菲律賓中央銀行（Bangko Sentral ng Pilipinas，BSP）透過第 M-2026-031 號備忘錄，發布銀行與電子錢包營運者使用 AI 的自願性指引，建立負責任部署 AI 的最低監理期待。該指引說明金融機構應如何處理已在全菲律賓分析付款模式、驗證客戶身分，以及偵測詐欺的 AI 系統。BSP 副總裁（Deputy Governor）Lyn Javier 於週二 7 月 14 日發布的新聞稿中表示，這些原則有助於機構進行創新，同時降低 AI 技術可能帶來的非預期後果。該備忘錄引入治理原則，隨著 AI 用量擴及菲律賓金融服務；BSP 在 2024 年的調查發現，回覆機構中有 44% 至少已部署 1 個 AI 系統。
BSP 制定 STARS 治理原則供 AI 系統遵循
BSP 提出以 STARS 為縮寫的五項治理原則：可持續性（sustainability）、透明度（transparency）、問責性（accountability）、責任（responsibility）與安全性（security）。Lyn Javier 副總裁表示，STARS 為金融機構提供在創新同時降低 AI 技術非預期後果的原則。該備忘錄要求，當在產品或流程中使用 AI 輸出時，客戶必須獲得通知；並在 AI 結果可能被誤解或遭到濫用時，機構需揭露相關限制。使用者必須能夠質疑輸出是如何產生的，以及為何會提出建議。
在 2024 年的 BSP 調查中，48 家回覆的金融機構中有 21 家已部署至少 1 個 AI 系統，而其中 60% 的機構在其科技路線圖中納入 AI 或機器學習。常見用途包括詐欺與反洗錢監控、電子式認識你的客戶（electronic know-your-customer）查核、信用風險評分、個人化產品推薦，以及生成式 AI 工具。GCash 表示，AI 與機器學習有助於偵測詐騙、洗錢風險與未經授權的存取，並透過分析交易模式來判斷服務適切性。UnionBank 在面向客戶的聊天機器人中使用 AI，用於協助員工做出帳戶決策，並用於即時詐欺偵測。
金融機構必須在 AI 決策中維持人類監督
BSP 的備忘錄指出，使用 AI 協助的決策最終仍由人類承擔責任。指引明確表示，雖然 AI 系統提供建議，但作成的決策最終仍由人類負責，且 AI 輸出不應取代或削弱人類責任。BSP 並未明確禁止在信用決策中使用 AI，允許演算法分析借款人收入、交易、付款行為或其他資料，並建議申請是否應被核准或拒絕。
金融機構不能把最終責任交給機器，必須建立防護措施，明確指派 AI 系統的所有權，並監控結果以找出錯誤與不公平結果。銀行與電子錢包必須在整個 AI 協助流程中保有人類監督，由負責個人或團隊對最終決策保持問責。
BSP 就 AI 訓練資料中的偏差預防提出要求
BSP 在其備忘錄中承認，AI 系統可能延續偏差，導致不公平做法，並將個人排除在金融產品與服務的可及性之外。該風險在於，當 AI 模型使用不完整、不準確或不能代表真實族群的資訊進行訓練時，可能使低收入借款人、少數族群、弱勢消費者或難以使用正式金融服務的人處於不利地位。
BSP 建議訓練資料應準備充分、具有代表性，且不得遭受未經授權的干預，同時確保 AI 系統不會對任何特定族群造成有害影響，特別是少數或弱勢族群。機構必須保護個人資料，在適用情況下提供清楚的同意或拒絕機制，並監控系統是否出現幻覺（hallucinations），也就是生成式 AI 產生錯誤或捏造資訊的情形。
指引仍屬自願，且無合規期限
BSP 選擇採用自願性的、以原則為基礎的指引，因為各機構在規模、技術能力，以及使用 AI 的廣泛程度上差異很大。該指引不具拘束力，意即鼓勵金融機構採納，但並未明確要求必須遵循。目前沒有特定的合規期限，也沒有因未採納正式 AI 治理框架而設下的罰則。
BSP 表示將會監測該領域的發展，並在必要時發布適當的法規或政策，以促進創新並維持金融體系的穩定與競爭力，同時保留可能性：現行的自願性指引未來可能成為更嚴格、可執行規則的基礎。
常見問題（FAQ）
AI 能在菲律賓拒絕銀行貸款申請嗎？
AI 可能分析借款人資料並建議核准或拒絕貸款，但 BSP 要求最終決策仍由人類承擔責任。金融機構不能把責任完全交給機器，必須維持人類監督，建立防護措施，並監控 AI 結果是否存在錯誤與不公平結果。
菲律賓銀行必須就其 AI 系統揭露哪些資訊？
銀行與電子錢包營運者必須在使用產品或流程中採用 AI 輸出時通知客戶，並揭露相關限制，特別是在結果可能被誤解或遭到濫用時。依 BSP 第 M-2026-031 號備忘錄，使用者必須能夠質疑輸出是如何產生的，以及為何會提出建議。
