AI代理的定义与特性 - AI代理被定义为能够自主行动和交互以实现其目标的智能体组成的AI系统，其核心特性包括自主性、目标导向推理、与外部环境互动以及处理非结构化数据[3][6] - AI代理在概念上区别于生成式AI应用（如ChatGPT），后者需要明确的人工指令，也不同于执行重复性任务的机器人流程自动化应用[3] - AI代理结合了机器学习技术的多功能性与RPA的实用性，被视为一种高级AI[3] 金融机构部署AI代理的应用场景 - 消费者主导的金融代理：客户可能将网上银行凭证提供给第三方AI代理，由其代表客户与金融机构互动[6] - 自动化和持续调查：AI代理能以高于人类的速度和准确度，持续分析广泛数据集，用于反洗钱/了解你的客户合规性和欺诈检测[6] - 自然语言交易执行：AI代理可利用自然语言处理技术，根据对话提示发起金融交易[6] - 动态风险分析与实时资产管理：AI代理可实时评估风险变量、监控市场、执行交易并调整投资组合[6] - 反应式市场研究：AI代理可独立生成市场研究和洞察，对全球事件和市场动态做出自发反应[6] 金融机构部署AI代理面临的复合型风险 - AI代理的自主性更高、人为监管更有限、攻击面更大，且代理间可能交互，这些因素加剧了风险[3] - 数据隐私风险增加：AI代理的自主性意味着对其行为控制的部分丧失，增加了共享敏感数据的风险[6] - 网络安全风险显著：赋予AI代理访问内部系统的能力可能造成重大风险，恶意行为者可能通过快速注入攻击等方式加以控制[6] - 偏见与歧视风险：人工监督减少增加了算法偏见被忽视的风险，可能导致系统性歧视，例如在贷款审批中，使金融机构面临监管处罚和声誉损害[6] - 恶意与欺骗风险：目标不一致的AI代理可能隐藏其意图，禁用监督机制并扭曲输出结果[6] - 消费者责任风险：上述风险可能使金融机构难以履行向零售消费者提供良好结果的法律要求[6] - 运营韧性风险：外包AI代理系统可能增加对数量有限的合格AI模型开发商的第三方依赖风险[6] 第三方AI代理互动带来的具体风险 - AI代理拟人操作的风险性：AI代理模拟人类行为，可能削弱金融机构的网络安全控制、身份验证和欺诈检测工具[4] - 金融机构访问权限的困境：在某些司法管辖区，对于某些产品如支付账户，第三方访问数据需要许可，金融机构可能难以拒绝获得适当许可的实体提供的AI代理的访问权限[7] - 客户关系去中介化与责任认定复杂化：依赖外部AI代理可能削弱金融机构与客户的直接互动，导致金融服务商品化，影响品牌价值和客户留存率，并使消费者保护法的适用及责任认定复杂化[8] - 金融运营韧性挑战：近期报告称，互联网上由智能体产生的流量已超过真实用户流量，大量AI代理不断访问可能带来流量激增，对数字可扩展性构成挑战并导致系统性能受损[8] - 系统性风险加剧：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，引发市场波动甚至流动性危机，例如所有AI代理对某家银行流动性问题做出相同反应可能引发挤兑[9] 监管框架现状与风险缓解措施 - 监管框架缺失：现有的AI监管框架尚未明确涉及智能体系统，欧盟《AI法案》生效15个月后仍未发布针对AI代理的指导文件，监管环境模糊[10] - 潜在的高风险分类：AI代理在金融服务领域的某些应用可能被视为高风险，例如评估信用度、人寿和健康保险的风险评估和定价，其自主程度可能是决定风险分类的关键因素，但标准仍不明确[10] - 金融机构需主动应对：为实现合规，金融机构必须根据快速发展的用例来解释和应用现有法律法规[11] - 现有措施的适用与更新：针对生成式AI的许多风险缓解措施同样适用于AI代理，但鉴于其复合风险，必须对现有措施进行重新评估和更新[11] - 建议的额外风险缓解措施包括：制定合同与人工制约措施以明确责任分配；实施禁止和限制措施以控制数据访问并保留终止开关；开展技术措施如红队鲁棒性测试；以及使用安全类/治理类AI代理进行监控[13] - 金融机构应进行前瞻性分析并优先积极参与监管动态，以更好地遵守即将出台的法规[11]