新加坡AI监管框架概览及企业合规指引

引 言

新加坡作为亚洲重要的科技创新枢纽，长期秉持“亲创新、风险导向”的监管理念，致力于在推动技术发展与保障公共利益之间实现动态平衡。新加坡政府分别于2023年12月及2024年10月宣布推出“国家人工智能战略2.0”及“智慧国2.0”，旨在将AI转化为公共利益、确立其在AI行业的全球领先地位。据Tracxn最新数据¹，截至2026年7月，新加坡目前拥有约605家AI企业，是香港的2.5倍以上，在区域AI生态规模上占据明显优势。

新加坡的AI政策以包容性增长、驱动创新以及建立社会信任为三大核心支柱，政府注资超过10亿新元全力打造顶尖的研究中心并深化研发路线，重点深耕教育、智慧社区及医疗等关键领域。在推进技术发展的同时，新加坡政府致力于构建严密的AI治理与安全体系，于2026年2月成立了国家人工智能理事会（National AI Council）负责提供战略方向、推动国家AI议程并统筹相关资源与监管框架，从“国家战略层面”确保人工智能和数字基础设施的安全、弹性和可持续性。

与欧盟通过《人工智能法案》建立全面、强制性监管框架的路径不同，新加坡采取以现有法律为基础、辅以自愿性框架及行业指引的监管模式。这种模式既为AI企业提供了清晰的操作指引，也为技术创新保留了较大空间。此外，新加坡政府也推出了针对性立法以应对相关风险：其中《网络安全（救济与问责）法》主要聚焦网络伤害（包括AI生成内容可能带来的危害），已于2026年6月29日正式生效，而《数码基础设施法案》则旨在加强数字基础设施的安全与韧性，也于2026年7月正式展开公众咨询。

本文将系统梳理新加坡当前AI监管框架的主要内容，并重点解析《人工智能模型治理框架》、《个人数据保护法》及《网络安全（救济与问责）法》的相关内容，并为AI企业提供具有实操价值的合规建议。

一、新加坡AI整体监管框架

新加坡目前形成了多层次的AI监管体系，主要包括以下几个层面：

1.政策性战略指引：国家人工智能战略（National AI Strategy, 下称“NAIS”）是新加坡AI发展的战略蓝图。2023年发布的NAIS 2.0及2026年的进一步更新，重点围绕AI在关键经济领域的应用与治理能力建设，为整体AI监管方向提供战略引领。

2.强制性法律基础：

（1）《个人数据保护法》（Personal Data Protection Act, 下称“PDPA”）是AI数据处理的核心法律依据，适用于AI系统在收集、使用、披露及跨境传输个人数据时的全流程，尤其对个人数据跨境传输合规具有重要影响。

（2）《网络安全（救济与问责）法》（Online Safety (Relief and Accountability) Act 2025, 下称“OSRAA”）是新加坡强化网络平台问责制的强制性立法。该法设立了在线安全专员，授权其针对有害网络活动（初期重点打击亲密影像侵害、基于影像的儿童虐待、人肉搜索、网络骚扰、网络跟踪）发布移除内容或禁用访问等指令。这些有害网络活动也包括利用生成式AI制造的虚假内容。该法案核心在于建立“在线伤害通知”制度：若平台未在合理时间内针对有害网络活动履行法定尽职义务并采取合理响应，即构成法定侵权，受害者有权提起民事诉讼申请损害赔偿。

（3）《数码基础设施法案》（Digital Infrastructure Bill）（尚未正式立法）是新加坡保障AI算力基础设施安全与韧性的核心立法。法案确立了针对“重大基础数码基础设施服务商”（Major FDI，如大型云计算服务）及“数据中心运营商”（Data Centre Operators）的强制性许可制度。被许可方必须落实严格的物理及网络安全措施、业务连续性与灾难恢复计划，并承担强制性的安全事件及服务中断报告义务。特别针对数据中心，法案引入了环境可持续性监管，强制要求其符合能源与用水效率标准。为确保威慑力，违法企业最高可面临100万新元或在新加坡年营业额10%的罚款。该法案为AI模型训练及大规模部署所需的底层计算资源提供了关键的合规支撑与安全保障。

3.自愿性软法框架：《人工智能模型治理框架》（Model AI Governance Framework）由资讯通信媒体发展局（IMDA）和个人数据保护委员会（PDPC）联合发布，是一个自愿性、基于问责制的工具，旨在将抽象的伦理原则转化为企业可操作的治理措施，是企业开展AI治理的主要参考依据。该系列自2019年首次发布后，已根据技术发展持续迭代，目前包括2024年发布的生成式AI版本和2026年发布的智能体AI版本。

4.技术验证工具：AI Verify 是全球首个由政府推动的AI治理测试框架和工具包。它帮助企业将抽象的治理原则转化为可量化的测试实践，验证AI系统在公平性、可解释性、稳健性等方面的表现。

5.部门专项指引：针对金融等重点行业，相关监管机构发布了专门的AI应用指引。如在金融领域，新加坡金融管理局于2018年发布FEAT原则后，于2026年3月发布《人工智能风险管理操作化手册》（AI Risk Management Operationalisation Handbook），为金融机构提供更具体和可操作的AI风险管理指引，与通用AI治理框架形成互补。

