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title: "当人工智能开始掌控资金：谁来负责？"
description: "AI 智能体正从提供建议走向执行交易。了解智能金融、自动化支付、稳定币、授权、法律责任与安全控制。"
url: https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable
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人工智能与新兴技术 · 2026年11月4日· 约 18 分钟阅读

# 当人工智能开始掌控资金：谁来为它的金融决策负责？

智能金融、自动化支付，以及人工智能驱动资金流动所带来的新风险

作者： [陈振强博士](https://joviantan.com/zh/about) ·发布于 2026年11月4日

本文译自英文原文，原文发表于2026年11月4日。 [阅读英文原文](https://joviantan.com/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable)

[![插图，标题为“当人工智能开始掌控资金：谁来为它负责？智能金融、自动化支付，以及人工智能驱动资金流动的新风险”。一个人形 AI 手托发光的数字钱包，旁边是地球、比特币、泰达币与美元硬币、显示付款执行中的界面、安全盾牌及银行图标](https://joviantan.com/_img/images/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable-zh-1920.webp)

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示意插图，并非实景照片。

**本文目录**

> 一个只能建议付款的人工智能助手，是一种实用工具。但一个能够发起、授权并完成付款的 AI 智能体，则是金融体系中的另一种角色。问题已不再只是它能否转移资金，而是：谁赋予它权限？哪些限制约束它？当它犯错时，谁必须承担责任？

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#executive-summary)执行摘要

人工智能正从对话走向执行。AI 智能体能够理解目标、规划多个步骤，并在有限人工介入下与数字服务互动。在商业场景中，这可能意味着搜索商品、比较报价、预订服务，或为数据和计算资源付款。在企业财务领域，同样的模式未来也可能用于发票流程、资金管理及供应商付款。

其金融影响不容忽视，但仍需避免过度炒作。 [英格兰银行2026年对英国金融机构的调查（英文）（在新标签页中打开）](https://www.bankofengland.co.uk/report/2026/artificial-intelligence-in-uk-financial-services-2026)发现，80%的受访机构已在生产环境部署 AI 智能体，但大多数用途仍属于决策辅助。只有2%的受访者表示已部署具有广泛自主权的智能体。即使把未来12个月的计划部署计算在内，预计会让智能体批准或拒绝客户结果、执行交易或下单、发起/执行/阻止付款，或更改限额与阈值的机构比例也不超过9%。应用正在发生，但不受限制的金融自主权尚未成为常态。

[![柱状图标题为“英国金融服务业的 AI 智能体自主程度”：在已部署 AI 智能体的受访机构中，80%用于决策支持，46%为受限执行，22%为条件自主，2%为广泛自主。另有说明：即使计入未来12个月的计划部署，预计把智能体用于付款等指定高影响职能的受访机构也不超过9%。来源：英格兰银行与英国金融行为监管局，2026年10月](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-boe-autonomy-zh.png)查看原尺寸图片](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-boe-autonomy-zh.png) 

部署已很普遍，广泛自主仍属少数。仅限调查受访者。

国际货币基金组织（IMF）于2026年4月发布的 [《How Agentic AI Will Reshape Payments》（英文）（在新标签页中打开）](https://www.imf.org/en/Publications/imf-notes/Issues/2026/04/22/how-agentic-ai-will-reshape-payments-575560)，提供了一个有效框架：将**意图、授权与结算**分为三个层次。AI 可以协助理解意图并协调行动；但支出权限必须由明确且可执行的规则管理，而结算则必须保持可预测性和法律确定性。

支付行业已经开始建设相关基础设施。 [Google 的 Agent Payments Protocol（AP2）（英文）（在新标签页中打开）](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-agents-to-payments-ap2-protocol)、 [Visa 的 Trusted Agent Protocol（英文）（在新标签页中打开）](https://corporate.visa.com/en/sites/visa-perspectives/newsroom/visa-unveils-trusted-agent-protocol-for-ai-commerce.html)及其 [已验证智能体名录（英文）（在新标签页中打开）](https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.22491.html)、 [Mastercard 的 Agent Pay for Machines（英文）（在新标签页中打开）](https://www.mastercard.com/global/en/news-and-trends/press/2026/june/mastercard-launches-agent-pay-for-machines.html)，以及 HTTP 原生支付标准 [x402（英文）（在新标签页中打开）](https://www.x402.org/)，分别尝试解决智能体识别、用户意图证明、支付凭证权限控制和机器对机器支付等问题。这些是基础设施发展，并不代表成熟的自主智能体经济已经全面到来。

