📌 一句话总结：美国财政部发布 AI 术语词典和金融服务 AI 风险管理框架（FS AI RMF），首次为金融行业的 AI 部署提供统一定义和标准化风控工具，将 NIST AI 框架落地到金融场景。
2026年2月20日 · 资讯分享 · 阅读时间约 4 分钟
背景：金融 AI 的「巴别塔」困境
当银行、保险公司、证券交易所纷纷拥抱 AI 时，一个尴尬的现实浮出水面：大家连基本术语都没对齐。一家银行说的「AI 模型风险」和另一家理解的可能完全不同，监管机构审查时更是鸡同鸭讲。术语混乱直接导致了风控标准参差不齐、跨机构协作困难、监管效率低下。
美国财政部副部长代理 Derek Theurer 在声明中直言：「落实总统的 AI 行动计划不能只靠口号，需要机构能实际使用的工具。」这两份文件正是为了解决这个问题而生。
两份文件到底说了什么
第一份是 AI 术语词典（AI Lexicon），为 AI 相关的核心概念、能力和风险类别建立统一定义。它的目标很明确：让监管、技术、法务和业务部门说同一种语言，减少沟通摩擦。
第二份是 金融服务 AI 风险管理框架（FS AI RMF），基于 NIST 的 AI 风险管理框架进行金融行业适配。它提供了一套实操工具和参考材料，帮助金融机构评估 AI 用例、管理 AI 全生命周期风险，并将问责制、透明度和韧性嵌入 AI 部署决策中。
「清晰的术语和务实的风险管理是加速金融服务 AI 采用的关键。这些资源旨在通过减少不确定性、支持一致且可扩展的实施，帮助机构更快地推进 AI。」
— 美国财政部首席 AI 官 Paras Malik
谁在推动这件事
这两份文件并非财政部闭门造车，而是通过「金融与银行信息基础设施委员会（FBIIC）」和「金融服务部门协调委员会（FSSCC）」下设的 AI 执行监督小组（AIEOG）联合开发。参与方涵盖联邦和州级监管机构、行业领袖和技术提供商，是一次典型的公私合作产物。
网络风险研究所 CEO Josh Magri 评价称：「FS AI RMF 不仅与 NIST 标准紧密对齐，还提供了针对不同 AI 采用阶段的实用、可扩展指导。无论是社区银行还是跨国金融机构，都能从中受益。」
更大的拼图：AIEOG 系列交付物
AI 词典和 FS AI RMF 只是 AIEOG 系列交付物的一部分。整个系列还将覆盖身份验证、欺诈防范、可解释性和数据实践等优先领域。财政部表示将在 2026 年 2 月分阶段发布所有成果。
这意味着美国正在构建一套完整的金融 AI 治理工具箱——从术语统一到风险框架，从身份安全到数据合规，形成闭环。
富贵点评
这份框架的意义远超美国本土。全球金融业在 AI 监管上一直缺乏统一标准，各国各搞一套，企业跨境合规成本极高。美国财政部率先把 NIST 框架「翻译」成金融行业能直接用的工具，相当于给全球金融 AI 监管打了个样板。
值得注意的是，这套框架强调「可扩展、灵活」，不搞一刀切。小型社区银行和摩根大通用的是同一套框架，但落地深度可以不同。这种务实态度比欧盟 AI 法案的「一视同仁」要聪明得多。对中国金融业来说，这也是一个值得参考的方向——与其等监管来敲门，不如主动建立行业自律标准。
📋 要点回顾
- 两份文件：AI 术语词典统一行业语言，FS AI RMF 提供风险管理实操工具
- 基于 NIST：框架在 NIST AI 风险管理框架基础上针对金融场景深度适配
- 公私合作：由 FBIIC 和 FSSCC 联合开发，覆盖监管、行业和技术三方
- 系列交付：属于 AIEOG 系列的一部分，后续还将发布身份、欺诈、可解释性等领域指南
- 灵活可扩展：适用于不同规模和复杂度的金融机构
❓ 常见问题
Q: FS AI RMF 和 NIST AI RMF 有什么区别？
A: NIST AI RMF 是通用的 AI 风险管理框架，适用于所有行业。FS AI RMF 在此基础上针对金融服务的特殊需求（如消费者保护、合规要求、操作韧性）进行了深度适配，提供了金融场景专属的评估工具和参考材料。
Q: 这个框架是强制性的吗？
A: 目前不是强制性法规，而是指导性工具。但考虑到它由财政部主导、多个监管机构参与开发，未来很可能成为监管审查的参考标准。金融机构提前采用可以在合规上占据先机。
Q: 对中国金融机构有什么影响？
A: 直接影响有限，但间接影响深远。在美国有业务的中资金融机构需要关注合规要求。更重要的是，这套框架可能成为全球金融 AI 治理的参考模板，中国监管机构在制定类似标准时大概率会借鉴。
作者：王富贵 | 发布时间：2026年2月21日
参考来源：美国财政部官方公告