整体而言，新加坡已构建起“战略指引 +法律基础 + 软法框架 + 技术工具 +部门规范”的多层次AI监管体系。该体系既保持了足够的灵活性，也为企业提供了较为清晰和可操作的合规路径。

二、《人工智能模型治理框架》

新加坡的AI监管路径以《人工智能模型治理框架》为基石。该框架自2019年1月首次发布以来，已根据AI技术演进持续迭代：

• 《人工智能模型治理框架》（2019年1月首次发布）：聚焦传统AI，旨在为企业提供可直接落地的实用指引，帮助解决AI部署中的关键伦理与治理问题；

• 《人工智能模型治理框架（生成式AI版）》（2024年5月发布）：专门针对生成式AI新增的风险（如幻觉、版权争议、内容溯源、训练数据治理等），旨在提出一套系统且平衡的方法，在应对生成式AI相关风险的同时继续促进创新。该框架呼吁所有关键利益相关方——包括政策制定者、产业界、研究界以及更广泛的公众——共同履行各自的责任。框架提出九大维度（问责、数据、可信开发与部署、事件报告、测试保障、安全、内容溯源、安全与对齐研发、AI向善），建议从整体角度加以考量，构建一个更全面可信赖的AI生态系统。

• 《人工智能模型治理框架（智能体AI版）》（2026年发布）：在上述框架基础上，针对智能体AI的自主行动能力进一步专项深化。此版本为企业提供了智能体AI风险的结构化概述，以及管理这些风险的最佳实践。该框架主要面向希望部署智能体AI的企业，无论其是自主开发AI代理，还是使用第三方智能体解决方案。

《人工智能模型治理框架》主要围绕以下四大核心支柱构建，适用于任何行业及规模的企业：

1. 内部治理结构与措施

企业不应从零开始，而应将AI治理融入现有的合规与企业风险管理框架中。具体实操步骤包括：

• 明确角色与职责分配：建议指定专门人员（如首席数据官、隐私官）或跨部门协调机构（如AI伦理审查委员会）负责监督AI部署的各阶段，并确保AI风险的决策权重提升至董事会级别。

• 建立分层培训体系：针对直接参与AI开发部署的技术人员，应培训其解读模型输出及检测偏见的能力；针对销售或客服等非技术岗位，则需培养其AI风险敏感度，确保其在系统出现异常时能够及时上报给组织内的专家。

• 制度化知识转移与审计：建立正式的知识转移机制（Knowledge Transfer），以规避因关键人员流动导致的治理真空。此外，企业应定期对内部治理结构的有效性进行审计，并在组织架构或技术环境发生重大变化时进行即时复核。

2. 确定AI决策中的人类参与程度

框架提倡采用基于风险的评估方法，通过衡量AI决策产生损害的可能性（Probability）与严重程度（Severity）来确定AI决策中的人类参与程度。核心考量因素包括：

• 损害的性质与可逆性：评估损害是物理性的还是无形的（如声誉损害），以及个人在受到不利决策影响后获得救济的难易程度。

• 操作可行性：考虑人工介入是否具有实际意义。例如，在高频金融交易或自动驾驶等毫秒级决策场景中，强制人工实时确认可能并不现实。

• 介入模式的精准匹配：企业应根据风险评估结果选择人类介入的具体模式，包括(1) “人类在环”（Human-in-the-loop），人工不指令则系统不执行，适用于医疗诊断等高风险AI应用；(2) “人类监控”（Human-over-the-loop），系统自主运行但人工可随时接管，适用于导航路径规划等中风险应用；(3) “人类不在环”（Human-out-of-the-loop），全自动执行且无人工干预选项，仅适用于AI推荐等低风险应用。

3. 运营管理

此支柱关注AI全生命周期中的数据责任与模型完整性。企业应落实以下技术管控措施：

• 数据谱系（Data Lineage）追踪：建立可视化的数据追踪机制，明确数据的来源、采集方式、清洗逻辑及如何维持长期准确性。通过理解数据谱系，企业可以更有效地追溯并修复由于数据偏差导致的决策错误。

• 偏见最小化：在模型开发阶段采取技术手段（如反事实公平测试）来识别并减少训练数据中的固有偏见，防止产生歧视性结果。

• 提升模型透明度与稳健性：对于影响重大的模型（指其输出结果、预测或决策会对人类生命安全、核心人身权利、重大财产利益或社会公共秩序产生决定性或难以逆转影响的AI模型），建议实施对抗性测试（Adversarial Testing）（指模型上线前，故意制造“恶意、极端或被篡改的输入”来测试AI系统的反应）及反事实说明（Counterfactual Explanations）（指通过描述“如果过去的事实发生怎样的微调，模型的输出结果就会发生根本性逆转”让普通人理解AI的逻辑。如告知用户：“若您的债务降低15%，您的贷款申请即可获批”）；同时建议为高风险系统安装“黑匣子记录仪”，记录所有输入流以便进行事故回溯审计。

4. 利益相关者互动与沟通

透明的沟通是建立公众信任的关键。企业应超越简单的隐私协议，采取主动沟通策略：

• 分层披露与解释政策：明确告知用户哪些产品是由AI驱动的，说明其决策逻辑以及决策对用户的潜在影响。在披露标准上，应遵循等效原则，即对AI决策的解释深度应不低于人类决策的标准。