本文的核心观点是：**自主执行能力必须与资金授权权力分离。** 智能体可以搜索、建议、准备和路由交易，但不应因此获得无限额付款的批准权。更安全的架构应结合有限委托、可靠身份识别、交易级政策检查、支出上限、人工升级审批、防篡改记录、持续监控及事后恢复机制。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#1-from-chatbot-to-economic-actor)1\. 从聊天机器人到经济参与者

传统软件通常按照预先编写的指令运行。一般的 AI 助手可以解释如何支付发票，或协助起草付款指示。AI 智能体则更进一步：它可以把目标拆解成多个步骤、选择工具、与外部服务互动，并根据环境变化调整计划。

例如，企业下达指令：“当库存低于约定水平时，重新订购办公用品，但总支出不得超过 RM3,000，而且只能使用获批准的供应商。”基础流程可能只是提醒员工。更先进的智能体则可能检查库存、比较供应商、索取报价、准备采购订单，并提交付款申请。关键问题在于：智能体的权限应在哪里结束？它只能准备交易，还是可以批准交易或直接释放资金？它能否新增收款人或超出预算？

这些能力不能混为一谈。能够读取账户资料的系统，与能够新增收款人、修改付款限额或转移资金的系统，风险级别完全不同。

AI 智能体具有目标导向、工具调用、多步骤执行、动态调整及受托行动等特征。但它不会因为能够采取行动，就自动成为法律主体。它的行为仍然通过系统、账户、凭证及拥有者或运营者执行。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#2-the-three-layers-of-agentic-payments)2\. 智能体支付的三个层次

[IMF 在2026年的研究（英文）（在新标签页中打开）](https://www.imf.org/en/Publications/imf-notes/Issues/2026/04/22/how-agentic-ai-will-reshape-payments-575560)把智能体支付划分为三个层次。这种架构边界可以避免一个具有概率性输出的模型，在不知不觉间成为资金转移的最终授权者。

### [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#layer-1-intent-and-orchestration)第一层：意图与协调

用户表达目标：“为500件商品选择价格最低的获批供应商，并确保星期五前送达。”智能体理解请求、搜索选项、检查资料，并把目标转化为结构化的拟议交易。语言模型可以处理模糊要求及协调多个服务，但其理解必须能够被审查。“成本最低”并不意味着选择一家未经核实、且隐藏配送费用的供应商。

### [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#layer-2-authorisation-and-control)第二层：授权与控制

独立的政策引擎负责判断拟议行动是否获准。它应检查委托主体、智能体身份、权限范围、交易对手、金额、币种、用途、有效时间、风险信号及审批证明。

核心原则是：**模型提出建议，政策层决定是否放行。** 智能体不能自行修改约束自己的规则。新增收款人、异常交易对手、重大变更及超过阈值的交易，都应触发更严格的审批或人工复核。

### [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#layer-3-settlement)第三层：结算

付款通过银行、银行卡网络、支付服务商、代币化存款或区块链资产执行。结算系统必须明确最终性、撤销、争议处理、流动性及对账规则。

模型的信心分数不等于结算保证。区块链上的交易确认，也不能单独解决底层采购是否有效、退款权利是否存在，或究竟是谁授权智能体等问题。

**让灵活推理发生在上游；在资金授权与价值转移环节保留确定、可执行的控制。**

[![图表标题为“智能体支付的三个层次”。意图与规划：理解用户目标，生成结构化付款请求。授权与控制：独立核验身份、范围、收款方、金额及审批。结算与记录：由银行、卡组织、支付服务商或区块链执行并记录。下方说明模型提出建议，独立控制授权，基础设施负责结算](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-three-layers-zh.png)查看原尺寸图片](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-three-layers-zh.png) 

