式AI、智能体技术在金融场景加速渗透，应用范围已从智能客服、反欺诈等前端环节，逐步渗透至信贷审批、承保理赔、投资决策等核心业务领域。技术价值释放的同时，模型幻觉、算法歧视、数据泄露、黑箱不可控、供应链风险等问题逐步凸显，金融行业亟需统一的监管规则明确创新边界。

本次《指导意见》正是落实“十五五”规划纲要、《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的关键金融落地举措，核心目标是规范银行业保险业金融机构对人工智能的开发应用，有效防控人工智能技术应用可能带来的风险，推动数字金融高质量发展，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合，引导金融领域人工智能应用朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

2、新规四大基本原则

新规确立四大基本原则，体现出既为技术创新预留空间，也对高风险场景划定刚性约束，推动金融AI向合规、透明、可信赖的方向发展的整体监管逻辑。

金融机构安全开发应用人工智能应遵循的基本原则：

1)谁使用谁负责：压实金融机构主体责任，明确内部各环节权责划分，无论AI系统自研或外购，机构均承担最终管理责任。

2)自主可控：持续提升关键平台、核心软硬件的自主研发能力，强化技术供应链安全，降低对外过度依赖的集中度风险。

3)务实高效：以业务价值为导向，平衡投入成本与产出效益，摒弃“为新而新、为用而用”的形式主义，推动技术切实赋能业务。

4)安全发展：严格遵守网络安全、数据安全法律法规，强化技术与应用双重安全保障，全面提升风险防护与应急处置能力。

二、核心监管框架

本次《指导意见》构建了从治理到风控、技术、专项、能力、监督六位一体的全链条监管体系。核心要求归纳如下。

1、治理架构：董事会统筹，全生命周期闭环管理

监管从顶层组织架构入手，明确AI治理的责任体系与管理流程。

2、风险分级：高风险场景高准入门槛，人工最终兜底

本次新规的核心制度设计是AI应用风险分类分级管理，监管强度与风险等级直接挂钩。

3、技术底座：数据、算力、开发全链条规范

新规从底层夯实AI合规基础，覆盖数据、算力、开发三大支撑体系。

4、生成式AI专项规制：备案+隐私+标识三重红线

针对生成式AI这一技术热点与风险高发领域，新规设置专属监管要求，核心有三条硬约束。

5、外包合作与供应链安全

（1）外包合作风险管控

外部AI技术服务商实行名单制管理，通过合同明确安全权责划分；

建立风险隔离防火墙，防范风险跨业传递；

对引入的外部模型建立严格的内部评估框架，全面验证适配性与安全性。

（2）开源与供应链安全

建立AI算力、模型、工具全供应链安全合规管理机制，防范对单一技术服务商过度依赖的集中度风险；

规范开源技术使用，建立开源软件管理台账，开展代码审计、漏洞扫描与安全测试，防范供应链投毒风险。

6、安全能力：七大硬性标准筑牢技术底线

新规从技术层面明确了AI系统必须具备的七项核心安全能力，是机构合规建设的硬性指标。

7、监督保障：报备+监测+评估形成监管闭环

为确保要求落地，新规建立了完整的监管执行机制：

1)强制报备要求：面向公众服务、高风险场景的生成式AI应用，机构需向监管部门主动报告；

2)动态监测处置：监管部门建立风险监测预警与处置机制，覆盖事前、事中、事后全链条，督促机构完善应急预案；

3)年度评估机制：建立监管政策与实施效果年度评估制度，持续优化监管规则适配性；

4)监管能力建设：同步推进监管队伍数字化转型，培养复合型监管人才，匹配AI技术发展节奏。

三、行业影响与机构落地建议

1、对行业的主要影响

1)发展逻辑全面切换

金融AI从重创新、轻合规的快速扩张期，正式进入合规先行、价值落地的稳健发展期。合规能力将成为金融机构AI建设的核心门槛，不符合监管要求的AI应用将面临整改与下线。

2)机构分化逐步加剧

头部机构凭借完善的治理体系、技术储备与人才优势，可快速完成合规适配，并进一步深化场景落地；中小机构需依托行业共享生态、外部合规合作降低建设成本，行业马太效应将逐步显现。

3)场景重心回归价值

通用型、概念化的对客AI应用监管约束强化，机构将更聚焦风控提效、运营降本、合规赋能等内生价值场景，AI的商业价值成为核心评判标准。

2、机构落地建议

1)顶层治理

尽快建立董事会牵头的AI治理机制，明确AI管理牵头部门，打通业务、科技、风控、合规跨部门协同流程；

全面盘点全机构所有AI应用场景，按照新规要求完成风险分级建档，形成高风险场景重点管控清单与整改台账。

2)场景合规

优先排查信贷审批、承保理赔、智能风控、对客智能服务等高风险场景，补全人工复核节点与全流程留痕机制，确保高风险应用符合准入与管控要求；

对面向客户的生成式AI应用，落实内容显著标识要求，同步完善用户告知机制，保障消费者知情权。

3)技术排查

开展生成式AI专项合规核查，重点确认外部模型备案情况、训练数据隐私合规性、内容管控机制完整性；

建立开源AI组件统一管理台账，补全代码审计、漏洞扫描与风险排查流程，补齐供应链安全管控短板；

完善AI数据治理体系，落实数据分类分级、脱敏、质量管控要求，建立数据漂移常态化监测机制。

4)风控融合

将AI风险正式纳入机构全面风险管理框架，配套模型全生命周期监测、迭代与退出机制，定期开展AI风险评估；

制定AI系统业务连续性应急预案，开展专项压力测试，确保故障场景下业务平稳运行、风险可控。

结语

本次《指导意见》的出台，是我国金融 AI 监管体系建设的重要里程碑。它既为金融 AI 创新应用划定了清晰的安全底线与合规边界，也为行业规范化、可持续、高质量发展筑牢了制度基础。随着后续配套细则陆续落地、监管体系持续完善，银行业保险业人工智能应用将彻底告别粗放式探索，在合规、安全、可控的框架下迈入深度赋能业务、全面价值兑现的全新发展阶段。

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