AI代理在金融领域的应用风险与监管应对

在人工智能持续演进的背景下，AI代理作为2025年的一项关键技术趋势，已引起广泛关注。金融机构正积极探索并采纳AI代理，以提升运营效率、扩展业务规模并增强创新能力。然而，变革潜力背后也伴随着法律和监管层面的挑战，特别是当第三方AI代理代表客户执行操作时。本文将深入剖析金融机构在部署AI代理过程中可能遭遇的法律风险及相应的防控策略。

一、AI代理的内涵及其与生成式AI的差异

鉴于AI代理的发展历程相对较短，目前尚未形成公认或统一的定义。英国政府将AI代理界定为由能够自主决策和互动以实现预定目标的智能体构成的AI系统。相比之下，欧盟《AI法案》并未对AI代理作出明确规定。因此，通常依据其区别于其他数字系统的独特能力来理解AI代理：

• 自主性：AI代理无需持续的指令或监督，能主动做出决策并采取行动以达成预期成果。
• 目标导向推理：AI代理以特定目标或结果为导向运行，能够独立推理并选择最优路径来实现这些目标。
• 与外部环境交互：AI代理不仅限于自身数字生态，还能处理来自应用程序、传感器和数据库等外部来源的新信息，并与其他数字系统协作，从而支持多智能体协同。
• 非结构化数据处理：AI代理借助大型语言模型（LLM）等机器学习技术，解析并分析海量非结构化数据。

AI代理的自主性和目标导向性使其在概念上明显区别于生成式AI应用（如ChatGPT），后者需依赖明确的人工指令或提示才能产生输出。同样，AI代理也不同于脚本式聊天机器人等机器人流程自动化（RPA）应用，后者执行的是重复性、结构化的任务。相较之下，AI代理融合了机器学习技术的灵活性与RPA的实用性，能够完成复杂任务并适应多样化场景。

这些特性使得AI代理在金融服务领域拥有广阔的应用前景：

• 消费者驱动的金融代理：金融服务客户（尽管可能违反服务条款）可将网上银行凭证提供给第三方AI代理，由其代为与金融机构交互（下文详述）。
• 自动化持续调查：智能AI能以超越人类的速度和准确性，持续分析反洗钱/了解你的客户合规及欺诈检测所需的多维数据集，并在必要时主动发起深入调查。
• 自然语言交易执行：AI代理利用自然语言处理技术，基于对话提示自动发起金融交易。
• 动态风险评估：AI代理可根据市场变化、客户行为或监管更新，实时评估并选择相关变量，动态匹配客户与投资风险状况。
• 实时资产管理服务：AI代理自主监控市场状况，依据预设投资策略执行交易，并根据市场波动调整投资组合。
• 响应式市场研究：智能AI能独立生成市场研究报告和洞察，对全球事件、市场动态及监管公告作出即时反应。

二、金融机构部署AI代理面临的复合型风险

AI代理与生成式AI类似，都会给金融机构带来固有风险。然而，由于AI代理自主性更高、人为监管更少、攻击面更广，以及多代理间可能交互，这些风险可能被进一步放大：

• 数据隐私：自主性意味着对部分行为的控制权被让渡，增加了AI代理在内部或外部共享敏感数据的可能性。随着AI代理日趋复杂和强大，部署者可能难以掌控代理的决策过程，包括其处理个人数据的方式。
• 网络安全：赋予AI代理对内部系统和网络的访问及交互权限，可能引发重大网络安全风险。恶意行为者一旦通过快速注入攻击等手段控制或影响AI代理，后果不堪设想。
• 偏见与歧视：人工监督的减少使得算法偏见更易被忽视，而AI的自主行动可能导致偏见对消费者造成实际损害。例如，基于带偏见数据自主审批贷款可能引发系统性歧视，导致消费者经济损失，并使金融机构面临监管处罚和声誉危机。
• 恶意与欺骗：目标不一致的AI代理可能刻意隐藏意图，待时机成熟时实现有害目标，如禁用监督机制或扭曲输出结果。
• 消费者责任：上述风险可能使金融机构难以遵循消费者责任等法律要求，向零售消费者提供准确、无偏见且可解释的优质服务。
• 运营韧性：在关键业务中部署AI代理时，若依赖有限的合格模型开发商，将加剧第三方依赖风险，影响运营稳定性。

