第7章 AI在金融領域的未來
代理式AI的潛力不容忽視
越來越多的金融討論中出現了AI的身影，但很少有人區分「AI」（如聊天機器人）與「代理式AI」（如資訊中介）之間的差異。
將AI用於回應客戶問題的助理，是相對容易實現的應用──讓聊天機器人處理，就能省去客戶撥打客服電話的麻煩。
銀行與金融領域的代理式AI，更接近我在《智慧金融》（Intelligent Money）中所描繪的願景。它是主動而非被動的。在過去兩年裡，過去兩年間，我們已經從「由我們主動推送內容的網路」，走向「主動吸引我們的網路」。目前，ChatGPT、Gemini、CoPilot等工具正在改變我們的搜尋與探索方式；Midjourney、Ideogram等則讓圖像創作更加豐富。但這一切遠不止如此：
換言之，我們生活的每個角落都正被AI滲透。但關鍵在於：有一種AI是你主動提問、它被動回答；而另一種AI則是在你尚未開口之前，就主動提供答案。與執行重複性任務的機器人流程自動化不同，代理式AI能夠理解並自行判斷行動的必要性，再付諸執行，並在此過程中持續學習。
代理式AI能夠分析大量資料，依據當前市場狀況與個人偏好，量身打造財務建議、投資策略和儲蓄計畫，對金融服務業的潛在影響極為深遠。
代理式金融──由客戶掌握主導權
代理式金融，就是讓你將財務生活委託給一個智慧化的相互連結網路。這個網路的核心問題是：你是誰？除了現實中的你，還有你的數位分身。你有兩個自我：現實的你與數位的你。
因此，我們必須先思考如何建構數位的你。我們大多數人對此曾過於天真。舉例來說，二十年前我開設了Facebook帳號，幾個月內就和所有同事建立了聯繫。後來我才意識到，Facebook其實是私人空間，我為何要把自己的一切都分享給同事？於是我另外開了一個帳號：一個私人，一個對外。
這就是我們今天的處境：有真實的你、數位的你、公開的你與私人的你。換句話說，我們不僅有數位分身，甚至有數位三胞胎或四胞胎。這正是代理式AI的切入點。代理式AI能夠管理你的多重數位身分。就像零知識證明中「威利在哪裡」的例子一樣，代理式AI只會揭露與當次交易相關的那個身分，而這正是代理式金融最有趣之處──透過零知識證明，讓機器人之間隨時進行即時交易。
這代表你可以建立一個代理式金融資訊中介，它掌握你的完整身分，但只在需要的時候、以需要的方式，揭露必要的資訊。而且你能做到的還不止如此。
擁有一個代理APP，無需任何人工介入，便能代你完成所有交易。
擁有一位代理顧問，只在必要時發出提醒，其餘一切皆自動處理妥當。
這正是數十年來持續討論的智慧資訊中介，我第一次參與這類討論是在1990年代，如今終於開始成形。但究竟，什麼是代理式金融資訊中介？
如前所述，它根據你授權的身分資訊與指定的財務需求，代為處理一切事務。所有操作均在機器人之間點對點進行，你只需在收到提醒時介入，例如：帳戶餘額不夠支付款項、投資組合面臨風險、出現可疑交易，或任何異常狀況。除此之外，它將完全自動為你代勞，受你委託與指定。
代理式金融資訊中介的關鍵在於設計。首先要設定正確的身分參數──在何時揭露你的哪些資訊；其次是設定正確的財務參數──何時且為何發出提醒。更重要的是，這一切都建立在開放銀行API的世界上。我們現在正在做的，就是建構下一代開放銀行API與銀行即服務（Banking-as-a-Service，BaaS）。
