合规指南
本文将完整介绍 Regulation (EU) 2024/1689 下高风险金融服务 AI 的合格评定流程：它是什么、何时需要公告机构参与、您需要准备哪些文档，以及时间线在 2026 年年中发生了怎样的变化。
先从截止期限说起，因为它已经变更。AI Act 的原始文本将 2026 年 8 月 2 日定为高风险义务开始适用的日期。2026 年 6 月 16 日，欧洲议会批准了关于 AI 的 Digital Omnibus，理事会于 2026 年 6 月 29 日最终放行。该一揽子方案推迟了高风险截止期限：独立的 Annex III 系统，也就是信用评分和保险定价所在的类别，现在自 2027 年 12 月 2 日起适用；作为安全组件嵌入已受 EU 协调立法覆盖产品中的高风险 AI（Annex I），自 2028 年 8 月 2 日起适用。该法规预计将于 2026 年 7 月在《官方公报》公布时生效。
有一件事没有变：第 50 条透明度义务，即标注 AI 生成内容、告知人们其正在与 AI 交互，仍自 2026 年 8 月 2 日起适用。因此，一般透明度的时钟已经开始；繁重的高风险合格工作则比原时间线所暗示的拥有更长准备期。
另一个需要先说明的实用事实是：多数金融机构不需要公告机构。对于第 5 点金融服务类别，第 43(2) 条规定采用内部控制路径，这意味着您按照规定方法自行评估并声明合格。这比外部评估更便宜，但自我评估并不等于轻量处理。仅文档本身就相当繁重。就其本身而言，内部控制路径是正确选择。如果欧洲每一个信用评分模型都要排队等待公告机构，队列会不堪重负；而银行本来就处于监管机构之下，监管机构可以随时要求提交档案。选择这一路径的代价是，没有任何外部人士会告诉您文档已经足够好，因此您给自己设定的标准，最终就是您实际达到的标准。
| 适用法律 | Regulation (EU) 2024/1689（EU AI Act） |
| 高风险截止期限（独立系统，Annex III） | 2027 年 12 月 2 日（由关于 AI 的 Digital Omnibus 从 2026 年 8 月 2 日推迟） |
| 高风险截止期限（嵌入 Annex I 产品） | 2028 年 8 月 2 日（从 2027 年 8 月 2 日推迟） |
| 第 50 条透明度 | 仍自 2026 年 8 月 2 日起适用，未变更 |
| 金融领域评定路径（Annex III 第 5 点） | 内部控制，Annex VI（自我评估），根据第 43(2) 条，无需公告机构 |
| 最高处罚（第 99 条） | 违反第 16 条下服务提供商义务的，最高可处 EUR 15 000 000 或全球年营业总额的 3% |
首先，合格评定到底是什么？
抛开法律措辞，合格评定就是一个结构化流程，用于证明高风险 AI 系统在投放市场或投入使用之前，已满足 EU AI Act 的要求。它相当于受监管产品所采用的 CE 标志逻辑在 AI 领域的对应做法：您需要证明系统安全、治理良好、文档完备，并接受人工监督。
其法律依据是第 43 条。对于 Annex III 第 2 至 8 点列明的高风险系统，其中包括第 5 点的金融服务类别，Article 43(2) 要求采用 Annex VI 所述的内部控制程序。您需要按照规定的方法进行自我评估，并基于该评估声明符合性。
对金融领域而言，Annex VII 下的公告机构评定属于例外。它仅适用于 Annex III 第 1 点，即远程生物识别，并且只有在服务提供商未完全适用相关协调标准或通用规范时才会成为强制要求。信用评分和保险定价属于第 5 点，因此适用内部控制路径，不涉及公告机构。另外，如果某个 AI 系统是已受 Annex I 中欧盟协调立法覆盖的产品安全组件，Article 43(3) 会将合格评定转由该行业制度处理。
不要把“自我评估”理解为“可选”。EU AI Act 对内部评估必须覆盖的内容有明确规定，市场监督机构可随时要求提供文档。草率开展的自我评估比没有评估更糟，因为它会制造一种虚假的合规感。
哪些金融 AI 系统属于高风险？
Annex III 第 5 点中的两个条目适用于金融服务。信用评分是第 5(b) 点：
“旨在用于评估自然人信用状况或建立其信用评分的 AI 系统，但用于发现金融欺诈目的的 AI 系统除外。” - Annex III, point 5(b)
人寿和健康保险的风险评估与定价是第 5(c) 点：
“旨在用于与自然人人寿和健康保险相关的风险评估和定价的 AI 系统。” - Annex III, point 5(c)
文本本身直接划出了两个边界。欺诈检测被排除在信用评分类别之外，因此纯粹用于发现金融欺诈的 AI 系统不会因此被认定为高风险。第 5(c) 点也仅限于人寿和健康保险，并不涵盖所有保险险种。实践中，对于典型银行或保险公司，分类通常如下：
