金融機構應如何從「事前驗證」轉向「持續監測」，以因應 AI 代理的動態適應能力？

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金融機構應將風險管理從「事前驗證」轉向「持續監測」以應對 AI 代理的動態適應

金融機構需將風險控管思維從傳統的「事前驗證」模式，轉變為更具前瞻性的「持續監測」策略，藉此有效應對日益複雜且動態適應的 AI 代理（AI Agents）所帶來的挑戰。這種轉變的核心在於，AI 代理的決策並非一成不變，而是能夠在市場互動中持續學習與調整，這使得單純的事前審核已不足以捕捉潛在風險。
模型風險管理與對抗性測試是持續監測的關鍵實踐

持續監測的實踐，首先體現在對 AI 模型風險管理的深化。這要求金融機構建立更為健全的 AI 代理治理架構，其中模型風險管理成為核心。鑑於 AI 代理的動態適應性，風險評估不能僅止於模型上線前的驗證，而需擴展至模型運行期間的持續觀察。具體而言，金融機構應執行「對抗性測試」（Adversarial Testing），在模擬環境中刻意向 AI 代理系統輸入不完整、具誤導性或極端的市場訊號，例如異常的交易量變化或極端的市場情緒指標。此舉旨在觀察系統是否會產生過度反應或非預期的交易行為，從而暴露其潛在的脆弱性。例如，若測試顯示某 AI 代理在接收到特定類型的假新聞後，即刻啟動大規模拋售，這便是一個重要的風險警訊。
監理機構與機構內部需設計動態風險干預機制

此外，持續監測的另一重要面向是建立系統層級的風險識別與干預機制。監理機構可透過模擬市場波動或流動性壓力等情境，觀察多個自動化交易或決策系統在特定條件下是否出現過度同步的交易行為，例如在極短時間內出現大規模的資產拋售或流動性撤出。若系統偏離預設的風險範圍，金融機構則可透過預先設計的自動停損或交易限制機制，即時介入控制風險。例如，當某自動化交易系統的單日虧損超過預設門檻時，該機制會自動暫停其交易活動，直至人工審核確認風險可控。此類機制能夠有效防止 AI 代理因協同行為而放大市場波動，確保市場穩定性。

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金融機構應如何從「事前驗證」轉向「持續監測」，以因應 AI 代理的動態適應能力？

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