• 建立双向反馈与人工复核渠道：设立由数据保护官（DPO）或质量管理经理直接负责的反馈通道。对于产生实质性不利影响的自动决策，必须赋予用户申请人工复核的权利。

• 用户界面的可用性测试：在部署前对用户界面进行易读性测试（如Fry或Flesch-Kincaid测试），确保相关解释能被普通用户理解。针对具备主动学习能力的模型（如聊天机器人），企业需发布AI可接受使用政策，防止外部用户通过恶意输入操纵模型的性能。

2026年发布的智能体AI治理框架

基于《人工智能模型治理框架》建立的基本原则，2024年生成式AI版与2026年智能体AI版分别针对生成式AI及智能体AI带来的内容生成风险（如版权、幻觉）及自主行动风险（如授权越权、级联错误）进行了专项实务深化。开发部署生成式AI或智能体AI的企业在遵循相关版本要求的同时，仍应遵循《人工智能模型治理框架》的基本原则。

2026智能体AI版本针对智能体AI带来的级联错误、授权越界及问责模糊等新挑战，提出了以下四个核心治理维度：

1. 事前风险界定与边界限制

智能体AI框架要求企业从“事后救济”转向“事前风险界定”，重点在于提前评估智能体的“行动空间”（Action-space），即其被允许调用的工具和系统权限。与传统框架侧重决策透明度不同，新规强调落实最小权限原则并施加确定性限制（Deterministic limits）（如沙盒环境），严格限制其修改核心数据库或访问敏感系统的权限，以防止智能体自主产生不可逆的损害。

2. 强化实质性的人类问责机制

在自主性更高的环境下，传统的人类监督容易陷入“自动化偏见” (Automation bias) ，即人类过度信任系统而导致监督流于形式。为此，框架引入了精细化的价值链分工，明确了模型开发商、平台提供商、系统部署者及终端用户之间的责任链条。企业被要求在高风险或敏感决策节点设置强制性人工审批点，并定期审计人工监督的有效性（如检查响应时间与审核质量），确保人类在复杂交互中始终保留实质性的控制权。

3. 嵌入生命周期的技术控制

鉴于智能体与环境的交互是实时且动态的，技术控制必须从静态的数据管理延伸至运行时的实时监控 (Runtime controls)。这包括实施API调用速率限制、实时过滤违规指令以及建立详尽的推理链日志。针对日益普及的多智能体协作场景，框架特别要求进行专项压力测试，以预防由于智能体之间的数据错误传播而产生的系统性联动效应。

4. 赋能终端用户责任

由于终端用户在智能体时代的角色从“信息接收者”转变为“任务监督者”，企业不仅需要通过透明度措施（如事实清单）告知用户智能体的局限性与潜在失败模式（如幻觉），还必须开展针对性的教育培训。框架特别强调防止“职业技能流失” (Tradecraft loss)，即确保人类在智能体接管常规任务后，仍能保留核心业务判断力与操作知识，以便在系统失效或遭遇安全威胁时能够迅速介入并接管。

三、《个人数据保护法》（PDPA）

根据PDPA的基本原则：(1) 企业必须先获得个人的明示同意，才能收集、使用或披露其个人数据；(2) 企业只能为了向个人已告知且合理的特定目的收集、使用或披露数据；(3) 企业在收集、使用或披露数据之时或之前，必须向个人说明处理数据的具体目的，(4) 企业必须实施合理的安全保障措施（如加密、防火墙、访问权限控制），防止个人数据遭受未经授权的访问、收集、篡改或泄露，(5) 企业必须确保收集的个人数据是准确且完整的，特别是当这些数据可能影响决策或被披露给第三方时，及(6) 个人有权要求企业提供其被持有的个人数据副本，并了解这些数据在过去一年内是如何被使用的，也有权要求企业更正其数据中的错误或遗漏。此外，企业将个人数据传输到新加坡境外时，必须确保接收方国家或机构提供与 PDPA 相当的保护力度（例如通过签署具有法律约束力的合同或通过 APEC CBPR 认证）。

以上PDPA针对个人数据的合规要求同样适用于AI企业。鉴于AI业务流程中的特点，新加坡政府通过今年对法例的修订为AI模型训练与创新提供了更切实际的个人数据合规路径。

1. “明示同意”的豁免

传统的“明示同意”原则在AI大规模模型训练中往往面临操作困境。PDPA通过以下豁免条款为企业提供了合规空间：

• 商业改进豁免（Business Improvement Exception）：在无法实现个人数据匿名化后才用于模型训练，且一个理性的人会认为该用途在当时情境下是恰当的前提下，PDPA允许AI企业在无需获得个人事前明示同意的情况下，将合法持有的个人数据用于改进/增强服务、开发新功能或了解用户行为。这对于依赖存量数据进行算法迭代的AI模型至关重要。

• 合法利益豁免（Legitimate Interests Exception）：若处理个人数据的利益超过了对个人的任何潜在不利影响，企业可在未获得个人事前明示同意的情况下处理个人数据。但企业必须事先进行风险影响评估，识别潜在风险并落实缓解措施，同时向个人提供获取相关信息的渠道。