智能体支付的三个层次。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#3-the-infrastructure-race-is-under-way)3\. 基础设施竞赛已经开始

项目

主要关注点

重要性

Google Agent Payments Protocol（AP2）

智能体支付开放框架及用户意图证明

协助智能体、商户及支付服务商协作

Visa Trusted Agent Protocol

协助商户区分合法智能体与恶意机器人

智能体身份成为结账安全的一部分

Mastercard Agent Pay for Machines

智能体凭证、权限管理及机器驱动交易

支持机器对机器商业活动的愿景

x402

面向 API 与网页服务的 HTTP 原生支付约定

让数据、计算资源及数字服务的程序化付款更容易表达

MAS SAFR

智能金融运行时治理

关注智能体代表谁行动、可以做什么及必须记录什么

这些项目并非同一种产品。有些关注商户与智能体之间的信任，有些关注凭证、意图、互操作性或结算。未来一笔交易可能通过一种协议发现服务，通过另一种机制证明受托权限，从服务商取得有限范围的付款凭证，最后再通过银行或稳定币渠道结算。

协议发布、试点项目或行业白皮书，代表相关技术正在发展，并不等于已经广泛采用、能够大规模互操作，或已经证明消费者保护机制有效。正式部署仍需要运营测试、争议处理流程、欺诈控制和法律分析。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#4-why-stablecoins-may-matter-but-are-not-the-whole-answer)4\. 为什么稳定币可能发挥作用，但并非唯一答案

AI 智能体可能需要购买以小额方式消耗的数字服务，例如模型推理、数据访问、云端计算、API 调用、储存空间或专业软件。传统银行卡及银行支付渠道已经成熟，但其工作流程未必适合机器对机器微支付或持续的程序化结算。

在某些场景中，稳定币可能具有实用价值，因为支持的区块链网络可以持续运行，而可编程合约能够自动执行有条件的资金转移。例如， [x402（英文）（在新标签页中打开）](https://www.x402.org/)生态正在探索 HTTP 原生支付，包括使用稳定币为机器可访问的服务付款。

不过，“稳定币”并不代表没有风险。支付型代币仍涉及发行人、储备、赎回、托管、区块链、合规及司法管辖区风险。付款方与收款方仍需要合适的钱包、流动性、可靠兑换渠道，以及处理错误的方法。快速完成链上转账，并不自动意味着消费者拥有可以依法撤销的付款。

也不应强迫所有智能体付款都采用链上方式。本地工资发放可能更适合受监管的银行渠道；软件智能体购买少量全球数据服务，则可能适合稳定币渠道。正确选择取决于交易义务、交易双方、司法管辖区、金额、可撤销性及总成本。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#5-the-economics-what-changes-when-software-becomes-a-customer)5\. 经济影响：当软件成为客户

**降低搜索与协调成本。** 智能体能够比较报价、检查供应情况，并更快准备常规采购。对于重复性高、规则明确且数据结构化的工作，收益最大。

**增加机器可读服务的需求。** 服务供应商可能把数据、计算资源、API 及数字工具包装成智能体可以直接发现、评估和购买的服务。

**提高交易频率。** 企业可能把每月一次的采购，转变成许多笔按使用量计算的小额付款。这有助于让成本更贴近实际使用量，但也会增加监控、对账和争议处理事件。

**产生新的控制成本。** 身份验证、智能体登记、委托凭证、欺诈分析、政策引擎、审计记录、密钥管理和事件响应都需要成本。

假设一家企业每月进行10,000笔小额服务采购。如果自动化令每笔采购节省90秒员工时间，每月可节省250小时。但如果每笔交易需要20秒进行异常审查，则会增加约56小时工作量。以上均为假设，并非行业实际平均数据。真正的商业价值取决于异常率、整合成本、欺诈损失、支付费用及员工时间价值。

经济价值不只是让付款更便宜，而是降低协调摩擦，同时确保风险与控制成本低于所创造的价值。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#6-the-failure-modes)6\. 故障模式：当智能体把钱付错

