金融机构正开始在反金融犯罪（AFC）系统中部署具有自主性的AI，而监管环境仍在不断演变。现有的关于模型风险管理（MRM）的监管指南、如欧盟AI法案等新兴的横向AI治理框架以及行业在金融犯罪中应用AI的原则，都提供了重要的治理原则。然而，这些都没有为具有自主性的AFC系统提供一个完整的框架，后者的自主规划、工具使用、动态工作流程和授权决策带来了独特的治理问题。
　　本文提出了一种适用于机构当前应用的自主金融科技公司（AFC）系统的实用治理框架。该框架并非取代现有指导方针——包括跨机构模型风险管理指导、沃尔夫斯贝格人工智能原则以及金融行动特别工作组（FATF）关于人工智能的工作——而是确定了在现有监管指导方针中仍然适用的治理原则，并引入了管理在AFC环境中运行的自主系统所需的额外控制措施
　　全文中，我们以美国货币监理署（OCC）跨机构模型风险管理指南为例，因其提供了一个为许多合规和模型风险团队所熟悉的治理生命周期，阐述了现有治理原则如何扩展应用于自主式自动柜员机（AFC）系统。由此产生的建议旨在本身作为一个治理框架，适用于自主式自动柜员机系统，并可适用于不同的监管和监管体系。
　　无论是内部开发还是向第三方采购，每个物料代理人都应连接到企业代理保证层，该层允许机构进行配置、测试、观察、挑战、约束和停止系统，并保留用于监管的证据。
　　核心论点是，有效的监督必须从管理独立模型转向管理更广泛的代理系统。该系统的固有物质性由业务用例决定，但其残余风险以及其所需的相应治理和控制可以通过围绕自主性、工具权限、工作流约束和运行时安全措施进行的工程选择来塑造。采用这种更广泛的治理视角的机构将能更好地部署安全、有效且符合不断变化的监管预期的代理式人工智能。