AI 代理在金融市場的興起，將如何重塑金融信任的基礎，從過去的「商號聲譽」轉向「演算法」？

Question

Accepted Answer

AI 代理興起預示金融市場正從「人類制度」走向「演算法制度」

AI 代理的崛起正悄然重塑金融市場的信任根基，將過往依賴「商號聲譽」的模式，逐步轉變為對「演算法」的信任。這種轉變並非突兀，歷史上類似的制度演化早有先例，例如清代票號制度便曾將金融信任從實體銀兩轉移至商號信用與帳冊記錄。如今，AI 代理透過持續資訊搜尋、系統互動與動態決策調整，可能形成穩定的「集體行為」（Crowded AI Trades），進而構築新的「演算法制度」。
AI 代理互動形成「演算法制度」

AI 代理與傳統自動化交易系統的根本區別在於其持續學習與互動能力。當大量 AI 代理在金融市場中同時運作，它們的決策並非靜態，而是會基於彼此的互動與對市場訊號的動態反應而演變，進而可能形成難以預測的系統性風險。例如，2010 年的「閃電崩盤」便顯示了演算法在相似市場訊號下做出同步反應所引發的連鎖效應。這種由 AI 代理互動塑造的「演算法制度」，其運作規則可能不再完全由人類設計，而是內隱於演算法的學習與互動過程中，這將使金融信任的基礎從可驗證的商號信譽，轉移到難以完全理解的演算法行為模式上。
新的治理挑戰與監理應對

「演算法制度」的形成帶來了顯著的金融治理挑戰，包括制度透明度下降、決策趨同放大市場波動，以及制度演化速度加快。為應對此趨勢，金融機構與監理機構必須革新思維。英國金融行為監管局（FCA）與新加坡金融管理局（MAS）已開始透過測試 AI 代理系統的行為反應，以識別潛在的市場不穩定性，例如模擬市場波動情境，觀察自動化系統是否出現過度同步的交易行為。此外，模型風險管理也需從「事前驗證」轉向「持續監測」，並納入「對抗性測試」（Adversarial Testing），以強化對 AI 代理系統的風險管控。新加坡金融管理局利用 AI 代理技術分析交易資料，以偵測洗錢或市場操縱行為，顯示監理工具亦隨之演進。

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