明确属于高风险
AI 信用评分和自动化贷款决策（第 5(b) 点）；用于人寿和健康保险的 AI 风险评估与定价（第 5(c) 点）。
需要谨慎评估
以影响信贷准入的方式对客户进行分群的 AI；决定个人保险结果的自动化理赔决策。
不因该依据构成高风险
欺诈检测（明确排除在 5(b) 之外）；通用聊天机器人；内部分析；市场数据处理。第 50 条的透明度要求仍可能适用。
检查其他制度
算法交易、AML 交易监控和 KYC 自动化可能属于 MiFID II 或 AML 法律项下，而不是 Annex III。应根据每个系统的具体事实进行分类。
您需要证明符合的要求类别
合格评定用于验证高风险系统是否满足欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）第 2 节中的基本要求，即第 8 条至第 15 条。建议将其视为若干类别，而不是一堵由条文组成的墙，因为您的技术文档正是围绕这些类别来组织的：
| 风险管理（Art. 9） | 一个持续的、贯穿生命周期的风险管理系统，而不是某一时点的评估。 |
| 数据与数据治理（Art. 10） | 训练、验证和测试数据需相关、具有足够代表性，并经过偏差检查。 |
| 技术文档（Art. 11, Annex IV） | 系统的完整记录，在投放市场前编制，并持续保持最新。 |
| 记录保存与日志（Art. 12） | 在系统生命周期内自动记录事件，以支持可追溯性。 |
| 透明度与信息（Art. 13） | 使用说明应使部署方能够理解并解释系统输出。 |
| 人工监督（Art. 14） | 让人员能够有效监督系统并进行干预的措施。 |
| 准确性、稳健性、网络安全（Art. 15） | 声明并维持适当水平的准确性、韧性，以及抵御操纵的安全性。 |
第 8 条是将这些要求连接起来的总括条款，要求符合整套规定。流程中的其他所有内容，包括质量管理系统、文档、声明，都是为了提供证据，证明这些条文已得到满足。它们的难度并不相同，在规划工作前明确这一点很有帮助。第 11 条、第 12 条和第 13 条是可以界定范围并完成的文档和工程任务。第 14 条是一个设计问题，因为有意义的人工监督通常意味着要改变一项决策实际传达到某个人的方式。第 10 条才是最棘手的。它要求说明您的训练数据真正包含什么，而对于一个在数年内反复重新训练的模型，诚实的答案往往是：已经没有人知道了。
合格评定流程分步说明
基于 EU AI Act 附件 VI 以及第 8 至 17 条、第 47 至 49 条
第 1 步：建立您的质量管理系统（Art. 17）
在评估单个系统之前，您需要建立一个覆盖 AI 生命周期的质量管理系统。具有制造业或 ISO 背景的人会对此较为熟悉，但对许多金融机构来说，这是一个新的领域。
根据第 17 条，QMS 必须覆盖设计和开发程序、测试与验证、数据管理、上市后监测、事件报告、与主管机关沟通、记录保存、资源管理和问责。它是组织层面的机制，使每个系统的治理保持一致。
第 2 步：编制技术文档（Art. 11, Annex IV）
这是大多数团队停滞的地方。附件 IV 非常详细。对于每个高风险系统，除其他内容外，必须包括：
- 总体说明：预期用途、服务提供商、版本，以及其如何与其他系统交互
- 开发过程以及系统的主要设计选择和架构
- 第 9 条项下的风险管理详细信息
- 第 10 条项下的数据治理，包括训练、验证和测试数据集
- 第 15 条项下的性能指标、准确性和稳健性措施
- 第 14 条项下的人工监督措施
- 第 12 条项下的日志记录能力
- 预期生命周期、可预见变更和维护
第 3 步：实施风险管理体系（Art. 9）
第 9 条要求建立贯穿整个生命周期持续运行的风险管理体系。该体系必须识别和分析已知及可合理预见的风险，估计在预期用途和可合理预见误用情形下的风险，评估来自上市后监测数据的风险，并采取适当的缓解措施。
对于信用评分模型，这意味着要记录人口统计偏见、数据质量退化、模型漂移、对抗性输入以及错误决策后果等风险，并说明每项风险的缓解措施。
第 4 步：确保数据治理（Art. 10）
第 10 条要求训练、验证和测试数据集与预期目的相关，具有充分代表性，并在最大可能程度上无错误且完整。您需要记录数据收集、标注和清洗等准备操作、已知缺口，以及对可能偏见的检查。对于使用 AI 信用评分的银行，这意味着要证明您的训练数据没有系统性地低估受保护群体的代表性，验证数据与训练数据相互分离，并且您已经测试了代理歧视。
第 5 步：按照已定义指标进行测试（Art. 9 and 15）
