新加坡金融管理局在探讨开发由人工智能（AI）驱动的财务报表欺诈监测工具，加强对上市公司的市场监管与风险侦测能力。
市场人士认为，这显示监管机构正从传统“事后调查”模式，转向更主动实时的市场监督，也反映全球监管科技正在加速发展。
根据金管局5月15日在政府电子商务网站（GeBIZ）发布的招标文件，这套工具须能够学习市场上常见的财务报表欺诈类型、手法及特征，并识别相关财务与非财务危险信号（red flag）。
工具也须分析上市公司的公开披露资料，包括年报、财报、监管公告、媒体报道及独立研究报告，以识别潜在财务报表欺诈迹象。
此外，系统还须能监测可能需要进一步审查的重要事件，如外部审计师突然辞任，并根据分析结果，对上市公司进行风险分类。
南洋理工大学与新加坡国立大学客座教授白士泮接受《联合早报》访问指出，目前，全球监管机构较常利用AI监测异常交易、市场操纵及反洗钱活动，但公开采用AI监测财务报表欺诈的案例仍不多，因此金管局此举“是可预期的趋势”。
企业治理专家、新加坡国立大学商学院教授麦润田指出，市场上已有一些利用AI或数据分析识别财务异常的企业，如总部设在英国、由新加坡团队创办的人工智能金融科技公司transparently.AI，这家公司追踪部分市场的企业，并获得一些监管机构采用。
他说，相较传统数据分析，AI最大优势在于能够整合“几乎所有公开信息”，包括财务与非财务资料，因此更适合作为早期预警工具。
“人为监督与判断仍非常重要。这类AI工具可成为金管局监管工具箱的一部分，用于更及时地识别须进一步调查的公司，让监管更偏向预防，而不是事后反应。”
延伸阅读
针对AI在监管中的作用，新加坡管理大学杨邦孝法学院助理教授妮迪亚（Nydia Remolina）指出，传统市场监督主要依赖规则导向的“危险信号”测试及抽样审核，但难以应付海量数据，也不易发现跨文件、跨时间的异常模式。
“财务犯罪往往不是单一异常数字，而是多个看似正常的信息之间出现不一致。例如，公司年报里的说法，与银行记录、供应商数据或过往监管申报内容出现落差。AI的优势在于能够分析大量资料，并建立这些关联。”
若工具能纳入企业治理相关指标 将更具价值
麦润田也认同金管局计划纳入非财务指标。
“许多现有工具主要依赖财务指标，因为这些数据较容易量化。但企业治理等非财务因素，往往比财务数据更早出现危险信号。等到财务报表本身出现明显问题时，可能已太迟。”
他认为，若工具能够纳入企业治理相关指标，将更具价值，但不少开发这类工具的业者，未必具备识别企业治理危险信号的专业能力。
市场人士一致认为，AI可显著提升监管效率，但人为监督，依然不可或缺。
白士泮说：“这最终须由人主导机器，而不是反过来。”
妮迪亚强调：“复杂欺诈往往刻意规避监测，而依赖历史案例训练的模型，也未必能识别新型手法。更重要的是，AI只能提出风险线索，无法直接证明欺诈，因此人为监督与专业判断仍不可或缺。真正的执法行动最终仍须由人来决定，且必须能经得起法庭考验。”
她认为，若能将AI监测结果有效转化为更及时的监管行动，将有助提升投资者对新加坡资本市场的信心，并配合当局近来推动新加坡股市振兴与金融创新的发展方向。
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