2. AI场景下的个人数据合规义务

• 准确性义务：若个人数据被用于做出对该个人产生重大影响的决策（如AI辅助的贷款审批、雇佣筛选或保险定价），企业必须采取合理努力确保个人数据的准确与完整。在实操中，这要求企业在训练阶段建立严格的数据校验与数据谱系（Data Lineage）管理机制。

• 跨境传输限制：AI业务常涉及全球算力调度与数据回传。企业在将个人数据传输至新加坡境外前，必须确保接收方能提供与PDPA标准相当的保护水平。新加坡并未实行强制的数据本地化，企业通常需通过标准合同条款（Contractual Clauses）或绑定企业规则（BCRs）来落实合规。

• 衍生数据（Derived Data）的更正豁免：AI模型生成的画像、信用评分等属于“衍生数据”。组织无需根据个人的请求去更正此类衍生数据，这保障了算法逻辑的独立性与预测结果的稳定性。

3. 企业治理与强制问责要求

• 强制委任数据保护官（DPO）：所有在新加坡运营的企业必须指定至少一名个人（即DPO）负责个人数据合规工作，并向公众公开其联系方式。DPO是连接法律合规与AI技术开发的桥梁，需负责将PDPA义务映射至AI全生命周期。

• 强制性数据泄露通知制度：一旦发现潜在个人数据泄露，企业必须在30天内完成评估。若泄露可能导致重大损害或涉及超过500人，则必须在得出结论后的3个日历日（72小时）内通知PDPC。

• 明确“数据中介”（Data Intermediary, DI）身份：许多AI算力平台或API提供商在法律上属于“数据中介”。数据中介仅需履行个人数据安全保护和保留限制的有限义务，企业应通过合同明确界定自身的法律角色。

四、《网络安全（救济与问责）法》（OSRAA）

OSRAA针对 AI 衍生危害、特别是生成式 AI 滥用行为设立了强制性的法律支柱。该法例通过确立“在线服务提供者”（Online Service Provider）（指为用户提供互联网托管、传播、社交或互动服务的各类线上平台与技术服务商）的法律义务，为受害者提供实质性的及时救济。以下是 OSRAA 在 AI 监管语境下的五个核心维度及具体合规要求：

1. AI相关的有害网络活动：OSRAA 从法定层面精准界定了多种利用 AI 实施的在线危害，包括:

• 非真实材料滥用 (Inauthentic Material Abuse)：涵盖利用生成式AI技术制造的、足以令公众误认为真实的“深度伪造” (Deepfake) 音视频。只要其逼真程度足以令理性的人误信为真，并可能导致受害者遭受骚扰、惊恐或痛苦，即构成违法。

• 多元化危害：利用 AI 驱动的自动化人肉搜索 (Doxxing)、私密图像滥用（如生成色情伪造照）以及在线骚扰 (Online Harassment) 等典型网络暴力行为。

2.在线伤害通知（Online Harm Notice, OHN）制度：针对社交、对话及娱乐类等涉及交互功能的 AI 应用，OSRAA 创设了一套标准化的救济流程，要求在线服务提供者（OSP）建立明确的响应机制。

• 受害者告知：受害者可向在线场所管理员（Administrators）或在线服务提供者（OSP）发送正式的书面 OHN，指出其平台上发生的特定网络危害活动。

• 平台响应：平台在收到 OHN 后，必须在合理时间内采取“合理步骤”（如删除内容、禁用访问、限制或封禁相关 AI 账号）。法律不再允许平台以“中立技术提供者”为由消极应对，而是强制其介入内容治理。

3.在线服务提供者的响应义务：OSRAA 对AI 系统运营者施加了强制性的响应义务。

• 过失即侵权：如果平台在收到 OHN 后未能及时响应，或未能采取合理措施应对已知危害，即构成法定侵权（Statutory Tort）。受害者有权直接向法院提起民事诉讼并申请损害赔偿。

• 加重损害赔偿：在受害者已提出合理请求而平台无理拒绝或延误的情况下，法院有权裁定要求在线服务提供者支付加重损害赔偿金（Enhanced Damages）。

4. 在线安全专员 (Commissioner of Online Safety) 的行政干预权：除了民事救济外，OSRAA设立了在线安全专员一职，其拥有广泛的监管及干预权力。

• 强制指令权：在线安全专员有权针对网络有害活动发布具有法律约束力的行政指令，包括要求移除特定 AI 生成内容、禁用对特定在线场所的访问、或限制特定的“影子账户”。

• 跨国管辖力：即使相关指令涉及的行为发生在新加坡境外，只要其对新加坡境内的个人产生了感知或实质伤害，专员仍可依法行使职权，这对于跨境 AI 业务具有极强的约束力。

• 应用下架与接入阻断：在极端情况下，专员有权签发“应用下架令”（App Removal Order）或“接入阻断令”（Access Blocking Order），强制应用商店移除相关 AI 应用程序或要求电信服务商切断对对相关在线场所的访问。

