最终报告

执行摘要

本报告通过一套工具包为IOSCO成员主管机关提供支持，协助其对受监管实体在资本市场中使用人工智能（AI）系统进行相应的监督。本工具包提供了实用、非约束性、非规范性的监管工具，适用于各种监管模式。本报告是IOSCO金融科技工作组（FTF）通过多阶段方法得出的成果，旨在协助IOSCO成员在考虑资本市场中AI技术的监管和监督响应时，基于对投资者保护、市场完整性和金融稳定性风险的共同理解。IOSCO AI工作的下一阶段将对各行业在报告中列出的监管重点领域的新兴实践进行审查。IOSCO将继续发挥协调作用，解决资本市场中AI发展问题，并继续与金融稳定委员会（FSB）等其他相关国际组织接触。

IOSCO现有的AI工作包括《市场中介机构和资产管理人使用人工智能和机器学习》（2021年AI报告）以及《资本市场中的人工智能：应用案例、风险与挑战》（2025年AI报告）。在整个IOSCO的工作中，AI系统持续经历重大发展，包括生成式AI（GenAI）的整合以及代理AI技术的兴起。AI技术的持续进步正在扩大资本市场中AI应用的范围，带来潜在变革性收益的同时，也引入或放大潜在风险。

这些在2025年AI报告中概述的风险，强调了需要适应性监督方法的必要性，特别是考虑到某些AI系统的复杂性和不透明性不断增加、AI应用案例的持续演变，以及对AI服务提供商集中和依赖的潜在性。本报告中的工具包旨在覆盖特定AI系统的完整生命周期，并适用于所有类型的AI系统，从基于传统形式机器学习（ML）的系统到使用GenAI和新兴代理AI技术的系统。本报告参考了最近的IOSCO FTF成员调查答复、既往IOSCO工作、国际报告以及与IOSCO政策委员会、行业和其他利益相关方的接触。

本报告为监管机关提供了一套工具包，通过三个互补层次支持对资本市场AI使用的风险导向和比例监督：

1. 监管考量领域： 第一个层次概述了与资本市场AI系统使用相关的监管考量领域，借鉴了先前IOSCO AI报告的工作。它为监管机关提供了一个框架，用于理解哪些领域可能需要更密切的关注，以及监管资源可能最有效地部署在哪里。

2. 关键领域监管监督工具： 这一层次为监管机关提供更详细的工具，以支持对四个重点领域的评估：（i）治理和风险管理；（ii）第三方和外包风险管理；（iii）信息披露；以及（iv）记录保存和报告。它还包括监管机关在与其受监管实体对话时以及在计划对受监管实体AI使用进行检查时可能认为有帮助的问题示例。

3. 指标和数据源： 最后一个层次为监管机关提供监测AI采用和使用的建议指标，以及一系列获取相关信息的方法。这些包括现场检查、有针对性的调查、定期监管对话、文件和数据请求，以及其他可支持监管机关评估实体AI系统的机制。

第一章：导言

1.1 背景

人工智能（AI）的快速发展有可能通过增强效率、改善流程和检测欺诈等方式革新资本市场。AI涵盖多种技术，包括机器学习（ML），该技术已嵌入金融产品和服务中一段时间，以及像GenAI这样的最新进展——使用预训练模型来合成或生成内容。涉及代理AI的新兴技术，通常具有规划能力、长期记忆和工具访问权限，预计将对金融市场产生深远影响。随着AI系统在资本市场中日益嵌入，它们带来了机遇，但也伴随着使用的相应风险。鉴于这些不断演变的风险和AI系统在资本市场中越来越多的采用，监管机关需要有实用工具来支持有效监督。本报告通过为IOSCO成员主管机关提供监管工具包来响应这一需求，以支持对受监管实体使用的AI系统进行基于风险和比例的监督。

