香港政府有关在金融市场负责任地应用人工智能的政策宣言

有关在金融市场负责任地应用人工智能的政策宣言

本宣言由财经事务及库务局（ 财库局）发出，旨在阐明政府在金融市场负责任地应用人工智能的政策立场及方针。

人工智能

2. 人工智能是一个科学领域，重点开发模拟人类智慧的机器及软件， 涵盖机器学习及深度学习等领域， 促进预测分析、语音识别、电脑视觉及其他范畴的发展。

3. 在金融服务业，人工智能可应用于风险管理及客户服务等各个范畴，带来更高效、更安全和更佳顾客体验的新产品及服务。2022 年， 生成式人工智能产品及服务公开发布， 为金融服务业创造庞大机会。

4. 2024 年 3 月，中央人民政府在政府工作报告中首次提出开展“人工智能+”行动， 以推进数字经济高质量发展。内地是人工智能发展的全球领先者之一。根据 2022 年的数字， 超过 60%的人工智能专利来自内地， 而同年内地生产了超过290 000 台工业用机械人。

5. 香港金融服务业在业务上积极采用人工智能。 根据2023 年的统计， 香港金融机构的生成式人工智能使用率是众多金融市场中最高（ 38%），并远高于全球的平均水平（ 26%）。

6. 香港特区政府一直积极应用人工智能推动智慧城市及数字政府发展，详细的背景资料载于附件 A。此外，我们一直与金融监管机构及行业持份者紧密合作， 透过不同措施推动金融科技发展。

7. 作为国际金融中心，香港对在金融市场应用人工智能抱持开放包容的态度。目前，人工智能已应用于香港各金融服务业， 包括银行、证券、保险、会计、退休保障以及绿色和可持续金融业等行业。详情见附件 B。

双轨模式以推动发展及应对挑战

8. 我们认为在金融市场应用人工智能具有三大特性，可概括为三个“D”–

(a) 数据导向（ Data-driven） - 金融服务业是数据导向， 而人工智能可以协助分析数据。 在人工智能的帮助下， 金融服务业将显著提升效率和竞争力；

(b) 双面效果（ Double-edged） - 人工智能可以带来庞大潜能， 但不当使用人工智能也可以带来很大风险， 金融机构应全面防范相关风险。值得注意的是， 人工智能不应该取代人类的判断和分析。人工智能应被视为补充和增强人类能力的工具，达至更明智和更有效率的决策过程； 以及

(c) 充满活力（ Dynamic） - 人工智能有助培育更多创新业务，从而丰富金融服务业的生态圈。

9. 因应人工智能的性质，我们认为采取双轨模式推动香港金融服务业应用人工智能是最为合适，让我们促进金融服务业采用及发展人工智能，并同时应对网络安全、数据私隐及知识产权保障等潜在挑战。我们将与金融监管机构和行业持份者携手合作，缔造一个健康及可持续的市场环境，协助金融机构抓紧机遇，负责任地采用人工智能，发展人工智能在把握机遇与缓解风险之间作出平衡。

把握机遇

10. 人工智能的应用为金融服务业带来重大裨益，有助开发创新产品及服务、促进普及金融， 以及简化工作流程。现时， 人工智能应用带来的机遇包括—

(a) 研究、数据分析及支援投资决策：人工智能可自动化资讯收集过程，以作研究目的、分析数据和分析趋势，从而协助用户作出明智的投资决策；

(b) 投资及财富管理：人工智能推动的演算法有助优化投资策略， 达至投资多元化及改善组合管理；

(c) 客户服务及个人化：人工智能驱动的聊天机械人及虚拟助理可提供“24x7”全天候客户服务，包括提供个人化建议、迅速解答客户查询及简化流程，协助客户得到更好的保障；