五、在新加坡开展AI业务的主要合规挑战

企业在新加坡开展AI相关业务时，面临的合规挑战是多维度的，主要体现在以下几个方面：

1.底层技术设施合规：根据《数码基础设施法案》（尚未正式生效）凡运营关键IT负载达 3MW及以上的大型数据中心或年均收入达1亿新元的云服务商，必须向IMDA申请执照，并强制执行极高标准的业务连续性计划及能源/用水效率（如PUE）等“绿色入法”指标，违规罚金最高可达企业年营业额的10%。

2.打击有害网络活动：AI企业如提供社交、对话等交互类AI应用，应遵守 OSRAA 下的合规义务。若平台出现利用生成式AI制造的 “非真实材料滥用”、自动化人肉搜索或骚扰行为，作为“在线服务提供者”的平台必须在收到通知后迅速采取下架内容或封禁账号等合理步骤。若应对不力，平台将面临“法定侵权”诉讼及巨额民事赔偿，且在线安全专员有权强制平台披露匿名AI账号背后的真实身份信息。

3.个人数据保护与跨境传输：企业在开展AI业务时可能会收集、处理或使用个人数据，因此必须遵循PDPA下的各项义务，包括取得相关个人的同意（或符合其他合法基础），并在跨境传输个人数据时确保接收方能提供“同等保护水平”。新加坡并未实行一般性的个人数据本地化要求，跨境数据转移相对灵活，但企业仍需通过合同条款、绑定企业规则（Binding Corporate Rules）或其他适当保障措施，证明接收方能达到与PDPA相当的保护标准。这对依赖云服务、涉及多国数据流的AI产品或服务构成实际挑战。许多企业低估了合同条款设计、数据处理协议拟定以及跨境传输影响评估的工作量。特别是在AI产品或服务涉及大量用户交互数据的情况下，如何平衡合规要求与高效跨境数据流动，成为企业需要重点考虑的问题。此外，PDPA相关指引鼓励企业在高风险AI应用场景下开展数据保护影响评估（Data Protection Impact Assessment），以系统识别和管控个人数据处理风险，这也进一步增加了前期合规投入。

高风险AI应用并不是一个单一的法律定义，而是基于“风险导向”（Risk-based approach）原则，通过衡量决策对个人或组织产生损害的可能性（Probability）与严重程度（Severity）来确定的。例子包括使用AI进行疾病预测、辅助临床诊断或手术推荐。

4.透明度、公平性与偏见控制：随着AI决策越来越多地影响个人权利（如招聘、信贷审批、保险定价），监管机构和市场对AI系统的可解释性与公平性要求持续提高。如何有效识别、量化和缓解算法偏见，仍然是技术和合规团队面临的共同难题。这一挑战在复杂AI应用场景下尤为突出，因为其决策过程更为复杂且自主性更强。为有效斩断偏见源头，企业应在实务中落实保护特征隔离（Attribute Masking），在模型训练阶段直接对法律规定的种族、宗教、性别等特征进行脱敏；同时建立隐性偏见代理（Proxy Attributes）筛查机制，严防模型通过“居住邮编、毕业学校”等关联字段反向推断出保护特征从而产生隐性歧视。此外，建议引入本地化语料对齐策略，必要时可参考新加坡官方开源的 SEA-LION（东南亚大语言模型） 语料库进行微调，以纠正海外基础模型自带的文化偏见，确保算法输出符合新加坡多元社会的伦理标准。针对智能体AI或将AI应用于高风险自动决策，企业应在系统底层嵌入硬性中断机制，在 AI 做出不可逆的决定前（如拒绝贷款、解雇员工），由人类进行二次人工审计。

5.技术控制、测试与持续监控：企业需建立清晰的内部治理结构，由董事会承担最终监督责任，跨部门AI治理委员会负责统筹协调，CRO/CAIO或指定AI合规负责人推动执行。关键流程包括制定AI全生命周期变更管理机制、部署持续监控系统、开展定期技术测试（如使用AI Verify），并建立差距评估与整改跟踪机制。该领域仍是多数企业的能力短板，需投入资源构建可落地、可审计的治理闭环。将治理原则转化为可执行的技术控制和监控机制，需要企业投入较多资源。许多企业在建立变更管理流程、部署有效监控机制，以及对AI系统进行系统性测试方面仍存在明显能力缺口，导致治理要求难以有效落地。

6.不同规模企业的不同挑战：初创企业通常面临资源有限、专业人才不足的困难，难以系统性落实治理要求，容易出现合规缺口。而成熟企业则可能面临遗留系统与新AI工具的整合难题，以及如何在现有组织架构中嵌入跨部门治理机制的挑战。无论规模大小，企业都需要根据自身实际情况，制定切实可行的合规路径。

六、AI企业合规指引

在新加坡开展AI业务的企业应采取以下关键实操步骤，建立AI数据合规与治理体系：

1.AI治理组织架构：组建跨部门AI治理委员会，大型企业建议由首席风险官（CRO）或首席人工智能官（CAIO）牵头，中小企业可指定AI合规负责人直接向CEO或董事会汇报。委员会应制定责任分配矩阵（明确谁负责、谁批准、谁支持、谁知情），明确AI系统从设计、开发、部署到退出的全生命周期角色与问责路径，并结合新加坡AI监管框架及AI Verify工具开展基线自评估，识别差距后制定带时间节点的整改路线图与KPI，每季度向最高管理层汇报进展。此举可建立可执行的问责架构，确保所有AI活动有明确责任人，避免治理真空。