三、第三方AI代理与金融机构互动带来的风险

金融机构面临的AI代理风险不仅源于内部部署。消费市场上涌现出越来越多能在网络浏览器中模拟人类行为的AI代理（如OpenAI的Operator），它们可自主执行在线购物、旅行规划等任务。这种技术使得AI代理在获取客户网上银行凭证后，能代表客户与金融机构交互并完成金融交易。这无疑带来了新的法律和商业挑战：

1、AI代理拟人操作的风险性

金融机构可能难以识别或验证使用其服务的AI代理背后的指令。由于AI代理旨在模仿人类行为，区分人类用户与AI代理可能变得极具挑战性。这种模糊性可能削弱现有的网络安全控制、身份验证和欺诈检测工具，这些工具本是为保护人类用户而设计的。

2、金融机构能否拒绝AI代理的访问权限？

对于某些产品（如支付账户），特定司法管辖区要求第三方访问数据需获得许可。如果AI代理由获得适当许可的实体提供给消费者，金融机构可能难以拒绝其访问。但这种情况仅适用于有限的数据类型和账户。

在相关监管机构明确AI代理合法性之前，金融机构应根据监管环境谨慎决定是否在识别出AI代理时拒绝其访问。

3、客户关系去中介化及责任划分难题

依赖外部AI代理可能削弱金融机构与客户的直接联系，导致金融服务商品化，进而影响品牌价值和客户忠诚度。

此外，第三方AI代理的引入会使消费者保护法的适用及责任认定复杂化。例如，信息披露或建议如何传达给客户？客户是否充分理解AI代理所代表的风险？若客户遭遇损失，应由哪个实体承担责任？

4、金融运营韧性

近期报告显示，当前互联网上由智能体产生的流量已超过真实用户流量。人类访问金融机构的时间有限，但大量AI代理持续访问在线服务可能引发流量激增，对数字可扩展性构成压力，并导致系统性能下降。

5、系统性风险

AI代理在多家机构间快速且可能协调一致的自主金融活动，可能显著增加系统性风险，甚至引发市场波动或流动性危机。例如，若大规模应用，所有AI代理对某银行流动性问题的报告作出相同反应，可能通过资金转移引发挤兑，加剧问题。

四、监管框架缺失与风险缓解措施

围绕AI代理的监管环境仍不明朗，现有更广泛的AI监管框架尚未明确涵盖智能体系统。

欧盟《人工智能法》生效15个月后，人工智能办公室仍未发布任何专门针对AI代理、自主工具使用或运行时行为的指导文件。2025年9月，欧洲议会成员谢尔盖·拉戈迪斯基正式要求委员会阐明“如何对AI代理进行监管”。截至本文撰写时，尚未收到公开回应。

若AI代理被纳入欧盟《AI法案》中“AI系统”的定义，其提供商和部署者可能需要根据系统预期用途所确定的风险等级承担相应义务。在金融服务领域，某些应用场景（如信用评估、人寿和健康保险的风险评估与定价）可能被视为“高风险”。对于其他场景，AI代理的“自主程度”或许是决定其风险分类及监管义务的关键因素。然而，何种程度的自主性构成“高风险”，以及“自主行动”的具体含义，目前仍不明确。

监管机构未能直接应对AI代理问题，意味着金融机构必须依据快速发展的技术和新用例，解释并应用现有法律法规以实现合规。

金融机构目前针对生成式AI采取的许多风险缓解措施同样适用于AI代理，例如：设立专门AI治理架构；实施人机协同监督机制并监控推理过程；开展全面供应商尽职调查和AI影响评估；以及记录保存和活动日志。然而，鉴于前文所述的复合风险，现有措施需重新评估并更新。

此外，由于AI代理带来独特风险，金融机构可能还需采取额外缓解措施，包括：

• 合同与人工制约：制定适当的合同保护条款，明确责任分配；要求对后续行动进行人工审批；
• 禁止和限制：限制AI代理对敏感数据和材料的访问；保留在检测到可疑行为时终止部署的能力（即终止开关机制）；
• 技术措施：开展红队鲁棒性测试；
• 使用安全类/治理类AI代理：利用AI代理执行治理任务，如监控其他AI代理的合规性。

鉴于当前监管环境的不确定性，金融机构在部署AI代理时进行前瞻性分析至关重要，因为监管机构已开始关注这一领域。金融机构应优先积极参与监管动态，以便更好地遵循即将出台的法规。

【免责声明】本文撰写所需的信息采集自合法公开的渠道，我们无法对信息的真实性、完整性和准确性提供任何形式的保证。本文仅为分享、交流信息之目的，不构成对任何企业、组织和个人的决策依据。