移动支付网讯：美国货币监理署（OCC）正式出台《银行超级智能（Super Intelligence，简称SI）使用监管框架》，供银行审查人员评估全美国民银行、联邦储蓄协会在信贷决策、支付、反欺诈、客户服务、风险管理等业务场景中，对生成式AI、智能代理（Agentic SI）技术的应用与配套风控体系。OCC表示，该文件是金融业负责任拥抱AI创新的重要里程碑；本文件仅为检查员工作指引，并非面向银行的强制性新规，不创设新的法定监管义务，后续还会跟随技术迭代持续更新框架文本。

这套监管框架以六大核心支柱为总纲，向下拆解为16项具体监管评估模块，六大支柱分别为：目的、风险、控制、监督、韧性、保障。16个评估维度覆盖明确使用边界、风险分级评估、人工介入管控、治理问责、模型风险管理拓展、数据治理、隐私保护、合规管理、第三方供应商风险、业务韧性、网络安全、性能监控、测试、文档可审计性、内部独立审计、报告与透明度。

监管文件的核心原则：超级智能（SI）不被视作一类独立的风险大类，银行无需单独制定一套SI专属风险偏好。SI带来的风险，将归入银行现有的操作风险、合规风险、信用风险等既有风险管理体系内开展识别、计量与管控。

在风险分级逻辑上，OCC明确，风险等级不取决于AI模型本身技术先进程度，而是重点评估系统一旦出错或被滥用所造成的潜在后果、权限的让渡程度、人工监督力度三大要素。评估过程会综合考量决策后果是否可逆、对客户与财务造成的冲击大小、数据敏感等级、系统可解释性、权限覆盖范围等关键指标。

据此采用分级管控思路：高后果的业务场景，例如完全自主执行客户面向支付的智能代理、实时信贷审批，需要施加更强约束，收紧系统自主权限，增加人工审核、独立验证、故障隔离手段；而低风险内部办公工具，则适用轻量化管控，不强制套用同等严苛标准。框架给出四级风险示例：

一级（关键风险）：高自主、不可逆、高财务影响，如自主支付代理；

二级（高风险）：直接执行动作或高权重决策支持，如AI辅助信贷承保；

三级（中等风险）：必须人工终审的决策辅助，仅限可逆操作；

四级（低风险）：不触碰客户与财务数据，仅用于内部办公生产力工具。

针对代理式AI的特有风险，框架专门强调“系统在线可用，但输出行为错误”这一新型风险场景，要求银行配置熔断开关、速率限制、最小权限、故障隔离、事后客户补救等能力，防范智能代理在系统未宕机前提下做出错误交易、违规操作。同时针对提示注入、数据投毒、模型幻觉、第三方基础模型依赖、非确定性模型输出等生成式AI特有风险给出审查要点。

OCC表示，超级智能与代理式AI仍处于快速迭代阶段，银行持续在更多新业务场景落地该类技术。这份框架属于“活文档”，监管机构将结合技术演进、行业实践、市场反馈定期修订更新这份检查员指引文件。