**提示词注入。** 智能体可能读取包含操纵指令的电子邮件、网站、发票或文件。外部内容必须被视为不可信数据，而不能被当作覆盖用户政策的授权。

**凭证盗窃。** 如果智能体的 API 密钥或钱包凭证遭到入侵，攻击者可能继承其权限。更好的做法是采用短期、有限权限的凭证、交易级授权及安全密钥托管。

**模型错误。** 智能体可能误解请求、选错币种、混淆名称相近的收款人，或优化错误目标。自然语言表达出的信心，并不能证明交易正确。

**自动化偏见。** 如果员工习惯性地不检查建议便批准，人工审批就失去了实际意义。界面应清楚显示收款人、金额、用途、指令来源、政策检查结果及交易与原始请求之间的变化。

**相关性行为。** 如果多家机构使用相似模型或数据供应商，同一个缺陷或被操纵的信号，可能同时引发相似行动。监控必须考虑集中度、共同依赖和反馈循环。

**不可逆性。** 部分支付方式在执行后很难撤销。系统需要执行前检查、交易限额、紧急暂停、证据保存、退款安排及明确的升级渠道。“区块链已经确认”并不足以成为客户服务政策。

[![六张卡片，标题为“AI 驱动资金流动的六类风险”：操作风险（错误决策、错误收款方或意外交易）、安全风险（提示词注入、账户接管、密钥或数据泄露）、金融风险（未经授权的付款、损失或流动性冲击）、法律与监管风险（责任归属、消费者保护及合规义务不清）、治理风险（权限过大、监督不足或审计链断裂）及声誉风险（客户信任受损、争议与品牌影响）。下方说明控制重点为预防、限制、监测、暂停及追责](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-risk-map-zh.png)查看原尺寸图片](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-risk-map-zh.png) 

智能体支付风险集中在哪些环节。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#7-who-is-accountable)7\. 谁应该承担责任？

不存在一条普遍规则，规定 AI 模型本身必须为金融损失负责。责任判断取决于法律关系、司法管辖区、合同、适用监管、消费者保护规则、过失、安全义务及事故具体事实。

相关角色包括：代表账户或预算行事的**委托人/客户**；配置智能体并授予权限的**部署方**；提供底层模型或平台的**模型/平台供应商**；连接账户或钱包的**工具与整合服务商**；执行付款的**银行或支付服务商**；以及收款并提供商品或服务的**商户/收款方**。

这些角色可能重叠，合同及法律也可能以不同方式分配义务。客户可能需要为经过适当授权的付款负责；服务供应商则可能需要为自身安全或执行义务的失误承担责任。部署方如果授予过度权限或未能监督，也可能面临责任。模型供应商不会仅仅因为模型生成了文字，就自动对所有后续行为负责。

实际问题是：**谁控制相关决策？谁有义务防止故障？有哪些证据？又是哪一项法律义务遭到违反？**

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#8-regulation-governance-becomes-operational)8\. 监管：治理正在成为运营要求

监管机构越来越关注 AI 治理、运营韧性、问责、数据保护、消费者结果及金融犯罪。即使没有专门针对 AI 的金融规则，现有法规也可能已经适用。

**新加坡。** 新加坡金融管理局（MAS）于2026年7月发布 [《Safeguards for Agentic Finance at Runtime（SAFR）》（英文）（在新标签页中打开）](https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime)，提出金融服务中 AI 智能体的治理框架，涵盖行动授权、人工监督，以及在每个决策发生时留下记录。治理必须在智能体行动的当下发挥作用，而不只是部署前写在政策文件里。

**英国。** [英格兰银行2026年的调查（英文）（在新标签页中打开）](https://www.bankofengland.co.uk/report/2026/artificial-intelligence-in-uk-financial-services-2026)提供现实参照：受访机构广泛部署 AI 智能体，但广泛自主权仍不常见。付款、交易及客户结果等高影响功能仍然受到谨慎对待。

