为什么英国金融行为监管局（FCA）在没有专门 AI 规则手册的情况下监管 AI

TL;DR. FCA 将自己描述为技术中立、基于原则且注重结果的监管机构，并将这一立场应用于 AI。其规则通常不会强制要求或禁止使用特定技术。

核心要点

从发布讨论文件到跃居议程榜首的两年. FCA 以一段关于发展速度的陈述开启了其对 AI 的阐述。它指出，自发布关于 AI 的讨论文件以来的两年间，AI 已以非同寻常的速度被推到了整个经济体系各项议程的最前沿。这是一位监管者在描述：在自己亲手撰写的报告脚下，现实土壤的变化速度有多快。.
为什么监管结果而非监管工具. FCA 将自己描述为技术中立、基于原则且注重结果的监管机构。这三个词中的每一个，都在其对待 AI 的方式中发挥着实际作用。.
以相称性原则防止过度监管. FCA 的法定目标构成了其所有 AI 表述的框架，因此有必要先梳理清楚。FCA 负责监管英国的金融服务机构和金融市场。其战略目标是确保相关市场良好运转。它有三个操作目标：确保消费者获得适当程度的保护；保护并增强英国金融体系的稳健与诚信；以及本着消费者利益促进有效竞争。.
大多数 AI 风险并不新鲜，而这正是关键所在. FCA 最具分量的一句表态，同时也是其最短的一句话之一：许多与 AI 相关的风险并非 AI 本身所独有，因此完全可以在现有的立法和监管框架内加以缓解。.

FCA 的立场是，当现有规则已经在追问一项技术会对人和市场造成什么影响时，监管一项新技术就不需要一部新的规则手册；目前，它正将这一立场应用于英国金融服务领域的 AI 监管。

执行摘要

FCA 表示，自发布关于 AI 的讨论文件（Discussion Paper）以来的两年间，AI 已以非同寻常的速度被推到了整个经济体系各项议程的最前沿。

其监管方法建立在技术中立、基于原则、注重结果以及相称性原则（proportionality）的基础之上。

FCA 指出，许多与 AI 相关的风险可以在现有的立法和监管框架内得到缓解。

AI 模型的复杂性可能需要更加注重模型测试、验证和可解释性（explainability），FCA 正在研究如何最好地应对这些问题。

FCA 通过监管沙盒（Regulatory Sandbox）、数字沙盒（Digital Sandbox）和科技冲刺（TechSprints）支持创新，并对数据和数字化能力进行了投资。

英国政府提出的五项 AI 监管原则与 FCA 自身基于结果的监管方法相辅相成。

从发布讨论文件到跃居议程榜首的两年 #

FCA 以一段关于发展速度的陈述开启了其对 AI 的阐述。它指出，自发布关于 AI 的讨论文件以来的两年间，AI 已以非同寻常的速度被推到了整个经济体系各项议程的最前沿。这是一位监管者在描述：在自己亲手撰写的报告脚下，现实土壤的变化速度有多快。

这份讨论文件是与英格兰银行（Bank of England）联合发布的。FCA 将这份《AI 讨论文件》（2022 年）列为两家机构共同发布的系列文件之一。其余文件还包括《反馈声明》（2023 年）、《AI 公私合作论坛最终报告》（2022 年），以及 2019 年和 2022 年的机器学习调查报告。在讨论文件中，FCA 结合自身的法定监管目标，探讨了在金融服务中使用 AI 的潜在益处与风险。FCA 已经就其 AI 监管方法发布了一系列文件，而这一系列研究成果正是其如今所阐明立场的基石。

FCA 还表示，金融服务业本就处于数字化转型的前沿，无论是在零售市场还是批发市场，AI 都可能显著改变金融机构服务客户与委托人的方式。这里的措辞值得留意：FCA 用的是“可能”（could），而不是“必将”（will）。这种转型是它严肃对待的一种可能性，而不是它宣称已经在整个行业普遍观察到的既成结果。

