AI 代理因银行仍不信任而陷入试点模式

代理式 AI 在金融界正受到关注，但行业最大的障碍已不再是模型是否足够强大。更难的问题是，银行、资产管理公司和财资部门是否拥有将财务任务委托给自主系统的基礎架构，而不会失去对资金、问责制或合规性的控制。

一项由 德勤进行的针对 3300 多名财务和会计专业人士的民意调查清楚地显示了差距：80.5% 的人表示，AI 驱动的工具（如代理和生成式 AI 聊天机器人）可能在五年内成为标准，但只有 13.5% 的人表示其组织已在使用代理式 AI。

花旗Sky项目展示了为何基础设施辩论至关重要

花旗于4月22日推出了Citi Sky，这是一款由Google Cloud和Google DeepMind技术赋能的AI财富助手。该工具基于Google的Gemini Enterprise Agent Platform开发，计划于今年夏季分阶段向美国Citigold客户推出。

此次发布为代理式 AI 辩论提供了一个真实的银行案例。花旗财富管理技术负责人 Dipendra Malhotra 指出，记忆是高价值咨询 AI 的核心约束，他询问在系统开始产生幻觉之前，客户能保持对话多久。

大多数智能体依赖检索增强生成（RAG）技术，通过外部数据库扩展记忆能力。然而，上下文窗口仍然限制了智能体同时容纳的信息量。

在财务建议、资金管理或投资组合执行中，这种记忆上限不仅仅是一个技术问题，更演变为一种运营风险。

CoinFello联合创始人MihnChi Park表示，值得信赖的委托条件很简单：智能体只能在用户指令范围内行动，用户可以随时中止它，且底层资产永远不会转移到第三方手中。

以太坊草案提出智能体身份的链上原语

以太坊提案ERC-8004引入了智能体身份、声誉和验证系统。该草案标准设定了三个注册表：身份注册表、声誉注册表和验证注册表。

这三者旨在帮助自主智能体证明其身份，建立行为记录，并支持其他市场参与者的验证。

ERC-8183采取了一条更狭窄的路径。它提出了一种带有评估者证明的工作托管标准，其中客户为工作注资，提供商提交工作成果，评估者完成或拒绝该成果。

该提案未提供仲裁或正式争议解决机制，但为基于智能体的市场提供了托管任务和可验证完成的框架。

arXiv 论文“代理经济：基于区块链的自主 AI 代理基础”描绘了这一转变的五层架构，涵盖物理基础设施、链上身份、认知工具、经济结算和集体治理。

声誉层仍然存在结构性漏洞。智能体可以以人类无法匹敌的速度和规模生成活动，从而有可能在短期内夸大信任信号。

这就给金融机构留下了一个难题：当一个智能体拥有良好的记录时，该记录是可靠性的证据，还是仅仅是重复自动化活动的证据？

麦肯锡指出 50% 至 60% 的银行运营在范围内

麦肯锡估计，50%至60%的银行全职员工与运营工作相关。专家警告存在“试点地狱”现象，即机构仅进行狭义的试点概念验证，而未对运营模式进行重构。

据 Cryptopolitan 从香港 Web3 节报道，麦肯锡预测代理式 AI 市场将从 2024 年的 52.5 亿美元增长到 2034 年的约 2000 亿美元。

W3.io首席执行官Porter Stowell表示：“企业无法查看、控制或审计自主系统如何使用其资金。人类监督并未消失，只是向上转移到了架构的更高层。”

仍有四个问题未得到解决：当AI智能体造成财务损失时谁应负责，其声誉是否可信，这些系统在大规模部署后谁在掌控，以及当智能体超出其范围行事时适用何种监管框架。