**全球政策。** 金融稳定委员会（FSB）于2026年就金融机构负责任采用 AI 发布 [咨询报告（英文）（在新标签页中打开）](https://www.fsb.org/2026/06/sound-practices-for-responsible-adoption-of-artificial-intelligence-ai-consultation-report/)，强调整个 AI 生命周期的治理及金融稳定风险。 [IMF（英文）（在新标签页中打开）](https://www.imf.org/en/Publications/imf-notes/Issues/2026/04/22/how-agentic-ai-will-reshape-payments-575560)也指出可追溯性、决策不透明、网络安全、法律不确定性及相关性行为等问题。

企业应从实际业务活动出发。付款发起、电子货币、托管、汇款、证券交易、消费信贷、数据处理及外包，可能分别触发不同义务。使用 AI 智能体，并不会免除底层金融服务原本适用的监管责任。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#9-a-safer-architecture-for-autonomous-payments)9\. 更安全的自主支付架构

1. **识别委托主体。** 确认智能体代表谁的账户、钱包、预算或业务流程行事。
2. **登记并验证智能体。** 将其绑定至已知部署方、版本、运行环境及责任负责人。
3. **发出有限委托。** 明确允许的行动、获批交易对手、币种、最高金额、有效时间及禁止事项。
4. **分离推理与审批。** 智能体生成结构化付款意图，再由确定性的政策服务进行检查。
5. **设置强化审批。** 新增收款人、异常模式、政策例外及高金额交易，必须触发人工审批或更强身份验证。
6. **使用有限权限凭证。** 优先采用短期、可撤销、最小权限凭证。
7. **保存证据。** 记录原始指令、智能体版本、工具调用、政策决定、审批人、交易详情及结算结果。
8. **监控并及时停止。** 识别异常、频率激增及异常交易对手，并提供紧急停止和凭证撤销机制。
9. **对账与补救。** 将指令与结算记录匹配，调查异常，并建立退款、争议及事故处理流程。

**不可妥协的规则：** 智能体绝不能自行扩大权限。支出限额、收款人或凭证范围的变更，必须通过独立且经过身份验证的控制流程完成。

[![图表标题为“更安全的 AI 资金流动架构”，分为三层。应用层：AI 智能体理解意图、分析选项并生成付款指令。控制层：身份与政策核验主体、权限、限额、收款方、风险与审批。执行层：通过银行、卡组织、支付服务商或链上系统执行并留痕。必须具备：明确的授权主体、交易限额与范围、实时监控与可撤销，以及审计记录与责任归属](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-secure-architecture-zh.png)查看原尺寸图片](https://joviantan.com/images/insights/ai-payments-secure-architecture-zh.png) 

更安全的自主支付架构。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#10-what-businesses-should-do-now)10\. 企业现在应该采取什么行动？

**银行与支付服务商：** 建立智能体身份及委托权限模型，明确客户如何同意智能体行动，并确保欺诈及争议处理团队能够取得交易证据。

**企业：** 从只读分析、对账及付款准备开始。只有在政策执行、异常处理及恢复机制经过测试后，才逐步允许低金额交易执行。

**金融科技与钱包服务商：** 设计有限权限凭证、交易模拟、白名单、频率限制、持续监控及清晰的客户披露。不要假设为人类用户设计的钱包，自动就适合自主智能体使用。

**监管机构：** 明确现有规则如何适用于数字委托行为、必须保留哪些记录、如何评估责任，以及消费者如何对未经授权或有缺陷的交易提出异议。

**消费者：** 了解智能体能够访问什么、可以支出多少、能否新增收款人、如何撤销权限，以及付款出错时应联系谁。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#11-the-next-phase-an-economy-of-agents)11\. 下一阶段：智能体之间的经济体系？

更长远的可能性，是软件智能体开始向其他软件智能体购买及销售服务。采购智能体可能向云端智能体购买计算资源；物流智能体可能为路线更新付款；交易运营智能体可能购买市场数据；企业智能体也可能结算经过验证的发票。

这个未来所需要的，不只是一个能够调用支付 API 的模型。它还需要互通的身份识别、机器可读的商业条款、可靠的服务说明、委托权限、争议解决机制、合规控制，以及能够跨服务商运作的结算系统。