我們正在賦予客戶一種能力，讓大量金融服務提供者，包括支付、投資、儲蓄與貸款業者等，都整合進一個由客戶掌控的智慧系統。金融服務提供者如今只是資料來源，從屬於客戶，因為主導權在客戶手中。這讓我不禁莞爾──1990年代末，關於「誰擁有客戶關係」有過無數討論。如今沒有人真正掌握客戶關係，除了客戶自己……而客戶已經把這段關係的管理權，委託給自己指定的數位代理人。
這就是代理式金融的本質所在。
代理式AI如何重塑房貸流程
幾天前，我參與了一場關於AI如何長期影響銀行業的有趣討論。其中最引人入勝的觀點是：AI提供知識，而區塊鏈（或者說分散式帳本）提供溯源性，兩者結合將形成無敵組合。如此一來，AI便能為你提供越來越詳盡的財務選項與建議。以房貸流程為例，你可以請任何AI引擎為你找出最佳方案；同時，AI引擎也能在你授權的前提下，蒐集房貸機構所需的所有資料，並在幾秒內自動填妥所有線上表格。姓名、年齡、地址等資料，不再需要你親自填寫，一切全自動完成。
隨著企業將代理式AI整合進營運流程，這種程度的自動化正在快速成形。例如，美國的NEXA Mortgage正在導入代理式AI，以消除繁瑣的日常工作並提供即時更新；英國的Metro Bank也在擁抱類似工具；澳洲的Lendi Group則已推出代理式AI助手，協助用戶即時追蹤市場變化、輕鬆搜尋最優惠方案。
更進一步設想：代理式AI引擎不僅能搜尋方案，若你授予權限，還能提供所需的所有收入資料，並在短時間內完成審批。再加入分散式帳本技術（DLT），一切將更加完整。
長期以來，業界一直在討論DLT如何為土地登記提供可信憑證。事實上，區塊鏈最早的應用情境之一便是土地登記。這也是最令人興奮之處：DLT可用於記錄房產地契、產權轉移，以及所有權的數位身分紀錄，且這一切都儲存於不可竄改的帳本之上。
這樣的未來正在加速實現──沙烏地阿拉伯近期推出全國規模的區塊鏈產權轉移基礎設施，匈牙利國家銀行（Hungarian National Bank）也發布了用於房貸資料共享的DLT平台。
因此，我們擁有兩項能夠徹底改革房貸與房產流程的技術創新──AI與DLT。為何這一切尚未全面實行？
很大程度上，原因在於房貸與房產流程仍停留在20世紀：你需要找房屋仲介來行銷房產、需要為銀行填寫大量表格、需要委請律師處理產權移轉等。
這些都是上個世紀的流程與結構。在21世紀，你應該能夠透過AI在線上搜尋；找到房子並在線上參觀；在線上出價並獲得即時回覆。若對方接受，便將購置事宜委託給AI代理，由其利用DLT完成產權移轉。幕後或許仍有房仲代理、銀行代理和法律代理的存在，但如今他們都已透過代理式 I獲得更強大的工作能力。
這就是房貸流程將被AI重塑的下一個方向。傳統模式將難以跟上步伐，因為代理式AI能讓放貸機構依靠全新的智慧能力預測趨勢，而非只是被動應對。這是一個由AI驅動、代理人彼此互動與交易的時代；一旦交易確認，就會在分散式帳本系統上完成，並留下不可竄改的紀錄。
這就是世界會轉變成的樣子。
然而，建構這個新世界，需要端對端的全面行動。合作夥伴扮演了重要角色。例如，我近期得知WNS（隸屬於Capgemini集團），正與放貸機構合作，將代理式AI部署至房貸業務全流程，並推動端對端工作流程的現代化改造。這一切都有助於加速邁向一個無需填表、無需打電話的新系統──你只需啟動流程，其餘皆由AI引領下的代理互相協調完成。AI能強化資訊的取得與運用，DLT則提供可驗證的證明與來源追溯。
