為什麼自主AI代理是金融科技基礎設施的下一層

過去五年來，銀行大力投資對話式AI系統，希望藉此改革客戶服務並降低營運成本。

這些系統看似無所不能：重設密碼、查詢餘額等等。但大多數銀行的進展已陷入停滯。這項技術原本應該顛覆客戶服務，最終卻只是提升了效率。AI模型未能解決核心目標——改變金融運作的方式。

Merehead等公司已在開發這樣的基礎設施，將自主代理直接整合至交易系統和支付閘道的核心。這使金融機構不僅能提供資訊，還能自動化複雜操作——從流動性管理到跨鏈交易執行——無需人工介入。

奇怪的是：銀行使用能理解複雜查詢的精密語言模型，但這些系統本身幾乎什麼都不做。它們會解釋什麼是轉帳，但不會執行。它們會告訴你投資策略，但不會買賣股票。問題不在於AI不好，而在於我們無法找到有效使用它的方法。

要改善金融科技，我們需要的不只是更能聊天的聊天機器人，而是能夠自主思考、規劃並執行複雜金融任務的智慧系統，無需持續協助。AI在企業中的整合率已達到77%，未來更有效的可用模型將被廣泛運用。

產業正在經歷一場重大轉變：從普通的對話式AI轉向強大的自主AI代理。這些代理能夠獨立處理複雜的金融任務。整個金融科技基礎設施的邏輯正在改變！

從單純回答到主動執行：架構如何演變

聊天機器人的運作方式通常很簡單：提問並獲得答案。你提出問題，系統理解你的意思，搜尋資訊，然後回傳答案。但這相當有限；你無法真正用它做什麼，而且也因為未與其他系統連接，所以相對安全。

自主代理正在改變這一切。它們不只是回答問題，而是執行跨越多個系統的複雜流程。它們根據數據做出決策，並執行可能影響財務的行動。例如，由OpenAI驅動的代理不只是建議投資組合調整，它還會掃描市場、評估風險、在各交易所執行交易、生成合規報告，同時記錄所有行動。

自主代理的架構

自主金融代理基於三個核心原則：清晰的思考能力、與各系統的緊密整合，以及強健的安全性。與僅理解使用者需求的聊天機器人不同，自主代理具備邏輯思考能力。它們將複雜任務分解為簡單步驟，監控進度，並在新資訊出現時調整計劃。

AI代理的運作方式：

1. 感知層（情境與數據）

此層收集所有資訊：匯率、餘額、風險、規則。它只是為後續步驟準備數據。

2. 推理層（解讀與規劃）

在這裡，大型語言模型（LLMs）分析情況並決定採取什麼行動。但它們不執行任何操作，只提供選項建議。

3. 策略與風險引擎（限制與控制）

在這裡，代理的每項決策都會依規則進行合規性檢查：限額、法律、客戶設定。一切清晰明確，不容業餘操作。

4. 執行層（行動執行）

透過專用API執行：交易系統、銀行、支付服務。代理不直接接觸資金，只是發出指令。

5. 稽核與可觀測層

每項行動均被記錄：輸入內容、推理過程、套用的規則、執行結果。如此一來，一切透明且符合要求。

6. 回饋迴路（訓練與適應）

代理的工作結果用於改善策略，但一切均在控制之下，不會隨意更改業務邏輯。

安全第一

當AI開始管理財務時，大家自然會對安全性感到憂慮。AI可能產生幻覺，以為自己在說實話，實際上卻是胡說，若AI利用這些來做金融決策，那將非常危險。因此，工程師需要為AI設計類似沙盒的環境——一個可以運作但有諸多限制的地方。為降低幻覺和異常解決方案的風險，應參考NIST AI風險管理框架（AI RMF 1.0），並在模型整個生命週期中建立管控機制。

輸入驗證與提示安全

在AI開始處理請求之前，請求必須通過多項安全檢查。任何試圖以刁鑽查詢欺騙AI的行為都必須被過濾掉。幾乎所有針對不安全輸出處理代理的關鍵威脅，在OWASP LLM應用程式十大風險（提示注入等）中均有詳細說明。此外，還需確保用戶不會濫用系統或使其超載。

頂尖專家持續嘗試入侵系統，在惡意人士之前找出弱點。這在當下是絕對必要的，因為賭注不只是聲譽，還有大量資金。

策略引擎與交易控制

沙盒內有一個稱為策略引擎的機制，確保AI不會違反公司規定和法律。AI的每項行動都會對照眾多規則進行檢查。設有交易限額以防止AI做出錯誤行為，若交易金額龐大或風險較高，必須經由人工審批。

AI的所有行動均被記錄——每個決策、每項行動。這對於確保合規性以及在出現問題時能夠進行調查是必要的。若代理涉及加密貨幣支付或虛擬資產操作，則限制和監控的設計必須遵循金融行動工作組（FATF）關於虛擬資產和虛擬資產服務提供商（VASPs）的指引（反洗錢/打擊資恐）。

為何自建客製化管理系統優於SaaS

市面上有SaaS解決方案承諾快速為您的財務添加AI功能。這些功能易於實施、啟動成本低，且由專家持續更新。若您需要簡單的聊天機器人或與金融無關的功能，SaaS是可行的選擇。但若您希望AI管理財務，SaaS就不是答案了。

主要問題在於控制權。使用SaaS時，您的重要數據會與他人共享，麻煩由此開始：如何保護數據、如何符合法規，以及如何全面驗證一切的安全性。

想像一下，AI根據某些精密的市場分析，自主完成一筆百萬美元的交易。每項行動都需要可解釋、可驗證且合法合規。但SaaS往往像一個黑盒子，什麼都看不到，什麼都無法理解。這對金融公司而言是不適合的。

手動配置有助於管理代理運作的每個細節。公司可以根據自身需求選擇並客製化語言模型，也可以建立考慮自身風險和要求的規則系統。此外，所有這些都能使用熟悉的協議和安全標準輕鬆與內部系統整合。

對此類開發的投資將以營運靈活性作為回報。若法規改變、出現新威脅或業務走向不同方向，採用手動配置的公司可以在不依賴供應商的情況下更改代理架構。在競爭和法規不斷變化的當今世界，這一點至關重要。

展望未來

從對話式AI到自主代理的轉變並非未來的事，它已經在發生，由先進的語言模型、改善的API架構以及複雜金融流程自動化領域日益激烈的競爭所推動。理解這一點並投資於穩固基礎的公司將獲得顯著優勢：更高的效率、更低的風險，以及更滿意的客戶。

為確保成功，需要採取嚴謹的方法。公司需要招募能夠建立和維護複雜AI系統的資深工程師，並制定規則以防止過度創新，同時維持管控。

每個人都必須理解：AI不是魔杖，而是一個必須經過妥善配置、測試和持續監控的強大工具。

在未來十年，能夠成功的金融機構將是那些掌握自主運營管理藝術的機構。它們將使用AI代理以卓越的精準度執行例行任務，從而讓人員得以專注於戰略決策和複雜問題，並建立能夠在每次操作中學習和改進的系統。

問題已不再是AI是否會改變金融體系，而是誰將引領這場變革，誰將被淘汰。您現在做出的決策將決定您的公司在未來能有多成功。

《為何自主AI代理是金融科技基礎設施的下一層》最初發表於Medium的Coinmonks，讀者正在透過點讚和回應持續就這篇文章展開討論。