(d) 风险评估及管理：透过分析大量数据，人工智能协助金融机构进行自动化风险评估；

(e) 欺诈及金融罪行的预防和侦查： 人工智能可识别金融交易的模式及异常情况， 从而及早发现和预防欺诈和洗钱活动； 以及

(f) 工作流程自动化：人工智能可自动化具重复性及例行的工序， 从而释放人力资源以专注于更复杂及增值的工作， 包括监督、系统开发及品质保证等。

缓解风险

11. 为确保金融机构负责任地应用人工智能，政府强调保障私隐与知识产权、人为监督、问责、运作稳健性、资讯保安以及就业保障的重要性。

12. 金融机构应制定人工智能管治策略，为如何实施及使用人工智能系统指明方向。在人工智能系统的采购、使用及管理上应采用风险为本的方法 ， 而人为监督对缓解潜在风险至关重要。下列是使用人工智能的各种风险，以及相应的缓解措施—

(a) 网络安全、数据私隐及知识产权的保障：人工智能的应用依靠大量资料进行训练，当中包括个人及机密资料。人工智能的使用者应采取稳健的网络安全措施以保障个人及机密资料，以及人工智能模型 。由于个人资料及受版权保护的资料可被用作训练人工智能模型， 采用人工智能时，尊重个人资料私隐，以及确保遵循适用的个人资料私隐和保障知识产权的法例， 十分重要；

(b) 偏差、“幻觉”风险、资料和模型管治：人工智能模型高度依赖训练资料的品质、多样性及代表性，数据缺乏多样性有可能导致模型作出不公平的概论。因此，获取平衡且具代表性的训练资料是十分重要。防范“幻觉”现象 也同样重要。人工智能模型透过自行建立训练资料的代表性及寻找规律以进行预测。有关模型有可能不理解数据之间的实际关系，导致得出看似真实，但实际上不正确、不完整或缺乏重要资讯或与语境相关的结果。因此， 提供足够的人为监督，包括“人机回圈”方法 ， 对确保人工智能得以正确使用是非常重要， 有助对人工智能的产出施予严格的评估、验证及纠正。我们将推动金融机构审慎使用人工智能及对人工智能系统进行持续监管， 以解决“模型漂移”的问题 ；

(c) 模型透明度、披露、消费者与投资者保障：金融机构在设计人工智能模型时，特别在制定商业决策时，应厘定模型演算法的关键原则， 以缓解歧视及对待客户不公平或有偏差等风险。投资者及客户应充分了解人工智能在有关产品及服务的应用程度，让他们能够掌握有关个人的数据是如何收集、处理及使用，从而让他们就个人资料和偏好行使控制权；

(d) 金融稳定风险及运作稳健性： 人工智能的培训一般会牵涉庞大的训练资料库，需要强大的运算能力，只有大型云端服务供应商才能妥善操作。人工智能服务集中由少数科技公司提供， 以至因为人工智能模型使用公用来源的资料及模型建立方式， 导致人工智能模型出现潜在的羊群行为， 均有可能带来关金融稳定性的担忧。因此，金融机构有必要制定应急方案，在服务供应商或人工智能模型出现中断或故障时， 保持运作稳健性；

(e) 可应用的人工智能资源：有别于大型跨国企业，中小型金融机构及审计公司可能没有足够的资源，获取“人工智能模型”以协助日常工作（例如报告分析），这将削弱他们在市场上的竞争力；

(f) 欺诈、“社交工程”攻击及网路犯罪：人工智慧有可能被不法分子滥用，以进行复杂的欺诈行为、“社交工程”攻击及网络犯罪。举例而言，有个案利用生成式人工智能产品制作逼真的深伪影片及图像， 传播错误讯息以诱导投资者不小心地向欺诈计划进行投资。金融机构有需要增强人工智能侦测系统， 以识别和打击欺诈活动。行业合作也有利于最佳实践的分享及发展健全的应对措施， 以侦测及防止以犯罪为目的的人工智能滥用情况； 以及