未來企業會如何切入這個領域，值得持續觀察，而如何在科技與人類參與之間取得適當的平衡，將是其中的關鍵。AI可以承擔繁重而耗時的工作，讓人們把心力放在流程中真正需要人類特質的部分。如此一來，科技扮演的角色就是放大並強化人類的能力，而不是取代人類。這樣的構想距離真正普及或許還需要好幾年，畢竟大多數人仍難以想像未親眼看過房子就直接購買，但假以時日，這並非不可能實現。
現在按下暫停鍵，還來得及嗎？
申請房貸曾是一個繁複的過程。你需要親赴銀行與分行經理會面，由其評估你的就業穩定性、工作狀況與薪資水準。若一切條件符合，便能獲得最高為年收入四倍的貸款。那個年代，房價尚在可負擔的範圍內，政府也鼓勵民眾置產，儘管整個流程相當漫長。你需要填寫無數表格，提交身分證明文件以取得銀行進一步審批，還要附上最近三個月的薪資單及過去住所的背景資料；此外，還需委請過戶師（conveyancer）對房屋進行估價與查驗。接著約六個月後，你才終於能獲得房貸批准，向心儀的房子正式出價。
那麼，為何時至今日，大多數房貸流程仍需耗費數月？答案其實與房貸本身無關。房貸的審核部分如今已相當迅速，不再像過去那樣需要親赴分行、經過分行經理逐一評估，已全面透過AI與應用程式自動化處理。真正耗時的，是房屋的產權移轉──透過法律合約完成土地登記的所有權變更。
然而，房貸剩餘的絕大多數流程，正透過金融科技與AI的發展逐步走向全面自動化。事實上，我已親眼目睹企業如何協助放貸機構統籌這些複雜的多方工作流程──整合AI、自動化與資料分析，打造更快速、更智慧、更具韌性的房貸生態系統。
有個具體的例子是我近期接觸的WNS，他們正透過AI顧問、智慧自動化與資料驅動平台，重新構想房貸的整個生命週期。結果是，金融業正在步步邁向一個房貸體驗高度智慧化、直覺化，甚至幾乎無需人工介入的世界。
這在現實中代表什麼？
假設你想購買一棟房子，就稱它「金合歡大道35號」好了。你已看過這棟房子，也知道它的售價。你決定出價，報價便自動從你的房仲APP傳送出去。是的，未來仍會有房仲的存在，但他們將逐漸透過虛擬實境，而非實地帶客戶去看樣品屋。
隨後，你收到回覆：出價已被接受。幾分鐘之內，你的AI機器人開始與房貸經紀人、銀行、律師及政府系統互動，以取得交易授權。隨後，經紀人機器人、銀行機器人、律師機器人與政府機器人相繼啟動。它們查詢最優惠的市場貸款利率、評估貸款風險、確認房產狀態，並啟動買賣流程。好消息是，該房產已登錄於政府的土地登記區塊鏈系統，因此資金交換與合約完成均獲得放行。
接著，我的經紀人機器人為我推薦了市場上利率最優惠的銀行。銀行機器人已自動完成我的帳戶風險評估，確認這筆房產在可負擔範圍內，但金額超出我目前授信上限的10％。AI機器人隨即提醒，並詢問是否可以從某個儲蓄帳戶中調撥資金補足差額。我的儲蓄帳戶有旅遊、教育和緊急備用，我透過AI眼鏡選擇了緊急備用帳戶來補足資金。一切就緒，只剩下法律程序來完成這筆購房交易！
當然，律師機器人的運作速度最慢，但即便如此，機器人們仍設法迅速完成政府區塊鏈上的重新登記，以及買賣雙方之間的資金交換。
隔天早晨醒來，我發現自己在機器人的協助下，幾乎完成了一棟新房子的購置。整個過程不到24小時，我只需眨一下眼就搞定！哎呀，我忘了把自己的舊房子賣掉，也沒有預約搬家公司。
算了，暫停一天，看看明天會發生什麼也無妨。
代理的變革
顧能發布了一份極具價值的深度報告，聚焦於代理式AI在2025年的發展方向──一個由AI替你思考的時代。這份報告相當出色，在詳述代理式AI如何改善流程、營運與服務的同時，也點出了潛在風險：