而它确实宣称已经观察到实际成效的地方，在于它自身的工作。FCA 表示，AI 已经改变了其监测和打击诈骗网站、洗钱以及违反制裁行为的速度。一个说出这番话的监管机构本身也是这项技术的使用者，这在很大程度上决定了它对金融机构使用 AI 所持立场的说服力。

为什么监管结果而非监管工具 #

FCA 将自己描述为技术中立、基于原则且注重结果的监管机构。这三个词中的每一个，都在其对待 AI 的方式中发挥着实际作用。

“技术中立”最为直白。FCA 的规则、条例和核心原则通常不会强制要求或禁止使用特定技术。这里既没有获批模型白名单，也没有禁用技术黑名单。用它自己的话来说，其监管方法是识别并缓解对其监管目标构成的风险，包括受监管机构因依赖不同技术而产生的风险。技术是一个需要评估的风险源，而不是一个需要颁发许可证的类别。

当 FCA 审视一家机构对某项特定技术的使用时，它会客观评估相关风险，以及对其监管目标和所追求的监管结果可能产生的任何不利影响。评估从监管目标出发，向外延伸至具体技术；而不是从技术出发，去反问是否存在一条专门针对该技术的规则。

FCA 明确阐述了为何倾向于这种方式。它表示，与详尽且硬性的规定相比，基于结果的监管能够更容易地适应技术变革和市场发展。它补充道，正因如此，消费者能够更好地免受新型和潜在危害的侵害。这一论点非常务实：为某一代技术编写的细则，在下一代技术到来时就必须重写；而诸如“适当的消费者保护”这样的监管结果，并不会随着工具的更迭而改变。

这是一个站得住脚的立场，对于快速演进的技术而言也是正确的选择。不过，这并不会让监管者的工作变得轻松。注重结果的监管机构无法事先告诉一家企业哪种模型架构一定能过关；它只能告诉企业最终要对什么标准负责，然后严格审查实际结果。FCA 对自身的监管姿态也作了同样的表述：其审查范围包括各机构为确保达到监管预期而建立的系统和流程。对于部署 AI 的金融机构而言，FCA 提出的问题是：该机构能否证明其系统和流程能够交付预期的结果。

这一方法也得到了业界的普遍支持。对《AI 讨论文件》作出回应的受访者，普遍支持采用技术中立、基于原则且注重结果的方法来监管英国金融服务中的 AI 应用。FCA 直白地报告了这一支持态度。如果一个监管机构选择了这条路线却发现市场充满抵触，处境就会艰难得多；而在这里，按照 FCA 自己的说明，公开征求意见的结果与其原本的监管直觉方向一致。

以相称性原则防止过度监管 #

FCA 的法定目标构成了其所有 AI 表述的框架，因此有必要先梳理清楚。FCA 负责监管英国的金融服务机构和金融市场。其战略目标是确保相关市场良好运转。它有三个操作目标：确保消费者获得适当程度的保护；保护并增强英国金融体系的稳健与诚信；以及本着消费者利益促进有效竞争。

此外，它还有一个次要目标：在与国际标准保持一致的前提下，促进英国经济在中长期内的国际竞争力和增长。它还指出，作为金融服务监管机构，自己在英国金融服务市场的持续成功与竞争力方面肩负着重要角色。

列出这份清单之所以重要，是因为它表明 FCA 并非一个单纯追求“风险最小化”的机构。其明确列出的两个目标（促进有效竞争与提升英国经济竞争力）都在推动它为企业赋能，而非一味束缚企业。FCA 将有益的创新视为有效竞争的关键组成部分。它制定的任何 AI 政策，都必须同时向这两组目标交账。

相称性原则（proportionality）正是它调和这两组目标的方式。相称性原则贯穿于 FCA 对 AI 的思考与方法中，包括任何潜在的未来监管干预。这里“潜在的未来监管干预”一词值得注意：FCA 并不排除进一步干预的可能，同时预先承诺了任何此类干预都必须通过的检验标准。根据《金融服务与市场法》（FSMA），FCA 必须遵循这样一项原则：对任何个人或活动施加的负担或限制，都应当与预期产生的收益相称。