AI 可以判断哪项服务看起来有用；政策系统决定采购是否获准；支付基础设施转移价值；加密记录则有助于证明发生了什么。每个组件都承担不同职责。

但把可编程性当作信任，是一种危险。智能合约可以执行代码，却无法保证现实世界中的指令合法、服务已经交付，或相关法律权利能够执行。安全完成的交易，不一定就是公平的交易。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#conclusion-trust-must-be-engineered-before-autonomy-is-scaled)结论：扩大自主权之前，必须先建立信任

AI 智能体将越来越多地参与商业流程。支付协议、行业试点、监管框架及机构研究，都显示了这一发展方向。然而，现有证据同样说明，广泛的金融自主权仍然有限，而更强大的模型并不能自动解决最困难的问题。

核心挑战是让智能体能够行动，同时不让它成为不负责任的资金权力中心。这需要明确的委托主体、可验证的智能体身份、有限委托、独立授权、确定性限额、人工升级审批、可追溯记录，以及可信的争议与恢复流程。

稳定币和区块链网络可能为部分机器对机器付款提供有用的结算选择。在法律保护、可撤销性、本地货币渠道及成熟控制机制更重要的场景中，传统银行与支付网络仍将发挥重要作用。更可能出现的是混合体系，而不是单一支付渠道取代所有其他渠道。

未来真正的问题，不是 AI 能否转移资金，而是我们能否建立一个金融体系，让每一笔自动化付款都有明确授权、可审计理由，以及能够承担责任的一方。

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#frequently-asked-questions)常见问题

**AI 智能体可以在没有人工批准的情况下转账吗？** 技术上可以连接至能够发起付款的系统。但它是否应该获得这种权限，取决于委托范围、支付服务商控制措施、适用法律及交易风险。更安全的设计会采用限额及强化审批。

**AI 智能体需要为付款承担法律责任吗？** AI 智能体不会自动成为独立法律主体。责任通常需要根据部署、运营、提供或执行服务的个人与组织，以及适用合同和法律进行分析。

**什么是智能金融？** AI 智能体理解目标并执行多步骤金融任务的活动，可能包括在委托权限范围内发起付款或执行其他金融操作。

**稳定币会成为 AI 智能体的主要支付方式吗？** 未必。稳定币可能适合部分全球化、数字化及可编程场景，但银行、银行卡及代币化存款在其他情况下可能更合适。成本、监管、流动性及可撤销性都很重要。

**自主支付最大的风险是什么？** 权限过大、凭证遭入侵、指令被操纵、模型错误、人工监督不足及争议处理薄弱，可能相互叠加。最大的危险，是智能体既能犯错，又能在没有独立控制的情况下大规模执行错误。

**企业应如何安全引入 AI 付款智能体？** 先从只读或付款准备任务开始。之后在白名单、支出限额、短期凭证、独立政策检查、人工升级审批、持续监控及事件响应流程下，逐步测试低金额交易执行。

* * *

## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#sources-and-further-reading)资料来源与延伸阅读

1. **英格兰银行与英国金融行为监管局（FCA），“Artificial intelligence in UK financial services – 2026”，2026年10月26日。** 受访机构部署 AI 智能体及其自主程度的调查数据，包括80%、46%、22%、2%及9%等数字。 [阅读报告（英文）（在新标签页中打开）](https://www.bankofengland.co.uk/report/2026/artificial-intelligence-in-uk-financial-services-2026)。
    
2. **国际货币基金组织（IMF），Sonja Davidovic、Hervé Tourpe，“How Agentic AI Will Reshape Payments”，IMF Note 2026/004，2026年4月24日。** 意图、授权与结算三层框架，以及支付体系面临的风险。 [阅读报告（英文）（在新标签页中打开）](https://www.imf.org/en/Publications/imf-notes/Issues/2026/04/22/how-agentic-ai-will-reshape-payments-575560)。
    
3. **新加坡金融管理局（MAS），“Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR)”，2026年7月3日。** 关于智能体行动授权、人工监督及决策当下记录的拟议框架。 [阅读文件（英文）（在新标签页中打开）](https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime)。
    