代理式AI將依據對組織資料的分析做出決策、制定計畫，進而付諸執行。除非你投資了必要的技能、實踐方法與技術，確保AI代理的可信性，否則這將帶來相當大的風險。組織資料品質低落除了會進一步加劇風險，也將阻礙代理式AI的發展。
代理式AI雖然會為客戶帶來助益，但若客戶體驗設計不佳，反而可能令客戶疏離。這正是人類智慧不可或缺之處。人類必須繪製客戶旅程地圖，設計理想的客戶體驗並設定防護機制，再將執行任務交付AI代理。要達到最佳成效，需要不斷試錯、調整代理的設定。
一如以往的自動化浪潮，部分員工可能對代理式AI心生抗拒，希望保有掌控感。這很容易理解，畢竟他們會擔心自己的工作是否穩定，以及自身貢獻是否仍受到重視。
代理式AI將推動更先進的網路攻擊，催生出「智慧型惡意軟體」。這將需要新的創新技術，以因應依賴大型語言模型與生成式AI的系統所面臨的獨特風險與威脅。代理式AI可能遭受提示詞注入（prompt injection）、越獄攻擊（jailbreak）、資料安全攻擊及各類網路攻擊，其中也包括由其他AI代理自主發動與執行的攻擊。
隨著代理式AI持續發展，當企業試圖管控這項能夠自主運作的技術時，也將面臨嚴峻的治理問題。要有效協調與治理代理式AI，將需要更先進的工具，以及嚴格的防護機制與規範。
世界經濟論壇進一步闡述了這些問題，指出代理式AI伴隨著技術風險，例如可能使詐欺與詐騙活動不僅數量增加，手法也變得更加複雜。此外還存在社會經濟風險：隨著AI代理的自主程度提高，人類的監督可能隨之減少，並更加依賴AI代理執行複雜任務。除此之外，還有一系列倫理風險需要考量。
那麼，我們如何確保系統向善而非作惡？這是關於創新與進步的永恆問題。談到2025年的科技趨勢，當然不能忽略 Google。Google Cloud全球監管產業負責人扎克．茂菲（Zac Maufe）預測，2025年AI在金融領域將出現五大重要趨勢：
直覺式搜尋
「直覺式搜尋將大幅協助銀行減少資料使用上的阻礙。金融機構擁有大量資料，卻難以真正發揮這些資料的價值。由生成式AI驅動的直覺式搜尋，正是釋放這些潛在價值的關鍵。透過簡化工作流程並提升生產力，生成式AI將使專業人才能夠專注於最重要的事：從資料中挖掘洞見，並創造更好的成果。」
AI代理
「AI代理將開啟銀行業的生產力新紀元。這些數位助理能協助處理例行工作，例如貸款核貸所需資料、快速理解理賠案件等例行任務，不僅能提升效率，更能解放員工，讓他們專注於更複雜、更具策略性的工作，在真正需要人類專業能力的環節創造價值。」
多模態AI
「多模態AI將讓客戶的銀行服務體驗變得更加簡單。它最強大的功能之一，就是整合來自不同來源的資訊。這代表你的銀行APP可以存取交易紀錄、辨識收據影像，甚至理解你的語音指令，進而針對你的財務問題提供完整且準確的答案。」
安全性
「金融機構正逐漸仰賴AI來對抗日益嚴峻的詐欺威脅，包括持續增加的AI生成攻擊。透過分析非結構化資料、識別複雜模式、自動化威脅偵測，AI將成為對抗金融詐欺的終極防護盾，並在偵測與防範網路攻擊、保護敏感客戶資料及維繫信任方面發揮關鍵作用。」
資料
「銀行AI計畫的成敗，取決於一個關鍵：資料。擁有健全資料平台的銀行將掌握顯著優勢，因為它們能夠整合各方來源的資料、確保資料品質，並使其隨時可供AI應用程式取用，進而擴大應用規模。」
看來，代理式AI與量子計算的結合，即將讓我們從普通人類晉升為超級人類……至少部分人如此。