FCA 的回应还描述了它希望依赖的证据类型。它提出，兼顾 AI 益处与风险的循证视角（evidence-based view），将确保对金融服务中的 AI 应用采取相称且有效的监管方法。这一表述保持了应有的审慎：该视角预计会产生这一结果，但目前尚未得到最终证实。FCA 是在描述一种方法论，而不是在汇报一项既成结果。

为了建立这一证据基础，FCA 表示将优先深入了解其所监管机构当前的实际部署策略。其中将包括与英格兰银行联合发布的第三版机器学习调查。这项调查是一项面向未来的承诺，而非已经完成的工作，它向各机构预告了下一轮监管证据将从何而来。

大多数 AI 风险并不新鲜，而这正是关键所在 #

FCA 最具分量的一句表态，同时也是其最短的一句话之一：许多与 AI 相关的风险并非 AI 本身所独有，因此完全可以在现有的立法和监管框架内加以缓解。

正是这一点，使得“不出台专门的 AI 规则手册”成为一种逻辑自洽的选择，而非监管失职。如果由 AI 驱动的业务流程所产生的风险，与其他任何影响消费者或市场的流程风险大同小异，那么现有监管框架里本就已经有抓手。当然，FCA 并没有声称现有框架能包揽一切风险；它所用的措辞是“许多”（many）和“并非独有”（not necessarily unique），这为真正属于 AI 特有的风险留出了余地。但默认起点依然是现有的制度框架。

对于创业者和机构负责人来说，这一立场既让人安心，又提出了很高的要求。让人安心，是因为除了现有合规体系外，不需要再去额外应付一套独立的 AI 专门合规制度；要求很高，则是因为现有的全部监管义务依然不打折扣地适用，而且 FCA 会重点审查那些证明企业正在履行这些义务的系统和流程。基于 AI 构建的产品不会获得另一套宽松的标准；它面对的是同样的结果考核，而且还要在一种可能更难解释清楚的技术上经受住检验。

这种解释上的难度正是 FCA 接下来重点提示的问题，也是其语气变得更加谨慎的地方。

现有框架可能需要作出调整的地方 #

FCA 坦言，将现有规则应用于 AI 并非毫无摩擦。其日常监管工作以及数字监管合作论坛（DRCF）的研究均强调，AI 的速度、规模和复杂性可能需要对机构的风险管理和治理方式作出调整。这里的限定语是刻意为之的：“可能需要”（may require）。FCA 是在提示现有框架面临的压力，而不是在宣布修改框架。

接着，它指出了压力可能集中的环节：AI 模型的复杂性可能需要更加注重对 AI 模型的测试、验证和可解释性（explainability）。这种注重需要强有力的问责原则相配合，并由公开透明运作的企业文化加以巩固。测试、验证和可解释性属于技术准则，而问责制与公开透明则属于组织准则。FCA 将这两者并列提出，表明它把模型质量与公司治理视为同一个问题的两个侧面（这一解读出自本文作者，FCA 并未直接如此表述）。

FCA 并没有声称已经解决了这一问题。它原话说道：“我们正在研究如何最好地应对这些问题。”在整份回应文件中，这句话与其他任何表述一样，清楚地表明了它的当前立场：基于结果的监管能够容纳新技术，但当模型的复杂性使其行为难以验证或难以解释时，FCA 认识到现有的监管标准可能需要进一步细化和强化。至于具体采取什么形式，目前尚未公布。

FCA 同时警告不要把 AI 当作一个孤立的问题来看待。它表示，不应孤立地看待 AI，安全的采用方式需要通盘考虑更广泛的技术趋势。其与金融机构的互动表明，对外包风险（outsourced risks）、网络安全和运营韧性（resilience）采取更主动应对措施的紧迫性正在上升。这一判断同样使用了审慎的措辞，阅读时也应注意这一分寸；但方向非常明确：一家机构的 AI 风险，与其基础设施由谁提供、安全防线有多稳固以及故障后恢复能力有多强紧密相连。