企业应充分利用新加坡官方合规工具以快速获得监管信任。建议主动运行 AI Verify 平台进行自我审计，具体遵循以下‘三步走’流程：首先，从 GitHub 下载 IMDA 开源的工具包或联系指定的第三方测试中心；其次，将模型接入平台运行内置的公平性、可解释性及稳健性测试算法，自动检测数据集是否存在样本分布不均；最后，一键生成官方格式的《AI 治理与合规报告》，该报告在配合 PDPC 审查或参与政企项目投标时具有极高的行业公信力 。

2.AI项目风险评估：在AI项目立项阶段开展结构化风险评估，量化评估系统的自主程度、任务复杂性、个人数据敏感性（PDPA数据类别及规模）以及潜在影响（财务、声誉、个人权利、物理安全等）。对高风险用例，应实施受控沙盒测试、严格的最小权限原则及人工干预触发机制。评估结果必须形成书面记录，并作为项目立项的必要条件。每季度应对风险状况进行复核更新，以持续识别和管控AI系统带来的各类风险，包括数据保护、公平性及操作风险。

3.AI相关政策制定：制定《AI可接受使用政策》、《AI数据治理与隐私政策》、《AI供应商及第三方风险管理指引》以及《AI系统事件响应与处置预案》。

• 《AI可接受使用政策》旨在划定用户与AI系统交互的法律与伦理边界。政策应明确禁止利用提示词注入等手段操纵模型表现，或尝试逆向工程以获取模型权重或底层架构等损害系统完整性的行为。针对生成式AI应用，政策应严格列明禁止生成的违规内容（如OSRAA界定的深度伪造私密照、自动化人肉搜索及骚扰性言论），并告知用户平台在收到“在线伤害通知”时的强制处置权限。此外，应落实“赋能终端用户责任”原则，要求用户在使用智能体AI时承担监督义务，定期核对模型输出以防止“幻觉”导致决策偏离，同时制定技能留存计划以防范因过度依赖AI导致的职业技能流失。

• 《AI数据治理与隐私政策》应详细说明个人数据在AI系统中的收集、使用、存储及共享方式，包括是否将个人数据用于模型训练或改进、数据保留期限、跨境传输安排，以及自动化决策的相关信息（如适用）。政策还应说明个人在访问、更正其个人数据方面的权利，以及在适用情况下撤回同意的权利。政策应明确高风险AI用例的定义、内部审批流程、数据分类与处理要求，以及违规处理机制，并确保与PDPA、现有信息安全管理体系（ISMS）及企业风险管理框架有效衔接。政策发布后须对全体员工进行培训并签署确认。

• 《AI供应商及第三方风险管理指引》侧重于AI价值链（包括模型商、平台方及集成商）间的责任穿透与管控。指引要求企业在与第三方AI服务商签订数据处理协议（DPA）时，强制要求其披露模型的可审计性、技术稳健性（如对抗性测试结果）及数据采集的合法性来源。针对智能体AI的第三方插件或工具调用，应落实“最小权限原则”，默认限制跨平台行动空间以遏制级联风险。此外，指引应授予企业实质性的审计权，并要求供应商在发生算法偏见或安全漏洞时，配合企业进行系统性复核与追溯。

• 《AI系统事件响应与处置预案》是应对AI特有风险的防线，需与《数码基础设施法案》及PDPA的强制报告要求有效衔接。预案应建立涵盖算法幻觉、多智能体协作产生的级联错误及恶意滥用事件的标准化处置流程，并明确“强制性人工干预”触发机制（如在智能体执行不可逆的敏感行为前设置人工审批点）。在时效性上，预案必须明确：一旦发生导致严重损害的数据泄露或数码基础设施事故，必须在发现后的3个日历日（或《数码基础设施法案》规定的期限）内向监管机构报告。预案还应配备“黑匣子记录仪”机制，确保在事故发生后能回溯推理链条，实现实质性的人类接管与责任追究。

4.个人数据保护：任命数据保护官（DPO）并向PDPC完成注册。由DPO牵头系统梳理并落实PDPA的核心义务，特别是将以下义务映射至AI场景下的个人数据处理活动：（1）通知与同意义务，确保收集和使用个人数据（包括用于AI训练或输入提示）前已履行向数据主体的告知义务并取得有效同意；（2）目的限制义务，确保个人数据仅用于已告知的目的；（3）保护义务，要求采取合理的安全措施保护个人数据；（4）保留限制义务，确保不再需要时及时删除或匿名化个人数据；（5）跨境转移限制义务，在将用户个人数据传输至境外（如传输至云端储存或其他数据处理方）时确保接收方提供同等保护水平；以及（6）数据主体权利义务，包括响应访问、更正请求及数据泄露通知要求。DPO应针对上述义务开展合规差距分析，并形成书面PDPA合规路线图，明确整改计划与责任分工。此举为履行法定基础义务，降低因个人数据处理不当导致的监管罚款与声誉风险。