代理式AI的潛力不容忽視
越來越多的金融討論中出現了AI的身影，但很少有人區分「AI」（如聊天機器人）與「代理式AI」（如資訊中介）之間的差異。
將AI用於回應客戶問題的助理，是相對容易實現的應用──讓聊天機器人處理，就能省去客戶撥打客服電話的麻煩。
銀行與金融領域的代理式AI，更接近我在《智慧金融》（Intelligent Money）中所描繪的願景。它是主動而非被動的。在過去兩年裡，過去兩年間，我們已經從「由我們主動推送內容的網路」，走向「主動吸引我們的網路」。目前，ChatGPT、Gemini、CoPilot等工具正在改變我們的搜尋與探索方式；Midjourney、Ideogram等則讓圖像創作更加豐富。但這一切遠不止如此：
換言之，我們生活的每個角落都正被AI滲透。但關鍵在於：有一種AI是你主動提問、它被動回答；而另一種AI則是在你尚未開口之前，就主動提供答案。與執行重複性任務的機器人流程自動化不同，代理式AI能夠理解並自行判斷行動的必要性，再付諸執行，並在此過程中持續學習。
代理式AI能夠分析大量資料，依據當前市場狀況與個人偏好，量身打造財務建議、投資策略和儲蓄計畫，對金融服務業的潛在影響極為深遠。
代理式金融──由客戶掌握主導權
代理式金融，就是讓你將財務生活委託給一個智慧化的相互連結網路。這個網路的核心問題是：你是誰？除了現實中的你，還有你的數位分身。你有兩個自我：現實的你與數位的你。
因此，我們必須先思考如何建構數位的你。我們大多數人對此曾過於天真。舉例來說，二十年前我開設了Facebook帳號，幾個月內就和所有同事建立了聯繫。後來我才意識到，Facebook其實是私人空間，我為何要把自己的一切都分享給同事？於是我另外開了一個帳號：一個私人，一個對外。
這就是我們今天的處境：有真實的你、數位的你、公開的你與私人的你。換句話說，我們不僅有數位分身，甚至有數位三胞胎或四胞胎。這正是代理式AI的切入點。代理式AI能夠管理你的多重數位身分。就像零知識證明中「威利在哪裡」的例子一樣，代理式AI只會揭露與當次交易相關的那個身分，而這正是代理式金融最有趣之處──透過零知識證明，讓機器人之間隨時進行即時交易。
這代表你可以建立一個代理式金融資訊中介，它掌握你的完整身分，但只在需要的時候、以需要的方式，揭露必要的資訊。而且你能做到的還不止如此。
擁有一個代理APP，無需任何人工介入，便能代你完成所有交易。
擁有一位代理顧問，只在必要時發出提醒，其餘一切皆自動處理妥當。
這正是數十年來持續討論的智慧資訊中介，我第一次參與這類討論是在1990年代，如今終於開始成形。但究竟，什麼是代理式金融資訊中介？
如前所述，它根據你授權的身分資訊與指定的財務需求，代為處理一切事務。所有操作均在機器人之間點對點進行，你只需在收到提醒時介入，例如：帳戶餘額不夠支付款項、投資組合面臨風險、出現可疑交易，或任何異常狀況。除此之外，它將完全自動為你代勞，受你委託與指定。
代理式金融資訊中介的關鍵在於設計。首先要設定正確的身分參數──在何時揭露你的哪些資訊；其次是設定正確的財務參數──何時且為何發出提醒。更重要的是，這一切都建立在開放銀行API的世界上。我們現在正在做的，就是建構下一代開放銀行API與銀行即服務（Banking-as-a-Service，BaaS）。