随着AI系统在金融产品和服务中使用的扩大，IOSCO通过其金融科技工作组（FTF）和人工智能工作组（AIWG）开展了一系列举措，评估这些技术对投资者保护、市场完整性和金融稳定性的影响。IOSCO的举措随着时间推移而演变，反映了AI系统的发展及其在资本市场中市场参与者的越来越多使用（详见附件二）。IOSCO还发布了出版物，虽然并非专注于AI，但讨论了AI相关主题（见附件三）。

自IOSCO 2025年AI报告发布以来，AI系统在金融产品和服务中的使用继续运营化和规模化。在GenAI先前进步的基础上，实体已开始从概念验证和试点项目转向更广泛地整合2025年AI报告中识别的AI应用案例。这些发展伴随着监管和监督关注度的提高，重点放在治理、信息披露、透明度和可解释性上，因为AI系统的采用在增加。FSB等国际组织和标准制定机构继续在金融系统AI使用方面开展各自的工作。

本报告在现有IOSCO工作的基础上，以及其他国际组织和监管机关的工作。它描述了监管工具，以协助IOSCO成员应对资本市场AI使用带来的问题、风险和挑战。

1.2 目的

本资本市场AI使用监管工具包的目的如下：

• 鼓励IOSCO成员在受监管实体AI使用背景下进行基于风险和比例的监督。

• 通过帮助IOSCO成员在处理AI监督时识别关键考量因素，促进有效监督。

• 通过识别监管方法如何发展以跟上创新的步伐来响应技术进步，同时保持IOSCO的市场完整性、投资者保护和金融稳定核心目标。

• 为IOSCO成员监管机关提供在审查实体AI使用时可以纳入的工具。

本报告旨在成为监管机关在处理资本市场AI系统监督时的资源，但并非旨在成为具有约束力或规范性的指南。

1.3 方法论

为了为本报告提供信息，AIWG通过以下方式收集证据：

（a）IOSCO成员参与：AIWG对FTF成员进行了调查（调查），以了解各司法管辖区如何处理对其受监管实体AI使用的评估和监督。此外，AIWG与具有领域专业知识的IOSCO政策委员会接触，以了解其各自领域AI使用的发展。

（b）IOSCO利益相关方参与：FTF在东京、新加坡和纽约举办了圆桌会议，参与者在那里向FTF展示并讨论他们对资本市场AI使用的看法。参与者包括受监管实体、其他国际组织和标准制定机构、学术界、研究人员和AI技术服务提供商。

（c）文献综述：AIWG审查了国际组织、学术界、研究人员、行业协会、市场参与者和其他利益相关方关于资本市场AI使用及其评估和监督的出版物。

1.4 AI定义

就本报告而言，与2025年AI报告一致，IOSCO在其调查中参考了以下OECD定义：

"AI系统是一种基于机器的系统，为了实现显性或隐性目标，根据其接收的输入推断如何生成预测、内容、推荐或决策等输出，这些输出可能影响物理或虚拟环境。不同的AI系统在其部署后的自主性和适应性程度上有所不同。"

一些成员在制定其监管和监督方法时已定义了"人工智能"一词。这些定义通常指的是模拟人类智能的基于机器系统的使用，通常包括自主性、适应性和推理能力，与OECD定义大致一致。鉴于特定类型AI技术的定义因司法管辖区而异，并可能随着技术演变而变化，本报告未定义各类型AI。相反，根据IOSCO在2025年AI报告中的先前工作，对所讨论的技术类型有一个共同理解更为重要。这些技术类型如图2所示。

1.5 报告结构

第二章简要介绍IOSCO成员观察到的AI相关技术发展及其在资本市场中的应用。它介绍了基于风险和比例监督的原则，以构建工具包框架。它还提供了主要风险、应用案例和AI类型概述（借鉴2025年3月AI报告）。

第三章描述了监管机关在其对受监管实体AI使用的监督中可能认为有用的工具。这些包括用于监测金融产品和服务中AI使用的工具，以及针对关键潜在风险的关键考量因素和建议问题。