5.合同管理：与AI供应商或合作伙伴签订合同时，建议签订数据处理协议（Data Processing Agreement），并在协议中约定以下核心条款：明确数据处理的范围、目的及处理指示；禁止未经授权将个人数据用于模型训练或再训练；要求供应商采取适当的技术措施保护个人数据；规定数据泄露通知的时限及协助义务；约定个人数据在合同终止后的删除或返还安排；授予企业审计权，并要求供应商配合PDPA合规调查；以及要求供应商在跨境传输个人数据时确保接收方提供与PDPA同等保护水平的保障措施。对于高风险AI供应商，还应要求其提供模型说明文档、公平性评估报告及安全评估报告，以便企业进行风险判断与持续监督。

6.人员培训：针对管理层、技术与产品团队以及业务和运营用户开展分层培训。培训内容应涵盖AI战略与风险认知、偏见检测与缓解技术、red teaming与对抗测试、提示工程最佳实践、负责任使用AI的方法、常见失败模式识别（包括幻觉与工具误调用）、人工干预时机判断，以及PDPA数据主体权利响应流程。培训应结合真实场景模拟演练，并将培训效果评估纳入绩效考核，同时每年至少开展一次 refresher 培训。此举可提升不同角色人员识别和应对AI具体风险的能力，减少人为失误。

7.持续监控与变更管理：建立AI系统全生命周期的技术监控与变更管理机制，实时监控模型性能指标、数据与概念漂移、决策日志、可解释性元数据及异常行为告警。任何模型版本更新、提示词重大修改、工具集成或工作流调整，均需重新执行风险评估与影响分析，并经AI变更控制委员会批准后方可部署。同时，应将监控仪表盘与企业GRC（治理、风险与合规）平台集成，每季度开展模型验证与偏见审计，并保留完整的审计轨迹。在技术架构层面，企业可引入可解释性 AI（XAI）技术，集成如 SHAP（沙普利加成解释） 或 LIME 等算法，将算法‘黑盒’定量转化为可审计的特征贡献权重日志。针对生成式 AI 应用，必须在输入与输出端设立双向防火墙护栏（Guardrails），并对 RAG 知识库实施严格的事实核查（Fact-checking），从技术上压缩‘幻觉’空间。同时，企业应定期开展智能体专项红队测试（Red-Teaming），通过模拟提示词注入（Prompt Injection）等对抗性攻击验证护栏强度。对于高风险或不可逆决策（如解雇员工、拒绝大额信贷），必须在系统底层嵌入硬性中断机制，强制实施‘人类在环’（Human-in-the-loop）的二次人工审计 。

七、对中国AI模型和Token服务提供商的参考意义

对中国AI模型和Token服务提供商而言，新加坡在区域布局中具有一定参考价值。随着智能体AI和多步骤工作流的普及，Token消耗量显著上升，推动中国企业加快海外市场拓展。新加坡相对灵活的跨境数据政策为服务东南亚市场提供了便利。然而，企业不能仅依赖数据传输的便利性，仍需在本地建立与新加坡AI治理框架相匹配的内部合规体系。

八、结论与展望

新加坡的AI监管框架以务实、灵活和持续迭代为主要特点，在全球范围内具有重要的参考价值。对企业而言，AI合规不应被简单视为成本或负担，而应被视为建立长期信任、降低运营风险和提升竞争优势的重要手段。随着AI技术持续演进，新加坡的监管框架也将不断更新。建议企业建立动态的治理机制，及时跟进最新发展，并将合规能力建设纳入长期战略规划。

*感谢曹星晔对本文的贡献

1.https://tracxn.com/d/artificial-intelligence/ai-startups-in-singapore/__YBFhVmcmOHEexm4oJQjCpjL_x5V8m4mhfvfBLMMT4pI

君合虚拟资产与金融科技团队

我们持续密切关注世界各地对区块链、虚拟资产监管的发展动向，在相关法律领域具有丰富的知识和经验。我们已经为众多机构客户及金融科技企业在香港及其他国家地区发展虚拟资产及相关业务提供法律意见。

我们曾就虚拟资产相关活动的合规要求发布以下文章，欢迎关注：

(1) 有关欧盟《人工智能法案》相关监管， 可参阅我们早前发布的「欧盟《人工智能法案》（AI Act）相关监管要求概览」一文。

(2) 有关香港将针对就虚拟资产提供意见及虚拟资产管理新设牌照制度，可参阅我们之前发布的「香港将针对（1）就虚拟资产提供意见（VA Advisory）及（2）虚拟资产管理（VA Management）新设牌照制度」一文。

(3) 有关香港支付公司相关牌照简介， 可参阅我们早前发布的「香港支付公司相关牌照简介」一文。

(4) 有关香港人工智能监管情况，可参阅我们之前发布的「香港人工智能(AI)相关监管要求概览」一文。

(5) 有关美国数字资产立法最新进展，可参阅我们早前发布的「美国数字资产立法最新进展：参议院银行委员会正式通过 《CLARITY法案》」一文。

(6) 有关证监会开放代币化产品二级市场交易，可参阅我们早前发布的「香港RWA代币化新时代：证监会开放代币化产品二级市场交易」一文。

(7) 有关黄金RWA代币化,可参阅我们早前发布的「2026香港Web3新机遇 - 黄金RWA代币化」一文。

(8) 有关中国大陆监管部门针对虚拟货币及境内资产境外代币化项目的最新监管动向，可参阅我们早前发布的「虚拟货币及RWA新规出台 - 为境内优质资产境外代币化打开大门」一文。