我們正在賦予客戶一種能力，讓大量金融服務提供者，包括支付、投資、儲蓄與貸款業者等，都整合進一個由客戶掌控的智慧系統。金融服務提供者如今只是資料來源，從屬於客戶，因為主導權在客戶手中。這讓我不禁莞爾──1990年代末，關於「誰擁有客戶關係」有過無數討論。如今沒有人真正掌握客戶關係，除了客戶自己……而客戶已經把這段關係的管理權，委託給自己指定的數位代理人。
這就是代理式金融的本質所在。
代理式AI如何重塑房貸流程
幾天前，我參與了一場關於AI如何長期影響銀行業的有趣討論。其中最引人入勝的觀點是：AI提供知識，而區塊鏈（或者說分散式帳本）提供溯源性，兩者結合將形成無敵組合。如此一來，AI便能為你提供越來越詳盡的財務選項與建議。以房貸流程為例，你可以請任何AI引擎為你找出最佳方案；同時，AI引擎也能在你授權的前提下，蒐集房貸機構所需的所有資料，並在幾秒內自動填妥所有線上表格。姓名、年齡、地址等資料，不再需要你親自填寫，一切全自動完成。
隨著企業將代理式AI整合進營運流程，這種程度的自動化正在快速成形。例如，美國的NEXA Mortgage正在導入代理式AI，以消除繁瑣的日常工作並提供即時更新；英國的Metro Bank也在擁抱類似工具；澳洲的Lendi Group則已推出代理式AI助手，協助用戶即時追蹤市場變化、輕鬆搜尋最優惠方案。
更進一步設想：代理式AI引擎不僅能搜尋方案，若你授予權限，還能提供所需的所有收入資料，並在短時間內完成審批。再加入分散式帳本技術（DLT），一切將更加完整。
長期以來，業界一直在討論DLT如何為土地登記提供可信憑證。事實上，區塊鏈最早的應用情境之一便是土地登記。這也是最令人興奮之處：DLT可用於記錄房產地契、產權轉移，以及所有權的數位身分紀錄，且這一切都儲存於不可竄改的帳本之上。
這樣的未來正在加速實現──沙烏地阿拉伯近期推出全國規模的區塊鏈產權轉移基礎設施，匈牙利國家銀行（Hungarian National Bank）也發布了用於房貸資料共享的DLT平台。
因此，我們擁有兩項能夠徹底改革房貸與房產流程的技術創新──AI與DLT。為何這一切尚未全面實行？
很大程度上，原因在於房貸與房產流程仍停留在20世紀：你需要找房屋仲介來行銷房產、需要為銀行填寫大量表格、需要委請律師處理產權移轉等。
這些都是上個世紀的流程與結構。在21世紀，你應該能夠透過AI在線上搜尋；找到房子並在線上參觀；在線上出價並獲得即時回覆。若對方接受，便將購置事宜委託給AI代理，由其利用DLT完成產權移轉。幕後或許仍有房仲代理、銀行代理和法律代理的存在，但如今他們都已透過代理式 I獲得更強大的工作能力。
這就是房貸流程將被AI重塑的下一個方向。傳統模式將難以跟上步伐，因為代理式AI能讓放貸機構依靠全新的智慧能力預測趨勢，而非只是被動應對。這是一個由AI驅動、代理人彼此互動與交易的時代；一旦交易確認，就會在分散式帳本系統上完成，並留下不可竄改的紀錄。
這就是世界會轉變成的樣子。
然而，建構這個新世界，需要端對端的全面行動。合作夥伴扮演了重要角色。例如，我近期得知WNS（隸屬於Capgemini集團），正與放貸機構合作，將代理式AI部署至房貸業務全流程，並推動端對端工作流程的現代化改造。這一切都有助於加速邁向一個無需填表、無需打電話的新系統──你只需啟動流程，其餘皆由AI引領下的代理互相協調完成。AI能強化資訊的取得與運用，DLT則提供可驗證的證明與來源追溯。