附件一详细说明调查的结果，附件二提供IOSCO AI工作的时间表，附件三概述相关IOSCO工作。

第二章：AI使用的发展；基于风险和比例监督

2.1 资本市场中观察到的AI应用案例发展

如2025年AI报告所述，各司法管辖区报告金融部门中AI的使用正在增加，特别是用于市场分析、预测和投资组合优化、支持和风险管理相关功能的应用。调查结果显示，在欺诈检测和预防、风险管理、合规以及客户服务和客户参与等领域AI采用总体相对较强。

一些接受调查的成员报告称，GenAI和代理AI技术在金融产品和服务中的采用仍处于相对早期阶段，主要以探索和实验为特征。虽然大多数活动似乎集中在试点项目和有限规模部署上，但调查数据表明，在过去两年中AI开发和实施的速度和规模有所增加，特别是使用GenAI的情况下。

调查数据强调，监管机关越来越意识到代理AI带来的潜在风险，主要是在与零售金融产品和服务相关的使用时。虽然接受调查的成员表示金融产品和服务中代理AI的大多数使用仍处于概念验证阶段，但他们提出了对整合代理AI技术的系统控制的担忧。接受调查的成员表示需要加强对此类系统的治理和问责。

2.2 AI采用的驱动因素和潜在收益

在2025年AI报告中，IOSCO识别了AI技术类型，应用于各种AI用途，并按市场参与者类型分组。自主性更强AI实现的兴起——有时称为代理AI——在2025年AI报告中已被预测但未详细展开。鉴于其在资本市场的潜在未来部署，本报告包括支持监督机关监督此类高级AI能力的高级考量。

自2025年AI报告发布以来，成员继续观察到由以下考量推动的AI采用增加：

（a）运营效率和成本降低：接受调查的成员将后端任务和运营流程自动化以提高效率和降低成本确定为资本市场AI采用的主要推动因素，实体寻求降低成本和简化工作流程。调查结果包括非正式报告称，实体在后端功能中使用AI已导致整个金融机构运营效率的改善，报告称流程自动化减少了手动工作量和运营成本；然而，这些报告未量化此类改善或减少。

（b）数据可用性：接受调查的成员指出改进了收集高质量数据以支持AI系统开发和部署的流程。

（c）客户个性化和改善体验：接受调查的成员报告称，AI越来越多地通过聊天机器人和虚拟助手来定制服务和增强用户体验。这包括在自动化入职和支持零售客户及账户余额较小的客户系统中使用AI。

（d）风险管理和欺诈检测：接受调查的成员报告称，AI正被用于风险管理，包括通过分析大量交易来识别异常、可疑模式和潜在欺诈及市场操纵的信用风险评估和欺诈检测。AI系统还用于自动化合规检查、监控对法规的遵守情况并支持报告。一些接受调查的成员注意到AI系统正被用于检测网络威胁和漏洞。

2.3 风险和监管考量重点领域

资本市场中AI的使用既带来机遇也带来风险，监管机关必须理解和应对这些风险，以保护投资者、维护市场完整性和保持金融稳定。AI技术快速且不可预测的演变以及市场动态等因素增加了监督风险评估的复杂性。先前IOSCO报告详细说明了金融产品和服务中AI使用的潜在风险，这些在下面简要重述。

这些报告共同反映了与AI广泛相关的某些风险的持续存在，以及与AI技术最新进展（如GenAI和代理AI系统）相关的新挑战的出现。

如2025年AI报告中所详述，对金融产品和服务中AI使用风险的任何评估都是高度情境化的，取决于多种因素，包括AI系统的应用案例、其设计和所采用的具体技术的选择、其部署方式，以及其使用环境随时间变化的方式。人类对AI系统及其运营的监督程度，以及其对投资者和市场的潜在影响，也被纳入其风险状况。此外，AI使用在AI系统生命周期的各个阶段产生一系列监督问题。

此外，如2025年AI报告中解释的，AI技术的发展可能导致新型风险或使现有风险以新方式呈现。例如，在金融产品和服务中使用GenAI可能会放大和增加传统AI系统的风险，需要加强监督方法。由于其非确定性和技术复杂性，GenAI系统可能难以预测、评估、理解、解释和测试。GenAI背景下出现的此类风险之一是幻觉，如下面框1所解释。

框1：AI系统使用产生的幻觉风险

IOSCO成员提出的一个相关关注点是所谓的"幻觉"（或"杜撰"），指的是AI系统生成看似合理但实际上不正确、逻辑上错误或捏造的输出。幻觉是GenAI系统的风险，这些系统使用依赖概率词生成的LLM，即使在给出相同或相似输入时也可能产生不一致的输出。虽然幻觉可能不是故意的，但它们可能代表金融服务中的关键风险，在这些服务中信任和信誉至关重要，因为幻觉输出被纳入金融产品和服务可能在某些应用案例中导致投资者和市场损害。

正在探索解决幻觉风险的方法包括：

（a）接地和保护技术：技术接地和保护措施可以加强响应的准确性。这些技术包括检索增强生成（RAG）、验证链（CoV）和多代理辩论等以及其他技术。应注意这些技术有局限性，不太可能完全消除幻觉风险。

（b）人类监督：确保人类监督者是AI系统生命周期中适当时间点的组成部分，被广泛认为是一项有效措施。然而，指出人类监督者可能容易受到自动化偏见影响，可能过度依赖AI，并且可能无法充分监督AI系统中的某些过程。实体层面的强有力治理和风险管理应考虑如何有效实施人类监督，包括人类监督者是否具备必要的能力和知识来了解系统的设计和局限性，以行使有效监督，以及是否有足够的问责机制用于人类监督。

（c）教育：一般来说，无论实体使用AI还是其他技术，它们都对其提供的金融产品和服务负责。因此，解决用于金融产品和服务中GenAI幻觉风险的主要责任在于部署GenAI系统的实体。除了实体的合理步骤（包括适当披露）外，对投资者进行AI风险教育可以提高投资者和用户对AI系统风险（包括幻觉风险）的认识。

2.4 基于风险的监督和比例原则

基于风险的监督是金融部门有效监督的基础框架，同样适用于对金融产品和服务中AI使用的监督。这种方法认识到，AI系统的不同应用案例具有不同程度的风险，监督预期应对承载较高风险的特别是关于投资者保护、市场完整性和金融稳定性的应用案例设定更高的标准。比例原则是风险导向监督框架的核心，确保以考虑风险程度的方式部署监督资源。

这些概念可以指导监管机关保持与AI系统可能产生的风险强度和范围相称的适当监督，同时允许创新发生，从而在投资者和市场保护与促进负责任的技术进步之间取得平衡。

第三章：监管工具包

本章是报告的主要重点，旨在为监管机关提供实用、非约束性、非规范性工具的示例，以支持其对资本市场金融产品和服务中AI系统使用的监督。这些工具并非详尽无遗，但为监管机关提供了一个结构化的起点和灵活框架，用于识别风险并根据其资本市场AI部署的具体特征和情境调整监督方法。

表2提供了监管考量主要领域的概述，以促进AI系统的负责任部署，在推进收益的同时降低相关风险。该表突出显示了与2021年AI报告中建议措施的重叠之处。表2之后是更具体的工具，旨在支持监管机关监督关键领域，包括：治理和风险管理；第三方风险管理；信息披露；以及AI使用的记录保存、报告和监测。

表2：监管考量领域

3.1 治理和风险管理

强有力的治理和风险管理框架对于确保AI系统负责任且有韧性地部署到金融产品和服务中至关重要。这些框架为识别、评估和降低与AI技术相关的风险提供了结构性基础，包括监管、运营和其他风险。强有力的治理和风险管理实践不仅保护投资者保护和市場完整性，还通过证明AI系统以公平、可解释、透明、可解释和运营韧性原则一致的方式部署来增强投资者信心。

有效的风险管理框架通常为投资者和市场保护提供保障，涵盖整个AI生命周期——从AI系统的设计和开发到部署和持续运营，再到停用——并由文档化的政策和程序支持。这包括应用案例设计以及模型、数据和第三方风险的控制。AI系统的风险管理通常包括促进透明度、可靠性、稳健性、韧性、公平性、安全性、安全性和隐私的措施。通常有明确的角色和责任分配以及适当人类监督的措施（例如人在环中），特别是在结果可能影响投资者和市场的地方。实体还可能有AI相关事件的升级协议，并维护全面的审计跟踪，以支持监督审查以及向高级管理层和董事会的充分报告。

有效治理还通过为高级管理层和董事会建立明确的角色和责任来促进问责，确保决策和监督机制与AI使用的重要性和复杂性相称。随着AI采用的加速，这些框架可能需要发展以应对新兴风险或加剧的风险，包括例如第三方提供商的集中和依赖、对抗性攻击以及非预期的市场影响，确保金融机构在快速变化的技术景观中保持敏捷和问责。

监管工具包

表3概述了各领域，包括调查中强调的内容，供监管机关在监督治理和风险管理框架时考量，包括关键考量因素和监管机关可能认为有用的示例问题。

表3：评估AI使用的治理和风险管理

（续表）

3.2 第三方和外包风险管理

将第三方风险管理作为强有力治理框架的一部分进行管理的重要性已得到充分确立，有公认的外包、运营韧性和业务连续性原则。作为一般起点，受监管实体对其可能外包给服务提供商的所有任务承担全部责任、法律责任和问责，无论服务是否内部提供。以下IOSCO关于外包原则的最终报告的重申值得注意：

• 原则5（外包安排的集中）：受监管实体应注意在依赖单一服务提供商提供重大或关键外包任务时或在知晓一个服务提供商向包括自身在内的多个受监管实体提供重大或关键外包服务时所产生的风险，并应有效管理这些风险。

• 原则6（访问数据、场所、人员及相关检查权）：受监管实体应采取适当步骤，确保其监管机构、其审计师及其自身能够及时在请求时获得与外包任务相关的合同合规和/或监管监督相关的任务信息，包括在必要时访问与服务提供商外包任务相关的数据、IT系统、场所和人员。

虽然这些基本原则仍然相关，但进一步的实际工具可以帮助应对AI系统引入的独特风险维度。在AI的更具体背景下，IOSCO在2021年AI报告中强调，监管机构应促进实践，使金融机构中的合规和风险管理人员理解并质疑所生产的算法，并对任何第三方服务提供商进行尽职调查。2025年AI报告指出，AI技术服务提供商的集中带来特定风险，特别是在AI进步被用于算法交易、智能投顾和资产管理方面。在实体层面，集中风险源于实体未使其第三方提供商多样化，可能引入单点故障。更广泛地说，多个受监管实体使用共同服务提供商会产生集中风险，相应地运营风险也会集中，甚至可能加剧到呈现系统性风险的程度。集中、外包和依赖的检测和监测继续为金融机构和监管机关带来重大挑战。

监管工具包

表4概述了监管机关在监督与金融产品和服务中AI系统使用相关的第三方外包风险时需要考虑的各领域，包括关键考量因素和监管机关可能认为有用的示例问题。

表4：评估第三方和外包风险

3.3 信息披露

随着AI系统日益嵌入金融服务并对金融机构运营至关重要，监管机关需要评估投资者和其他利益相关方是否收到关于这些AI系统、其使用及相关风险的适当披露。清晰及时的披露使投资者能够更好地了解AI系统如何集成到金融产品和服务中，可能是促进资本市场透明度和完整性的关键工具。这种透明度支持投资者的知情决策，并有助于保持市场完整性的信心。

披露在帮助投资者和客户识别和评估与AI系统相关风险方面也发挥着重要作用。这些风险可能包括数据质量问题、算法偏见、幻觉以及对市场公平性和稳定性的潜在更广泛影响。通过审查适当的披露，投资者和客户在做出投资决策或选择参与特定服务或产品时能更好地考虑这些风险。

同时，披露应进行校准以避免可能损害网络安全、知识产权或关键系统韧性的信息披露。虽然针对投资者的高层、结果导向披露可能是适当的，但关于AI系统架构、模型漏洞或专有方法的详细技术信息如果公开可能引入运营或安全风险，可能对投资者没有用处。因此，对披露的监督应取得适当平衡：提供有意义的、可理解的信息，使利益相关方能够了解AI在金融产品和服务中的作用，同时避免可能增加安全风险或损害实体竞争地位敏感信息。适当披露的内容将因监管框架而异，但监管机关可能需要考虑向投资者披露的信息的重要性、信息的 ??或商业敏感性、与披露相关的安全风险以及对市场信心的潜在影响。

全面披露实践面临的挑战包括：披露不适合受众；术语不一致（如哪些系统被归类为AI系统、哪些不是）；关于AI系统部署位置和方式的清晰度不足；第三方AI组件披露不足（实体依赖第三方提供商提供披露而缺乏内部AI专业知识）。使用通用或促销性声明也会带来额外挑战；重大风险披露不足；使用缺乏实体特定信息的通用或样板语言，准确反映AI的使用方式及相关风险；以及与AI系统使用相关的收益和风险呈现不平衡。

框4：识别与人工智能相关的误导性、不准确或虚假声明

实体可能在资本市场中做出与AI使用相关的误导性、不准确或虚假声明。这些声明可能涉及AI开发、实施、使用、功能和绩效。这些声明可能出现在申报文件、报告、网站和社交媒体中。这种行为有时被称为"AI清洗"，可能成为某些司法管辖区对市场参与者采取执法行动的基础。调查显示，受访者观察到受监管实体在投资组合管理中未充分披露AI系统使用的情况、对AI相关投资活动的虚假陈述、对AI系统在投资研究或证券选择中实施水平的虚假陈述，以及对归因于AI系统的虚假绩效报告。这种行为在某些资产管理人、基金经理和发行人中被观察到。

3.4 记录保存和报告

通常，大多数资本市场监管框架要求市场参与者记录重要的日常决策，以支持这些决策的可审计性、透明度和可解释性。市场参与者使用AI系统，特别是代理AI和GenAI系统，挑战了这些传统要求，因为在某些情况下AI生成的输出可能复杂且难以解释。

为促进可审计性、透明度和可解释性，监管机构通常要求市场参与者记录其AI系统的使用。AI系统的采用不应尽可能避免记录保存要求。文档和日志应在不同生命周期阶段维护：设计、开发、修改、部署、持续监测和停用。此类文档和日志应促进AI系统使用的有效监督和监测，并支持市场参与者对其AI系统输出、AI系统在其整个生命周期中的正常运行以及发生不利结果时实施纠正措施的问责。任何此类负面结果应记录并进行根本原因分析以确定其原因及所需补救。监管机关可能需要专家专业人员和额外技术工具来审查这些与AI系统相关的记录和文档。

报告是指受监管实体如何向监管机关传达其受监管活动的信息。全面定期的报告可帮助监管机关保持对可能给市场及其参与者及其法定目标带来风险的活动进行适当监督。随着AI系统嵌入核心功能（如交易、风险管理、客户沟通和入职、交易监控、反洗钱和运营流程），报告框架使监管机关能够捕获与AI使用相关的信息。

机构有效定期的报告也可以帮助监管机关识别与AI系统使用相关的新兴趋势、风险和系统性漏洞，这些可能对投资者保护、市场完整性和金融稳定性产生不利影响。这可以包括对AI部署规模和重要性的可见性、对第三方提供商的依赖、控制数据输入和系统输出的治理、系统在生产环境中如何测试和监测。及时报告，适当详细程度，也支持可能影响客户、市场或机构运营韧性的事件、系统故障或数据完整性问题的早期识别。