测试发生在投放市场之前，并贯穿生命周期的各个节点。第 9 条要求按照预先定义的指标和概率阈值进行测试，因此您不能只是运行模型并凭肉眼查看输出。应预先定义验收标准，包括准确性阈值、公平性指标、第 15 条下的稳健性基准，并按照这些标准开展测试，同时记录方法、结果和纠正措施。
第 6 步：开展内部评估（Annex VI）
这是所有内容汇总的环节。Annex VI 中的内部控制程序要求您核实：
- 您的质量管理体系符合第 17 条
- 您的技术文档符合第 11 条和 Annex IV
- 设计和开发流程与 QMS 保持一致
- 系统满足第 8 至 15 条中的基本要求
第 7 步：声明符合性、加贴标志并注册（Art. 47 to 49）
评估完成后，您需要根据第 47 条起草 EU 符合性声明，根据第 48 条加贴 CE 标志（对于非实体产品的系统，以数字方式加贴），并在系统投放市场或投入使用前，根据第 49 条在 EU 高风险 AI 系统数据库中注册该系统。声明和技术文档必须在系统投放市场后保存 10 年。这是一个很长的留存期，因此要确保证据记录能够长期保存。
文档工作的现实校验
工作量是真实存在的。Annex IV 技术文档必须足够详细，使市场监督机构无需与您沟通，就能理解系统的目的、架构、训练数据、测试、性能、局限性和风险缓解措施。对于每个系统而言，这都是一份严肃且细致的文档。
现在数一数生产环境中有多少系统落入 Annex III 第 5 点：信用评分模型、自动化承保引擎、人寿和健康保险定价模型。每个系统都需要自己的 Annex IV 文件、自己的风险评估、自己的测试报告，以及自己的符合性声明，这些都建立在覆盖全部系统的单一质量管理体系之上。
这就是为什么 2027 年 12 月 2 日的截止期限虽然比原定的 2026 年 8 月 2 日更晚，但并不意味着可以等待。工作量会随着高风险系统数量而扩展，而第一份 Annex IV 文件总是耗时最长。在申请预算时，应把这一点讲具体。第一份 Annex IV 文件需要数月，因为它迫使您用书面形式回答以前无人需要回答的问题：这个系统到底用于什么，哪些数据训练了它，谁批准变更。第二份需要数周。到第十份时，就更接近填表。几乎所有痛点都集中在第一份，这正是应在截止期限看起来还比较宽裕时就启动的理由。
提供者与部署者：谁来做评估？
这让许多金融机构容易踩坑。欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）区分了 providers（开发系统或委托开发系统，并以自己名义投放市场的一方）和 deployers（使用系统的一方）。合格评定由提供者负责。
因此，如果您的银行从将信用评分模型投放市场的供应商处购买该模型，该供应商就是提供者，并承担评定责任。您的银行是部署者。但第 25 条规定，如果部署者出现以下情况，就会成为提供者，并继承评定义务：
- 将自己的名称或商标用于已经投放市场的高风险系统
- 对系统作出重大修改
- 修改系统的预期用途，使其成为高风险系统
在金融服务领域，重大修改很常见。您购买一个信用评分框架，用自己的数据重新训练，改变特征，并按照自身风险偏好重新校准阈值。这是否构成重大修改，是一个现实问题；如果构成，合格评定就变成您的责任。这是整个流程中最模糊的一点，也是后果最重的一点，二者叠加令人不安。在有可依赖的指南之前，应针对每个系统形成一个立场，写下理由，并让未参与模型构建的人进行审核。即使事后证明有误，有记录的判断仍可辩护。没有记录的假设则让您无从说明。
即使只是纯粹的部署者，第 26 条也规定了义务：按照系统说明使用系统，确保人工监督，监控运行，至少保存自动生成的日志 6 个月，并在第 27 条要求时开展基本权利影响评估。
合理的工作顺序
独立高风险系统的截止期限现在是 2027 年 12 月 2 日，相比原时间表有了更多缓冲时间，但顺序仍然重要，因为每个阶段都依赖前一阶段的结果。
首先是清单盘点和分类。 对组织内每一个 AI 系统建档，并逐一按照附件 III 进行分类。对每个系统，确定您是提供者还是部署者。多数组织在仔细排查后，都会惊讶于浮现出的系统数量：带有几个宏的电子表格，底层可能正在运行一个机器学习库。预计这一阶段会比计划上看起来更慢。列出系统很容易。争议在于哪些算入范围，因为每一个处于边界的系统都有一个负责人，而该负责人通常更希望它不在范围内；一致地作出这些判断首先是治理工作，其次才是技术工作。
然后是质量管理体系。 如果您还没有 AI 的 QMS，就按照第 17 条建立一个。如果您已经持有 ISO/IEC 42001，即 AI 管理体系标准，两者有大量重叠，但第 17 条包含 ISO/IEC 42001 无法完全覆盖的具体要求。
然后是技术文档，从风险最高的系统开始。 为最关键的系统编制附件 IV 文件，并将其作为其余系统的模板。为每个系统指定具名负责人；这项工作不能由委员会集体完成。