未來企業會如何切入這個領域，值得持續觀察，而如何在科技與人類參與之間取得適當的平衡，將是其中的關鍵。AI可以承擔繁重而耗時的工作，讓人們把心力放在流程中真正需要人類特質的部分。如此一來，科技扮演的角色就是放大並強化人類的能力，而不是取代人類。這樣的構想距離真正普及或許還需要好幾年，畢竟大多數人仍難以想像未親眼看過房子就直接購買，但假以時日，這並非不可能實現。
現在按下暫停鍵，還來得及嗎？
申請房貸曾是一個繁複的過程。你需要親赴銀行與分行經理會面，由其評估你的就業穩定性、工作狀況與薪資水準。若一切條件符合，便能獲得最高為年收入四倍的貸款。那個年代，房價尚在可負擔的範圍內，政府也鼓勵民眾置產，儘管整個流程相當漫長。你需要填寫無數表格，提交身分證明文件以取得銀行進一步審批，還要附上最近三個月的薪資單及過去住所的背景資料；此外，還需委請過戶師（conveyancer）對房屋進行估價與查驗。接著約六個月後，你才終於能獲得房貸批准，向心儀的房子正式出價。
那麼，為何時至今日，大多數房貸流程仍需耗費數月？答案其實與房貸本身無關。房貸的審核部分如今已相當迅速，不再像過去那樣需要親赴分行、經過分行經理逐一評估，已全面透過AI與應用程式自動化處理。真正耗時的，是房屋的產權移轉──透過法律合約完成土地登記的所有權變更。
然而，房貸剩餘的絕大多數流程，正透過金融科技與AI的發展逐步走向全面自動化。事實上，我已親眼目睹企業如何協助放貸機構統籌這些複雜的多方工作流程──整合AI、自動化與資料分析，打造更快速、更智慧、更具韌性的房貸生態系統。
有個具體的例子是我近期接觸的WNS，他們正透過AI顧問、智慧自動化與資料驅動平台，重新構想房貸的整個生命週期。結果是，金融業正在步步邁向一個房貸體驗高度智慧化、直覺化，甚至幾乎無需人工介入的世界。
這在現實中代表什麼？
假設你想購買一棟房子，就稱它「金合歡大道35號」好了。你已看過這棟房子，也知道它的售價。你決定出價，報價便自動從你的房仲APP傳送出去。是的，未來仍會有房仲的存在，但他們將逐漸透過虛擬實境，而非實地帶客戶去看樣品屋。
隨後，你收到回覆：出價已被接受。幾分鐘之內，你的AI機器人開始與房貸經紀人、銀行、律師及政府系統互動，以取得交易授權。隨後，經紀人機器人、銀行機器人、律師機器人與政府機器人相繼啟動。它們查詢最優惠的市場貸款利率、評估貸款風險、確認房產狀態，並啟動買賣流程。好消息是，該房產已登錄於政府的土地登記區塊鏈系統，因此資金交換與合約完成均獲得放行。
接著，我的經紀人機器人為我推薦了市場上利率最優惠的銀行。銀行機器人已自動完成我的帳戶風險評估，確認這筆房產在可負擔範圍內，但金額超出我目前授信上限的10％。AI機器人隨即提醒，並詢問是否可以從某個儲蓄帳戶中調撥資金補足差額。我的儲蓄帳戶有旅遊、教育和緊急備用，我透過AI眼鏡選擇了緊急備用帳戶來補足資金。一切就緒，只剩下法律程序來完成這筆購房交易！
當然，律師機器人的運作速度最慢，但即便如此，機器人們仍設法迅速完成政府區塊鏈上的重新登記，以及買賣雙方之間的資金交換。
隔天早晨醒來，我發現自己在機器人的協助下，幾乎完成了一棟新房子的購置。整個過程不到24小時，我只需眨一下眼就搞定！哎呀，我忘了把自己的舊房子賣掉，也沒有預約搬家公司。
算了，暫停一天，看看明天會發生什麼也無妨。
代理的變革
顧能發布了一份極具價值的深度報告，聚焦於代理式AI在2025年的發展方向──一個由AI替你思考的時代。這份報告相當出色，在詳述代理式AI如何改善流程、營運與服務的同時，也點出了潛在風險：