综合来看，FCA 这一部分的思考最具实操价值。采用 AI 的金融机构不能把模型本身当作全部风险所在；围绕模型的供应链、数据安全以及服务的运营韧性，全都属于同一个“安全采用 AI”的问题范畴。

在关注宏观影响的同时支持创新 #

以上种种，读起来绝不是一个试图给技术落地踩刹车的监管机构。FCA 明确表示，它希望促进 AI 在英国金融市场中的安全、负责任应用。“安全”和“负责任”这两个修饰词至关重要，但核心动词依然是“促进”（promote）。

它用具体的渠道为这一表态提供了支撑。FCA 通过监管沙盒、数字沙盒、科技冲刺（TechSprints）以及其他创新咨询服务，积极支持有益的创新。它支持英国政府出资开展由 DRCF 成员监管机构共同交付的“AI 与数字中心”（AI & Digital Hub）试点项目。同时，它也在投资建设自身的技术能力：其数据和数字化投资包括在利兹（Leeds）建立一个新的数字中心，以及招聘超过 75 名数据科学家。

这些细节都是可以核查的，而且意义重大。一个口头上讲究“技术中立”、内部却没有任何数据技术能力的监管机构，很难独立评估被监管机构上报的内容。招聘超过 75 名数据科学家释放了一个明确信号：FCA 打算直接上手评估 AI，而不是仅仅听信机构单方面的汇报。

FCA 的触角还延伸到了英国国境之外。它在国际证监会组织（IOSCO）中发挥着主导作用，并担任全球金融创新网络（GFIN）的主席。鉴于其法定次要目标以符合国际标准为前提，这些国际协作与其既定目标高度一致。

展望未来，FCA 承诺开展两类持续监测：它将继续密切监测英国金融市场对 AI 的采用情况，并将继续监测 AI 可能对金融市场产生的潜在宏观影响。这两项都被表述为持续性的工作承诺，而非既定调查结论。其中第二项尤为引人关注：它将视角从单个机构及其客户扩展到了金融市场本身。FCA 没有说明它预计会出现哪些宏观影响，我们也不应凭空过度揣测。

英国政府的监管原则如何与之契合 #

FCA 的这份最新声明发布于英国政府同年 2 月公布“促进创新战略”之后，并与更宏观的政治基调相呼应：英国首相已明确指出，AI 的未来在于安全的 AI。

英国政府为国内 AI 监管确立了五项核心原则：安全性、安保性（security）以及第一项原则所涵盖的更广泛稳健性要求；适当的透明度与可解释性；公平性；问责制与治理；以及可申诉性与救济机制（contestability and redress）。这些原则在政府白皮书《AI 监管：促进创新的方法》（AI Regulation: A Pro-innovation Approach）中得到了详细定义与阐述。其中第一项原则明确指出，AI 系统在整个生命周期内都应当以安全可靠的方式运行。

将其与 FCA 自身的表述放在一起对比，两者的重合之处一目了然。FCA 关于测试、验证和可解释性的观点，直接对应“透明度与可解释性”原则；其对问责原则和开放企业文化的强调，对应“问责制与治理”原则；其对消费者免受新型和潜在危害的关切，则贴近“公平性”与“可申诉性”的范畴。需要说明的是，这些对应关系是我个人的梳理；FCA 的回应并未列出两份清单之间的正式映射关系，金融机构不应将我的解读视为官方合规指南。

FCA 真正强调的是，正是基于结果的监管方法，使其无需强行规定具体技术就能落实这些原则主题。政府提供跨经济领域的通用原则，而 FCA 则在金融服务领域内落实其既有的法定监管目标。对于金融机构而言，这意味着具体的合规问题依然来自 FCA 的目标与规则，而政府的五项原则则构成了更宏观的背景框架。