然后是测试和验证。 针对已定义指标开展测试，或记录既有测试，指标包括公平性、鲁棒性、准确性，并保留方法、结果和结论。
然后是评定、声明和注册。 开展附件 VI 内部评定，起草合格声明，在 EU 数据库注册，并建立上市后监测。请记住，第 50 条透明度义务自 2026 年 8 月 2 日起适用，早于上述所有工作。
工作量很大，但也可控。
这个流程一开始看起来令人望而生畏，尤其是附件 IV，但它是一个步骤清晰的结构化序列；一旦有了可用模板，第二个系统所需时间会远少于第一个。
金融机构并非从零开始。您已经在运行模型治理（SR 11-7、SS1/23、EBA 指南）、数据质量流程和模型测试。合格评定是在重构并补充您已有的内容，而不是取而代之。
如果您正在将 AI Act 合格评定与 DORA、GDPR 及其他义务并行推进，一个能够把单一控制措施映射到其满足的每一项法规的平台，可以避免工作量成倍增加。例如，DORA 的 ICT 风险管理和测试控制措施，与您已经在产出的第 9 条和第 15 条证据存在显著重叠，同一件工件可以同时服务于两者。
常见问题
高风险金融 AI 必须何时符合 EU AI Act？
对于独立的附件 III 系统，包括信用评分（第 5(b) 点）以及人寿和健康保险定价（第 5(c) 点），截止期限为 2027 年 12 月 2 日。AI 数字综合方案于 2026 年 6 月 16 日获欧洲议会批准，并于 2026 年 6 月 29 日由理事会通过，将原定的 2026 年 8 月 2 日期限推迟。作为附件 I 产品安全组件嵌入的高风险 AI，自 2028 年 8 月 2 日起适用。第 50 条透明度义务仍自 2026 年 8 月 2 日起适用。
银行的信用评分 AI 是否需要公告机构？
不需要。信用评分属于附件 III 第 5 点，第 43(2) 条要求采用附件 VI 中的内部控制程序，即无需公告机构参与的自我评估。附件 VII 下的公告机构评估仅可适用于远程生物识别（第 1 点），且仅限于服务提供商未完全适用协调标准或通用规范的情形。
银行是提供者还是部署者？
如果您购买的是由供应商以其自身名义投放市场的信用评分模型，则该供应商是提供者并负责开展合格评定，银行是部署者。但根据第 25 条，如果部署者对系统重新贴牌、作出重大修改，或改变预期用途以致该系统成为高风险系统，则部署者将成为提供者。对已购买模型进行再训练和重新校准，可能会跨越这一界限。
不合规的处罚是什么？
第 99 条规定了分级处罚。违反第 5 条所列禁止做法规则，最高可处 EUR 35 000 000 或全球年度总营业额 7% 的罚款。违反其他义务，包括第 16 条规定的、承载高风险要求的提供者义务，最高可处 EUR 15 000 000 或 3% 的罚款。向主管机关或公告机构提供不正确、不完整或具有误导性的信息，最高可处 EUR 7 500 000 或 1% 的罚款。对于中小企业和初创企业，适用固定金额或百分比金额中较低者。
AI Act 与金融实体的 DORA 有何关系？
二者是相互独立但证据存在重叠的制度。欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）规制金融实体的 ICT 风险管理、测试、事件报告和第三方风险；欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）规制高风险 AI 系统的安全与治理。AI Act 第 9 条风险管理以及第 15 条稳健性和网络安全要求，会用到您很可能已经为 DORA 生成的材料，因此一次映射的控制措施可以同时满足两者，但任何一个制度都不能替代另一个制度。
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本指南依据法规和官方来源编写：
- Regulation (EU) 2024/1689，即 EU AI Act，包括第 43 条（合格评定）、第 8 至 17 条、第 47 至 49 条、第 99 条（处罚），以及附件 III 第 5 点、附件 IV 和附件 VI。
- European Commission - AI Act 政策页面。
- Council of the EU - "Artificial intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules"（2026 年 6 月 29 日），涉及数字综合方案以及被推迟的高风险截止期限。
最后更新：2026 年 7 月 14 日。EU AI Act 仍受持续出台的实施法案以及 European AI Office 指引影响，数字综合方案将在《官方公报》公布后生效。本文仅用于教育目的，不构成法律意见。