代理式AI將依據對組織資料的分析做出決策、制定計畫，進而付諸執行。除非你投資了必要的技能、實踐方法與技術，確保AI代理的可信性，否則這將帶來相當大的風險。組織資料品質低落除了會進一步加劇風險，也將阻礙代理式AI的發展。
代理式AI雖然會為客戶帶來助益，但若客戶體驗設計不佳，反而可能令客戶疏離。這正是人類智慧不可或缺之處。人類必須繪製客戶旅程地圖，設計理想的客戶體驗並設定防護機制，再將執行任務交付AI代理。要達到最佳成效，需要不斷試錯、調整代理的設定。
一如以往的自動化浪潮，部分員工可能對代理式AI心生抗拒，希望保有掌控感。這很容易理解，畢竟他們會擔心自己的工作是否穩定，以及自身貢獻是否仍受到重視。
代理式AI將推動更先進的網路攻擊，催生出「智慧型惡意軟體」。這將需要新的創新技術，以因應依賴大型語言模型與生成式AI的系統所面臨的獨特風險與威脅。代理式AI可能遭受提示詞注入（prompt injection）、越獄攻擊（jailbreak）、資料安全攻擊及各類網路攻擊，其中也包括由其他AI代理自主發動與執行的攻擊。
隨著代理式AI持續發展，當企業試圖管控這項能夠自主運作的技術時，也將面臨嚴峻的治理問題。要有效協調與治理代理式AI，將需要更先進的工具，以及嚴格的防護機制與規範。
世界經濟論壇進一步闡述了這些問題，指出代理式AI伴隨著技術風險，例如可能使詐欺與詐騙活動不僅數量增加，手法也變得更加複雜。此外還存在社會經濟風險：隨著AI代理的自主程度提高，人類的監督可能隨之減少，並更加依賴AI代理執行複雜任務。除此之外，還有一系列倫理風險需要考量。
那麼，我們如何確保系統向善而非作惡？這是關於創新與進步的永恆問題。談到2025年的科技趨勢，當然不能忽略 Google。Google Cloud全球監管產業負責人扎克．茂菲（Zac Maufe）預測，2025年AI在金融領域將出現五大重要趨勢：
直覺式搜尋
「直覺式搜尋將大幅協助銀行減少資料使用上的阻礙。金融機構擁有大量資料，卻難以真正發揮這些資料的價值。由生成式AI驅動的直覺式搜尋，正是釋放這些潛在價值的關鍵。透過簡化工作流程並提升生產力，生成式AI將使專業人才能夠專注於最重要的事：從資料中挖掘洞見，並創造更好的成果。」
AI代理
「AI代理將開啟銀行業的生產力新紀元。這些數位助理能協助處理例行工作，例如貸款核貸所需資料、快速理解理賠案件等例行任務，不僅能提升效率，更能解放員工，讓他們專注於更複雜、更具策略性的工作，在真正需要人類專業能力的環節創造價值。」
多模態AI
「多模態AI將讓客戶的銀行服務體驗變得更加簡單。它最強大的功能之一，就是整合來自不同來源的資訊。這代表你的銀行APP可以存取交易紀錄、辨識收據影像，甚至理解你的語音指令，進而針對你的財務問題提供完整且準確的答案。」
安全性
「金融機構正逐漸仰賴AI來對抗日益嚴峻的詐欺威脅，包括持續增加的AI生成攻擊。透過分析非結構化資料、識別複雜模式、自動化威脅偵測，AI將成為對抗金融詐欺的終極防護盾，並在偵測與防範網路攻擊、保護敏感客戶資料及維繫信任方面發揮關鍵作用。」
資料
「銀行AI計畫的成敗，取決於一個關鍵：資料。擁有健全資料平台的銀行將掌握顯著優勢，因為它們能夠整合各方來源的資料、確保資料品質，並使其隨時可供AI應用程式取用，進而擴大應用規模。」
看來，代理式AI與量子計算的結合，即將讓我們從普通人類晉升為超級人類……至少部分人如此。