(g) 工种转移：由于人工智能可自动化日常工序，依赖重复性活动的低技术工种或会被取代。同样地，负责营运监督及数据分析的中层管理职位也可能受到影响。员工需要接受再培训及技能提升， 以适应因人工智能技术发展而不停演变的就业市场。

展望

13. 政府与金融监管机构会紧密合作，提供明确的监管框架及缔造有利和可持续的市场环境，以推动金融服务业负责任地应用人工智能。随着人工智能技术不断发展，我们会保持开放的态度，密切关注市场发展，以及参考国际经验，以推动金融服务业应用人工智能。

14. 只有通过体验，才能判断事物的好坏。我们认为在香港推动金融市场负责任地应用人工智能十分重要，而现时已有不少可供金融机构、会计公司及方案供应商使用的人工智能模型及基础建设。其中一个值得留意的例子是香港科技大学研发的“InvestLM”及其运算资源，将会有助促进推理及训练两大主要范畴的发展。香港科技大学将会开放让香港的金融服务业使用“InvestLM”， 以香港科技大学的运算资源，为金融机构部署内部系统或开发应用程式及网络介面时提供顾问及训练服务。此外，金融机构可透过连接香港科技大学的运算资源以获取微调模型， 有助本地人工智能模型按香港金融市场规则、规例及语言等要求发展。我们鼓励金融机构、会计公司及方案供应商利用该等人工智能模型及基础建设。

15. 就受监管的金融机构而言，人工智能带来的潜在风险已适当地在金融监管机构所发布的相关法规及／ 或指引中体现。为配合人工智能的最新发展及国际做法， 包括可解释人工智能的出现 ，金融监管机构将持续检视及更新现行的相关法规及／ 或指引。

16. 具体而言，金融监管机构会在适当的情况下评估与新兴技术（ 包括人工智能）相关的机遇和风险、监察金融服务业采用人工智能的情况、检视人工智能的监管指引是否符合最新发展，以及发布通告提醒受监管机构就人工智能的规管责任，就如何管理生成式人工智能产品现行的风险提供指引。具体措施如下—

(a) 金管局于 2024 年 8 月与数码港合作， 推出新的生成式人工智能产品沙盒， 协助银行在风险可控的框架内测试各种生成式人工智能的创新用例， 并提供所需的技术支援和针对性的监管意见。金管局也开展了有关人才培育的研究， 计划于 2025 年发布“提升未来银行业人才的专业能力”的最新研究报告，以分析银行业未来五年（即 2026 年至 2030 年） 的技能差距；

(b) 证监会将于 2024 年 11 月或之前向持牌法团发出通告， 提醒它们现行规则及规例，以及与生成式人工智能相关的机遇及风险。此外，证监会正参与国际证券事务监察委员会组织属下的金融科技专责小组人工智能工作小组，并会留意国际证券事务监察委员会组织发表的调查结果或建议， 以考虑是否有需要向受证监会规管的持牌公司发出进一步的监管指引；

(c) 保监局正制定针对保险业的网络防卫评估框架，以优化其网络安全指引。此外，保监局将会就金融科技进行调查，以评估保险业界目前采用科技的趋势，并会集中于人工智能及相关的网络安全措施；

(d) 积金局会继续监察退休保障业界采用人工智能的情况，并会视乎市场及监管发展，在有需要的情况下进一步发出或更新通告； 以及

(e) 会计及财务汇报局会就审计公司使用人工智能的情况，评估相关的机遇及潜在风险，以及制定指引提升会计行业对人工智能的认知及促进人工智能在业界的应用， 并同时强调维持审计质素及确保符合品质管理标准的重要性。

17. 为应对人工智能为网络警政所带来的挑战，警方一直与国际刑警组织、其他司法管辖区的执法机关，以及人工智能业界进行情报互换。警方也密切留意全球最新的作案手法及犯罪趋势，包括深伪技术的应用。为打击科技罪案，警方会继续加强与不同持份者的合作， 共同探讨及制定有效措施。

