新白皮書勾劃在機構財資、跨境支付及貿易融資中，導入「代理式人工智能」的路線圖及風險防護機制。
香港，2026年11月9日 /美通社/ —— 人工智能（AI）正由單純洞察分析，快速演進至可自行理解目標、評估方案並執行行動的「代理式」系統。在此背景下，德意志銀行與螞蟻數字科技今日共同發布題為《Agentic Payments in Wholesale Finance》的白皮書，探討代理式AI在機構金融領域的顛覆性潛力，以及要負責任落地所需的治理及監管框架。
隨著AI代理愈趨成熟，能夠執行複雜金融操作，批發金融機構面對一條關鍵問題：應該把多少決策權下放予這些代理？又如何確保其決策過程安全、可控，並能被完整審計和追溯？
白皮書序言部分，展示兩家機構的戰略視角。德意志銀行數字資產及貨幣轉型主管Sabih Behzad在前言中指出，代理式AI的價值不限於自動執行付款：
>「真正的價值不只在於把支付自動化，而是提升整個決策如何作出、如何協調及如何受控的方式。」
螞蟻數字科技總裁卞卓群在前言則強調，以務實、安全優先的思路引入相關技術至關重要：
>「要在批發金融充分釋放這種潛力，必須建立若干既非可有可無、亦不限於技術層面的基礎。代理必須有可驗證身份，並明確綁定到一個具責任的擁有人；其授權範圍要清晰、可由機器解讀、有邊界且可被撤銷。決策、控權與執行必須分離——代理可以提出建議，但不能自行擴張權限。」
白皮書點出三個關鍵應用場景，代理式支付有望帶來顯著營運效率與策略價值：
-
財資及流動性管理：
AI代理可自動預測資金缺口與盈餘，評估可行應對方案，並在內部資金調撥、投資配置、外部融資及外匯操作等多個維度執行合規行動。 -
跨境支付編排：
AI代理可同時評估多項相互關聯因素，包括匯率、支付通道及執行時點，從而在成本、速度、資金可用性、監管合規及結算風險之間作出最優權衡。 -
貿易融資：
AI代理可理解及解析複雜貿易單據，識別數據不符之處、協調異常處理，並在條件符合及取得必要批准後，自動生成融資或付款指示。
報告指出，上述應用在處理及執行複雜金融交易方面是一大躍進，但同時亦帶來更多AI自主度所伴隨的治理、問責及風險管理挑戰。
白皮書明確主張採用「有界代理執行」（bounded agentic execution），而非放任式全面自治。為協助行業由早期試驗走向機構級部署，報告借鑑國際貨幣基金組織（IMF）提出的三層參考架構：
-
意圖與編排層（Intent and Orchestration）：
負責管理代理的自適應推理、決策流程及整體工作流編排。 -
控制與授權層（Control and Authorisation）：
實施確定性、基於規則的約束，確保行為嚴格受預先定義的授權邊界所限。 -
結算層（Settlement）：
負責最終執行實體金融交易。
這一架構核心在於，有意識地將AI驅動的推理決策，與實際金融交易執行分離。白皮書進一步闡述在此框架下的多項關鍵防線，包括：明確、有限且可撤回的授權上限；穩健的代理身份綁定；以及完善的「認識你的代理」（Know Your Agent，KYA）核驗機制。
為展示上述原則如何落實於機構實務，白皮書特別以 Anvita Flow 作為主要實施案例。Anvita Flow由螞蟻數字科技開發，是一個先進的代理式平台，示範金融機構如何在真實營運環境中，安全地編排複雜支付流程，同時對代理權限與執行保持嚴格控管。
全文白皮書《Agentic Payments in Wholesale Finance》現已於德意志銀行及螞蟻數字科技官方網站提供下載。