FEAT 的背景：新加坡在人工智能治理方面的领先地位
新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，简称 MAS）于 2018 年 11 月发布了《在使用人工智能和数据分析时促进公平、道德、问责与透明的原则》（简称 FEAT 原则），成为全球最早发布人工智能专项治理指引的主要金融监管机构之一。此后，FEAT 原则已成为新加坡金融业人工智能治理的基础框架，并影响了东盟地区乃至更广泛区域的人工智能治理框架。
尽管 FEAT 原则在形式上属于自愿性质，MAS（尚）未使其具有法律约束力，但在实践中它们发挥着监管预期的作用。在 MAS 的监管沟通、专题审查和行业互动中，FEAT 始终被援引为评判金融机构人工智能治理实践的标准。2025 年 11 月就人工智能风险管理指引展开的公众咨询预示着，正式的强制性要求即将到来，但尚未落实 FEAT 的机构不应坐等最终规则出台。
公平性：超越法律合规
FEAT 的公平性原则包含两个方面。第一是反歧视，即人工智能系统不应基于受保护特征，对个人或群体产生不公平的歧视性结果。第二个方面要求更高，即结果公平，人工智能系统不应延续训练数据中固有的历史偏见，即便这些偏见并未明确涉及受保护特征。第二个方面超出了大多数反歧视立法的要求，确立了一项主动识别并处理代理歧视（proxy discrimination）的义务。
Veritas 联盟的公平性评估方法论为评估金融服务领域人工智能的公平性提供了具体的量化标准。该方法论明确规定：哪些公平性指标适用于哪类决策（信贷、保险、投资建议），哪些阈值表明存在需要调查的公平性问题，以及如何权衡不同公平性定义之间的取舍。实施 Veritas 方法论需要在数据科学能力和统计专业知识方面投入，但它能够提供经得起推敲的公平性评估证据，从而满足 MAS 的监管预期。
可解释性：新加坡的做法
FEAT 的透明性原则要求金融机构能够向受影响的客户以及 MAS 解释其由人工智能驱动的决策。可解释性要求包含技术和运营两个层面。技术层面：人工智能系统必须生成对其决策的解释，不仅是一个分数，还要说明促成该分数的各项因素及其相对重要性。运营层面：这些解释必须以准确、易懂且具有可操作性的方式传达给客户，被拒绝授信的客户应当能够理解自己可以做出哪些改变，以改善结果。
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