18. 在公众教育方面，投资者及理财教育委员会会继续与各持份者合作，增强公众认知及了解人工智能技术为零售投资及财务管理所带来的机遇及风险。

19. 此外，我们十分重视培育金融科技人才，以支持本港金融科技的可持续发展。举例而言，自 2018 年起， 金融科技专才已被纳入人才清单。我们会继续密切留意业界需求，推出不同支援措施，包括培训及资助计划，以培育更多金融科技人才。

财经事务及库务局

2024 年 10 月 28 日

附件 A

人工智能于香港发展的背景因应人工智能近年的急速发展，政府一直应用人工智能，推动智慧城市及数字政府发展。创新科技及工业局（ 创科及工业局） 于 2022 年 12 月公布《香港创新科技发展蓝图》， 将人工智能及数据科学列为策略性科技产业之一，以推动香港创新及科技发展。

2. 鉴于生成式人工智能技术的最新发展，数字政策办公室于 2023 年 8 月发布最新的《人工智能道德框架》， 就政府各决策局及部门在推行项目时使用人工智能技术，以及识别与管理私隐、数据安全及管理等潜在风险及问题提供实用指南。此外， 个人资料私隐专员公署（ 私隐专员公署） 于 2024 年 6 月发布《人工智能：个人资料保障模范框架 16》， 提供建议及最佳行事常规，协助机构采购、实施和使用人工智能，包括生成式人工智能， 以遵从《个人资料（ 私隐） 条例》（ 第 486 章） 的相关规定，以及确保机构在善用人工智能的同时，也能保障个人资料私隐。此外， 商务及经济发展局于 2024 年 7 月至 9 月进行公众谘询， 探讨继续完善《版权条例》（第 528 章）对人工智能技术发展所提供的保障，以确保本港的版权制度持续健全和具竞争力。

3. 政府各决策局及部门， 包括公司注册处、政府统计处、政府物流服务署、税务局、差饷物业估价署及库务署，正探索在日常工作中应用人工智能技术，以改善公共服务、提升营运效率及加强网络安全。政府也委托了香港生成式人工智能研发中心（ InnoHK17 辖下专门研发生成式人工智能技术的研究中心，其研发工作包括生成式人工智能文书辅助应用程式），研究及建议在本港应用人工智能技术的规则和指引。

4. 基础设施支援方面，数码港正全速分阶段设立人工智能超算中心（ 超算中心）， 支持本地大学、研发机构及人工智能业界等的算力需求，预计首阶段设施将于 2024 年下半年启用。

5. 2024 年 10 月， 政府推出为期三年的人工智能资助计划， 拨款额共 30 亿元， 主要用作支援合资格用户善用数码港超算中心所提供的算力， 以推动科研突破。

附件 B

人工智能现时于香港各金融服务业的应用

(a) 银行业：在客户面向的工作中应用人工智能，例如聊天机械人及虚拟助理、身份验证及信贷评估等。此外，透过人工智能工具识别可疑趋势及模式， 以监控交易及防止欺诈活动；以及应用于银行的后勤支援，例如自动化营运及处理文件等；

(b) 证券业： 采用人工智能驱动的演算法分析历史市场数据、新闻情绪及社交媒体趋势等，以作出数据导向的投资决策。此外，演算化有助优化投资策略、分散投资及改善组合管理；

(c) 保险业：透过应用人工智能增强风险评估能力。此外， 保险业界已推出“预防保险诈骗侦测系统”， 采用人工智能数据分析协助侦测及防止保险诈骗；

(d) 会计业：将审计流程自动化，例如进行财务数据分析及识别违规行为等， 从而更有效地分配资源至需要专业判断及决策的范畴。此外，有助监察合规情况及识别金融交易异常情况，确保相关工作符合法律要求；

(e) 退休保障： 加强管理退休基金的投资； 以及

(f) 绿色和可持续金融：评估气候风险，以及制定可持续发展目标并将其纳入于决策过程中。此外，采用人工智能演算法寻找有关绿色和可持续金融的投资机会。