(9) 有关香港财库局及证监会发布的虚拟资产交易服务咨询总结的解读，可参阅我们早前发布的「香港将针对虚拟资产交易、就虚拟资产提供意见、虚拟资产管理设立新的牌照制度」一文。

(10) 有关香港财库局及证监会发布的虚拟资产托管服务咨询文件的解读，可参阅我们早前发布的「香港将针对虚拟资产托管服务建立监管制度」一文。

(11) 有关香港证监会有关虚拟资产交易平台提供质押服务的通函解读，可参阅我们早前发布的「香港开放虚拟资产质押（Staking）（上篇）：深度解析香港证监会《有关虚拟资产交易平台提供质押服务的通函》」及「香港开放虚拟资产质押（Staking）（下篇）：一文读懂香港证监会《有关中介人虚拟资产相关活动的补充联合通函》」。

(12) 有关金管局为稳定币发行人提供监管指引而推出的《有关受规管稳定币活动的建议反洗钱及反恐怖分子资金筹集（AML/CFT） 要求的咨询文件》及《监管持牌稳定币发行人的指引草案》咨询文件，可分别参阅我们早前发布的「香港稳定币时代正式启航 —— 上篇：《稳定币条例草案》通过开启新篇章」及「香港稳定币时代正式启航 —— 下篇： 金管局指引咨询解密 - 发行人及分销商需知要点」。

(13) 有关香港金管局就在香港实施巴塞尔银行监管委员会对于银行持有加密资产的风险敞口相关的监管标准发布咨询文件，可参阅我们早前发布的「香港将实施有关银行持有RWA, 稳定币及比特币等加密资产的监管标准」一文。

(14) 有关美国推行《指导与建立美国稳定币国家创新法案》的法案重点，可参阅我们早前发布的「美国《GENIUS法案》 揭幕： 美元稳定币引领全球金融新篇章」一文。

(15) 有关香港政府刊登的《稳定币条例草案》的核心内容及申牌要点，可参阅我们早前发布的「香港稳定币时代加速到来 —— 香港 《稳定币条例草案》立法全速推进」一文。

(16) 有关香港金融管理局推出的数码债券资助计划，可参阅我们早前发布的「香港金融管理局推出“数码债券资助计划”」一文。

(17) 有关《在香港实施稳定币发行人监管制度的立法建议 - 咨询总结》的具体内容以及金管局推出的沙盒安排，可参阅我们早前发布的「一文读懂香港稳定币发行人牌照制度」一文。

(18) 有关《在香港实施稳定币发行人监管制度的立法建议 - 咨询文件》的具体内容以及金管局推出的沙盒安排，可参阅我们早前发布的「稳定币发行人可以开始申请加入香港金管局沙盒（Sandbox）安排」一文。

(19) 有关金管局对稳定币业务监管进行公众咨询得出的结论，可参阅我们之前发布的「香港金管局拟就经营稳定币业务设立强制性发牌制度」一文。

(20) 有关香港政府于2024年2月8日发布的《有关规管虚拟资产场外交易的立法建议》的公众咨询文件的详情，可参阅我们之前发布的「香港OTC立法咨询 - 为虚拟资产交易监管填补空白」一文。

(21) 有关证监会于2023年11月2日发布的两份与代币化证券相关的通函，可参阅我们之前发布的「代币化证券（Tokenised Securities）：香港金融市场新趋势」一文。

(22) 有关证监会与香港金融管理局于2023年10月20日发出的《有关中介人的虚拟资产相关活动的联合通函》之内容，可参阅我们之前发布的「金融机构在香港提供虚拟资产相关活动（包括代币化证券业务）的最新监管导向」一文。

(23) 有关香港金融科技及Web3领域相关牌照简介，可参阅我们之前发布的「香港金融科技及Web3领域相关牌照简介 - 一文读懂香港信托或公司服务提供者（TCSP）、储值支付工具(SVF)及金钱服务经营者(MSO)牌照」一文。

(24) 有关美国、新加坡、香港对于稳定币的最新监管情况，可参阅我们之前发布的「浅谈全球稳定币监管（二）：美国、新加坡、香港稳定币立法趋势比较」一文。

(25) 有关证监会于2023年2月20日发布的《有关适用于获证券及期货事务监察委员会发牌的虚拟资产交易平台营运者的建议监管规定的咨询文件》的详情，可参阅我们之前发布的「香港证监会就虚拟资产交易平台牌照（1、7号牌照及VASP牌照）申请要求展开咨询」一文。

(26) 有关香港特区政府于2022年10月31日发布的《关于在香港发展虚拟资产的政策宣言》的详情，可参阅我们之前发布的「确保Web3创新发生在香港 – 香港就推动建设虚拟资产中心发布政策宣言」一文。

(27) 有关证监会对VASP的监管体系，可参阅我们之前发布的「香港将针对虚拟资产服务提供商建立发牌制度」一文。

(28) 有关美国加密资产法案的讨论，可参阅我们之前发布的「美国Lummis-Gillibrand 加密资产法案要点解析」一文。

(29) 有关全球各主要国家及地区对于稳定币的监管情况，可参阅我们之前发布的「浅谈全球稳定币监管」一文。

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