欧洲中央银行关于简化人工智能协调规则实施的法规提案的意见

欧洲央行关于人工智能法案简化实施提案的意见

引言与法律依据
欧洲央行于2026年3月13日发布意见，针对欧盟委员会提出的关于简化人工智能统一规则实施条例的提案（CON/2026/10）。该提案旨在通过简化欧盟2024/1689号条例（AI法案）的实施，促进内部市场的创新和竞争力，同时确保公共利益的保护。欧洲央行认为，随着信贷机构越来越多地依赖高风险和通用型人工智能系统，建立简化的监管框架对于确保合规性至关重要。

一般性观察

1. 创新与监管平衡：欧洲央行欢迎提案的目标，即在促进创新的同时，确保对健康、安全、基本权利等公共利益的持续高水平保护，以及人工智能的可靠和合乎道德的使用。
2. 创新路径：从审慎监管角度看，建立合理的创新路径允许信贷机构在受控环境中安全地试验人工智能解决方案，同时及时发现潜在风险，支持银行业技术进步和欧洲央行评估其对运营弹性、模型风险和数据治理的影响。
3. 监管职责：提案不增加欧洲央行作为信贷机构审慎监管者的义务，也不需在监管中应用AI法案。但鉴于欧洲央行对信贷机构信息技术风险的监管，以及AI法案部分要求与欧盟金融服务法的重叠，欧洲央行与国家市场监管机构之间需加强协调和信息交换，以确保监管一致性。

机构职责与监管权力

1. 监管范围：根据欧盟运行条约第127条和SSM条例，欧洲央行负责信贷机构的审慎监管，但合规性评估、违规识别和AI法案执行属于市场监管机构的职责。
2. 信息报告：AI法案要求参与单一监管机制的受监管信贷机构的市场监管机构及时向欧洲央行报告可能对其审慎监管任务感兴趣的信息。

监管信息交换

1. 双重合规问题：信贷机构若符合欧盟金融服务法要求，则被视为符合AI法案部分要求，但欧洲央行缺乏AI法案的市场监管授权，导致监管冲突风险。
2. 信息共享机制：欧洲央行建议在AI法案中明确授权欧洲央行与国家市场监管机构（尤其是受CRD监管的机构）在“按需知”基础上共享审慎监管信息，并要求国家银行监管机构向欧洲央行和银行监管机构报告相关信息，以避免监管重复和提升效率。

模型与用例范围

1. 通用线性模型豁免：欧洲央行建议明确将线性回归和逻辑回归等通用线性模型排除在AI法案高风险人工智能系统定义之外，因其具有高度可解释性和透明性，不符合AI法案针对复杂、非线性或自学习系统的监管需求。
2. 内部模型与信用评分：AI法案将用于评估个人信用或建立信用评分的人工智能系统列为高风险，但内部模型在信贷审批中起关键作用，可能导致审慎监管者与市场监管机构提供冲突性指导。欧洲央行强调需加强协调，但即使信息共享也无法完全解决根本问题。
3. 协调机制：欧洲央行建议加强欧盟委员会AI法案实施指南与欧洲金融监管体系指导的一致性，以避免不必要的行政负担，支持监管框架的协调统一。

具体修订建议

1. 明确监管边界：在AI法案中增加条款，明确其不损害欧洲央行作为信贷机构审慎监管者的权力。
2. 自愿性标准：明确采用AI法案第40条统一标准的自愿性，避免与现有监管（如CRR、CRD）冲突。
3. 信息共享授权：修订AI法案第74条，授权欧洲央行与市场监管机构共享信息，并要求国家银行监管机构向欧洲央行和银行监管机构报告相关信息。
4. 引入行业监管机构：允许欧洲银行管理局和欧洲保险与职业养老金管理局参与AI法案实施指南的制定，以利用其领域专业知识，确保监管要求与现有框架协调一致。
5. 豁免通用线性模型：在AI法案附件III中明确豁免仅依赖线性或逻辑回归且有人工监督的信用评估人工智能系统。