悬而未决的问题对金融机构意味着什么 #

从 FCA 的回应中可以提炼出的最深刻启示，在于其“笃定之处”与“审慎之处”之间的分野。它笃定的是：现有框架能够覆盖许多 AI 风险，相称性原则应当指导任何监管干预，且基于结果的监管能够保护消费者免受新型危害。它审慎（并用审慎的措辞加以表达）的是：AI 的速度、规模和复杂性是否需要对风险管理和治理方式作出调整；它同时也坦言，仍在研究如何最好地应对这些问题。

金融机构完全可以利用这一结构来安排行动。凡是 FCA 直白写明的内容，都是现在就应当立即落实的事项：满足现有的监管结果要求，并准备好随时展示用于实现这些结果的系统与流程。凡是 FCA 留有余地、使用审慎措辞的地方，都是接下来需要密切关注的动向。由于 FCA 已经点名提到了模型测试、验证和可解释性，因此提前在这些方面加强准备是明智之举；但如果就此断定某条特定硬性新规即将出台，则未免操之过急，因为 FCA 并未作此表态。

与英格兰银行联合开展的即将到来的第三版机器学习调查，是获取新证据最近的具体来源。FCA 表示将优先了解受监管机构当前的部署策略，因此各机构应当做好被问及“如何实际部署 AI”的准备。这些回答将汇入 FCA 所说的循证视角，从而确保后续监管方法保持相称且有效。

目前悬而未决的问题是，FCA 将如何化解它自己所识别出的这一张力：如果模型复杂性确实要求更严格的测试、验证和可解释性，但 FCA 的规则通常又不会强制规定具体技术，那么解决方案就只能通过结果考核、日常监管或指导意见来实现，而不是靠技术禁令。它最终会选择哪一种路径，或者是否根本不需要修改现有规则，很可能会在其后续的深入评估以及下一次行业调查中揭晓。

常见问题解答 #

为什么 FCA 没有为英国金融服务业推出专门的 AI 规则手册？

FCA 作为一家技术中立、基于原则且注重结果的监管机构，其规则通常不会强制要求或禁止使用特定技术。由于许多与 AI 相关的风险并非 AI 所独有，完全可以在现有的立法和监管框架下通过要求机构对消费者和市场结果负责来加以缓解。

FCA 点名提示需要对 AI 治理的哪些领域加强审查？

基于其日常监管工作以及与数字监管合作论坛（DRCF）的合作研究，FCA 指出，AI 的速度、规模和复杂性可能需要调整风险管理和治理方式，并更加注重模型测试、验证、可解释性、第三方外包风险、网络安全以及运营韧性。

FCA 如何建设自身的技术能力来监管 AI？

除了运营监管沙盒、数字沙盒和科技冲刺（TechSprints）外，FCA 还对数据和数字化能力进行了重点投资，包括在利兹建立数字中心、招聘超过 75 名数据科学家，以及与英格兰银行联合开展第三次机器学习调查以直接评估各机构的实际部署策略。

参考资料 #

Financial Conduct Authority, (2024). AI Update ⧉. Financial Conduct Authority.
Bank of England and Financial Conduct Authority, (2022). DP5/22 - Artificial Intelligence and Machine Learning ⧉. Bank of England.
UK Department for Science, Innovation and Technology, (2023). A pro-innovation approach to AI regulation ⧉. GOV.UK.

最近审阅 2026-11-01.

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为什么英国金融行为监管局（FCA）在没有专门 AI 规则手册的情况下监管 AI — Sebastien Rousseau

FCA 将自己描述为技术中立、基于原则且注重结果的监管机构，并将这一立场应用于 AI。其规则通常不会强制要求或禁止使用特定技术。

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为什么英国金融行为监管局（FCA）在没有专门 AI 规则手册的情况下监管 AI — Sebastien Rousseau

FCA 将自己描述为技术中立、基于原则且注重结果的监管机构，并将这一立场应用于 AI。其规则通常不会强制要求或禁止使用特定技术。

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SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER