2026年11月2日，在香港会议展览中心举行的香港金融科技周上，香港证监会行政总裁梁凤仪表示，证监会计划为持牌机构制定网络安全框架，并为自主程度较高的AI应用制定指引。

按照她介绍的方向，所有持牌机构都要有基本的网络安全要求，风险较高的机构还要满足更严格的要求。同时，金融机构使用AI时，需要保留人的监督，并明确出了问题由谁负责，具体规则和实施安排，还有待正式文件公布。

证监会同日公布的一项调查显示，在20家受访大型金融机构中，30%表示已经在实际业务中使用AI智能体，另有25%正在有限范围内试用或测试。这里的智能体，是指能够调用工具、执行任务的AI。

当AI开始参与实际工作，一个问题就变得越来越具体：哪些事情可以交给它自己完成，哪些事情必须由人把关？

梁凤仪认为，要求人审核AI的每一个中间步骤，并不现实，影响较小、出了错也容易纠正的工作，可以先探索更多自主操作；但涉及客户建议、投资组合决策和交易执行，就需要更严格的保障。

这对金融机构提出了更高要求：既要让AI发挥效率，也要知道它能做什么、何时需要干预，以及出了问题怎样查清责任。

香港证监会对AI安全的关注已有一段时间。2024年11月就发布了生成式AI语言模型的使用通函，涉及管理层责任、模型管理、网络和数据风险。今年6月，又针对AI辅助网络攻击提出了增强防护要求。

这次表态值得关注的地方，是监管同时面对两件事：金融机构自己使用AI，怎样避免泄露数据、越权操作和业务出错；攻击者也在使用AI，金融机构怎样跟上攻击速度，及时发现问题、修补漏洞。

传统安全工作仍然重要。梁凤仪谈到近期PHP漏洞时提到，部分持牌法团曾主动关闭网站，等待修补；少数机构则因为系统供应商出现问题，导致业务中断。这个例子说明，补丁是否及时、供应商是否可靠，都会影响金融服务能否正常运行。

与此同时，AI接入业务系统后，也带来了需要重新检查的地方。

举个例子，让一个AI智能体查阅公开资料，与允许它读取客户信息、修改业务记录，甚至提交交易操作，需要的授权和防护显然不同，它拿到的权限越多，一次错误可能影响的范围就越大。

因此，金融机构需要在使用之前想清楚：这个AI替谁工作，能看哪些数据，能调用哪些工具，能做到哪一步。如果为了方便，直接让它继承某个员工的全部权限，一项简单任务就可能带上许多不必要的风险。

防护措施也要落实到真正执行操作的系统里。例如，批量修改客户数据时，可以检查修改范围，并安排人工复核；可能影响客户资产或形成对外承诺的操作，可以增加审批，必要时直接拦截。今年6月的通函已经涉及最小权限、工具权限限制，以及重要操作的发起和复核安排。

出了问题，还得查得清楚：AI接到了什么任务，使用了哪些数据和工具，谁给了它权限，最后执行了什么操作。只保存聊天记录，往往不足以回答这些问题。机构还需要保留与实际操作有关的记录，帮助判断错误发生在哪个环节。记录可以帮助追查行动，但无法保证完整解释模型内部的推理过程。

人的监督，也要有具体的人和办法。业务部门要清楚AI承担什么工作，安全和合规人员要能检查它的行为；一旦发现异常，机构要有人能够停止任务、收回权限，并处理已经造成的影响。

这些具体问题，也让网络安全产业看到了更明确的服务方向。

首先，安全公司可以帮助客户判断，一个AI应用是否适合上线。测试应当贴近实际业务：它会不会读到不该读的数据，能不能绕过审批，接到错误指令后会不会执行危险操作。客户需要看到测试结果，也需要知道发现的问题该怎么改。

其次，现有安全系统需要跟上AI的使用方式。金融机构已经部署的身份管理、数据保护和审计系统，要检查能否管住AI调用工具、连续执行任务的过程。更换模型或工具之后，原来的防护是否还有效，也需要重新验证。这会带来系统改造、集成和后续维护的需求。

还有一类机会，是帮助安全团队用好AI。AI可以参与漏洞分析、威胁排查和事件响应，但客户最终关心的是：究竟节省了多少工作，误报是否增加，人工复核会不会反而更费时间。如果AI能够自动处置安全事件，还要考虑误操作是否会影响正常交易和客户服务。

这意味着，安全公司的产品和服务，需要用客户能检查的结果来证明价值。能否拦住一次越权操作，能否查清一次异常行为，能否在不影响业务的情况下处置风险，都会成为更有说服力的依据。

当然，从监管表态到实际采购，还要经过规则明确、机构评估和预算安排。部分能力可能由金融机构自己建设，也可能由模型厂商、云平台或现有安全产品提供。证监会的调查也提到，成本、系统集成和人才不足，都会影响AI应用的推进。

接下来，值得跟踪的是正式规则怎样写，金融机构会怎样调整AI的权限，以及哪些安全工作需要外部公司协助完成。

金融机构希望AI承担更多工作，就需要同时管住它的权限、发现它的错误，并在必要时及时叫停。网络安全产业的机会，也将来自帮助客户把这些具体问题解决好。

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