随着AI使用的持续增长，监管机关可考虑审查现有报告要求在新兴AI技术和技术带来的挑战面前是否仍然适用。此类审查可涉及加强现有监管要求和预期、建立专门或修订的AI报告模板，或将AI相关数据点整合到更广泛的运营或技术风险报告框架中。无论采用何种方法，报告应旨在为监管机关提供充分洞察以行使有效监督，同时避免对实体的不必要负担。

监管工具包

表6概述了监管机关在监督AI系统在金融产品和服务中使用的信息披露和透明度（适当时）时需要考虑的各领域，包括关键考量因素和监管机关可能认为有用的示例问题。

表6：评估AI使用的信息披露

3.5 AI使用的记录保存和报告

表5概述了监管机关在监督AI系统在金融产品和服务中使用的记录保存和报告（适当时）时需要考虑的各领域，包括关键考量因素和监管机关可能认为有用的示例问题。

表5：评估AI使用的记录保存和报告

3.6 监测AI使用

随着AI系统在资本市场中越来越多地部署，识别和开发一致的实体AI使用指标成为监督过程中越来越重要的部分。这些指标支持基于风险和比例的监管和监督方法，使机关能够更好地理解AI采用模式，识别风险较高的领域，并优先安排监督接触。指标监测增强了AI使用的监督，使监管机关能够及早识别可能破坏投资者和市场保护的活动。

表7概述了监管机关在监督金融产品和服务中AI使用时可能认为有用的关键指标示例。这些包括通过调查结果突出显示的被访IOSCO成员使用的指标。

表7：监督AI使用的关键指标

数据源

为支持金融机构监督和上述指标收集分析，监管机关可考虑各种数据源、工具和技术。正如FSB 2025年报告所强调的，并通过调查结果证实，数据最常通过以下方式收集：

• 监督报告以及检查和检查期间的数据收集：通过监督报告、检查和检查收集的数据可在可行时包括AI相关数据。此类数据，特别是在定期收集时，可以对受监管实体的AI使用进行定量和定性分析。

• 通过监督接触与实体定期和结构化外联和接触：与实体的直接接触可以增强对AI系统如何在金融产品和服务中使用以及风险可能出现在哪里的理解，同时加强监管要求和预期。

• 市场参与者调查：虽然监管机关很少使用调查，但根据调查结果，跨行业调查可以促进有效监测，覆盖AI清单、第三方依赖和集中以及AI相关投资，调查设计保持一致但灵活、及时和前瞻性，以捕捉新兴发展。

• 公开可用信息研究：公开报告（如年度报告、新闻稿、公司披露、行业和部门报告）可在更集中接触之前提供信息。

• 监管机关使用的实时监测工具：只有少数机关报告使用实时能力，包括通过AI支持的检测工具分析交易行为的系统。实时监测意味着成本效益评估，但跨境信息共享可以帮助降低开发此类能力的成本和摩擦。

• AI工具：虽然大多数回应调查的IOSCO成员表示他们目前未使用AI系统支持其监测活动，但少数使用AI系统分析日常监测或公开申报中的数据，以检测异常值、异常或扫描可用数据以获取相关信息。据报告，分析使用商业和内部开发工具进行。

结论

本报告中的监管工具包旨在为IOSCO成员在其对资本市场金融产品和服务中AI系统使用的监督中提供实用和非规范性的支持。IOSCO成员在部署这些工具时应考虑其具体的监管框架和司法管辖情况。工具包并非详尽无遗，也不旨在取代与受监管实体的持续接触或IOSCO成员自己的监管方法。

IOSCO将审查各行业在信息披露、AI记录保存和报告以及治理方面使用AI系统的做法。IOSCO将继续与FSB等其他国际组织接触，以支持在金融系统AI使用方面的一致监管方法，并响应FSB关于金融系统AI使用的持续工作。

IOSCO欢迎利益相关方对本报告所述监管工具包的反馈。回复者被邀请分享他们对报告中工具的看法以及行业中的任何新兴实践。反馈可通过简短调查提交，截止日期为6月26日。IOSCO将在继续开发AI工作时考虑回复，包括下一阶段对行业新兴实践的审查。