4. **金融稳定委员会（FSB），“Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report”，2026年6月10日。** 涵盖 AI 全生命周期治理的拟议做法；属于咨询文件，并非最终规则。 [阅读报告（英文）（在新标签页中打开）](https://www.fsb.org/2026/06/sound-practices-for-responsible-adoption-of-artificial-intelligence-ai-consultation-report/)。
    
5. **Google Cloud，“Powering AI commerce with the new Agent Payments Protocol (AP2)”，2025年9月17日。** AP2 协议及其用于证明用户意图的签名授权凭证。 [阅读公告（英文）（在新标签页中打开）](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-agents-to-payments-ap2-protocol)。
    
6. **Visa，“Visa Introduces Trusted Agent Protocol: An Ecosystem-Led Framework for AI Commerce”，2025年10月14日。** 商户如何区分合法 AI 智能体与恶意机器人。 [阅读新闻稿（英文）（在新标签页中打开）](https://corporate.visa.com/en/sites/visa-perspectives/newsroom/visa-unveils-trusted-agent-protocol-for-ai-commerce.html)。
    
7. **Visa，“Visa Announces New AI, Stablecoin and Token Innovations to Power Intelligent, Programmable Commerce at Visa Payments Forum”，2026年6月10日。** Visa 的已验证智能体及商户名录。 [阅读新闻稿（英文）（在新标签页中打开）](https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.22491.html)。
    
8. **Mastercard，“Mastercard launches Agent Pay for Machines to unlock super-fast, always-on payments”，2026年6月10日。** AI 智能体与机器驱动服务之间的支付。 [阅读新闻稿（英文）（在新标签页中打开）](https://www.mastercard.com/global/en/news-and-trends/press/2026/june/mastercard-launches-agent-pay-for-machines.html)。
    
9. **x402 Foundation，“x402”。** 面向客户端与服务器之间互联网原生支付的 HTTP 原生支付标准。 [阅读文档（英文）（在新标签页中打开）](https://www.x402.org/)。
    
10. **Visa 与 Artemis，“Agentic Payments from the Ground Up: What the Onchain Data Tells Us”，2026年7月14日更新。** 延伸阅读：智能体支付的链上数据，属于 Visa 委托并资助的研究。 [阅读研究（英文）（在新标签页中打开）](https://www.visa.com/en-us/thought-leadership/innovation/agentic-payments-from-the-ground-up)。
     
11. **世界经济论坛（WEF），“AI Agents in Action: A Playbook for Trusted Adoption, Authorization and Scaling”，2026年5月26日。** 延伸阅读：委托、授权与监督。 [阅读报告（英文）（在新标签页中打开）](https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-a-playbook-for-trusted-adoption-authorization-and-scaling)。
     
12. **Google for Developers，“Getting started with Universal Commerce Protocol on Google”。** 延伸阅读：智能体商业的开放标准。 [阅读文档（英文）（在新标签页中打开）](https://developers.google.com/merchant/ucp)。
     

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## [#](https://joviantan.com/zh/insights/when-ai-starts-moving-money-who-is-accountable#editorial-note)编辑说明

本文仅供一般资讯及教育用途，不构成法律、投资、税务、网络安全或金融建议，也不推荐任何特定支付服务商、代币、协议或投资。监管状态及产品可用性因司法管辖区而异，并可能发生变化。行业公告及拟议框架不应被理解为已经普遍部署或获得监管背书。

英格兰银行的数字仅反映调查受访者，不代表整个英国金融业。第5节的成本例子使用说明性假设，并非行业平均数据。

资料来源最后核对日期：2026年11月4日。

本文中文版译自英文原文，引用的资料来源均为英文原文。

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关于作者

[陈振强博士](https://joviantan.com/zh/about)（Dr. Jovian Joris Tan Chern Chian，专业名称为 Dr. Jovian Tan）是常驻吉隆坡的科技创业者与技术领导者，现任 Bitara 创始人兼首席技术官，专注于区块链、Web3 基础设施、人工智能基础设施及数字金融基础设施领域。

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