AI代理：金融机构的法律风险与应对

随着AI技术的迅猛发展，AI代理已成为2025年技术趋势的焦点。金融机构开始探索并采纳AI代理，以追求效率、扩展性和创新能力。然而，随之而来的法律和监管风险，尤其是当第三方AI代理代表客户行事时，显得尤为重要。本文将探讨金融机构在采用AI代理时面临的法律风险及相应的缓解措施。

一、AI代理的定义及其与生成式AI的区别

由于AI代理的发展时间较短，目前尚无统一接受的定义。英国政府将AI代理定义为由智能体组成的AI系统，能自主行动和交互以实现其目标。而欧盟《AI法案》并未提及AI代理。因此，通常根据其独特能力来理解：自主性、目标导向推理、与外部环境互动以及非结构化数据处理。

• 自主性：AI代理无需持续的指令和监督，能主动决策并行动以实现预期结果。
• 目标导向推理：AI代理以实现某些目标或结果为目标运行，能够推理并独立选择最佳方法。
• 与外部环境互动：AI代理能处理来自外部的新信息，并与其他数字系统交互。
• 非结构化数据：利用机器学习技术，如大型语言模型（LLM），解析和分析大量非结构化数据。

这些特性使AI代理与生成式AI应用（如ChatGPT）和机器人流程自动化（RPA）应用截然不同。相比而言，AI代理利用机器学习技术完成复杂任务并适应各种应用场景，被视为一种结合了多功能性和强大功能以及实用性的高级AI。

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一样，给金融机构带来类似的风险。但AI代理的自主性更高、人为监管更有限、攻击面更大，且AI代理之间可能交互，这些因素可能加剧风险：

• 数据隐私：牺牲对行为的部分控制权增加了共享敏感数据的风险。
• 网络安全：赋予访问内部系统和网络的能力可能引发重大网络安全风险。
• 偏见与歧视：减少人工监督增加了算法偏见被忽视的风险。
• 恶意与欺骗：目标不一致的AI体可能隐藏意图以实现有害目标。
• 消费者责任：使金融机构难以按照法律要求向零售消费者提供良好结果。
• 运营韧性：外包AI代理系统可能增加对第三方的依赖风险。

三、第三方AI代理与金融机构互动带来的风险

金融机构面临的与AI代理相关的风险不仅限于内部部署。消费市场上涌现出越来越多的AI代理，能在网络浏览器上模仿人类行为（如OpenAI的Operator）。这导致AI代理能自主执行在线任务，如网上购物和旅行规划。这项技术可能导致AI代理在获得客户凭证后代表客户与金融机构交互并完成交易，带来新的法律和商业风险：

1. AI代理拟人操作的风险性

金融机构可能无法识别或验证使用其服务的AI代理背后的指令。区分人类用户和AI代理变得具有挑战性，可能削弱现有的缓解措施。

2. 金融机构能否拒绝AI代理的访问权限

在某些司法管辖区，第三方访问数据需要许可。金融机构在识别出AI代理时可能难以拒绝其访问权限。

3. 客户关系去中介化并责任难分

依赖外部AI代理可能削弱金融机构与客户的直接互动，影响品牌价值和客户留存率。

4. 金融运营韧性

据报告称，目前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代理访问可能导致流量激增，对数字可扩展性构成挑战并损害系统性能。

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并引发市场波动甚至流动性危机。

四、监管框架缺失与风险缓解措施

围绕AI代理的监管环境仍模糊不清，因为现有更广泛的AI监管框架尚未明确涉及智能体系统。

鉴于当前监管环境的不确定性，前瞻性分析至关重要。金融机构应积极参与监管动态，以便更好地遵守即将出台的法规。

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