摘要
金融市场的自动化进程先后经历电子交易、算法执行、移动券商三次浪潮，三者分别自动化了交易场所、订单处理与分发渠道，但始终未触及投资决策本身。当前以智能体人工智能为代表的第四次浪潮正在突破这一边界，自动化从交易的机械执行层面向背后的判断层面渗透，软件不仅能够形成指令，还被赋予依据目标自主读取数据、形成观点并执行操作的权限。这一质变使得授权管控与权限边界设计上升为与底层模型同等重要的基础设施问题。本文以海外科技媒体针对算法交易与智能体时代关系的专题报道为基础，梳理三次自动化浪潮的技术特征与共同边界，剖析决策自动化区别于执行自动化的本质差异，结合 IMF 全球金融稳定报告、IOSCO 监管指引、新加坡 IMDA 智能体治理框架、英国央行 AI 圆桌会议等公开材料，论证事后监管模式在智能体时代的局限，阐释事前构建权限治理体系的必要性。迪妙网络空间安全学院研究团队认为，智能体应当被定位为市场的新型参与者而非新型市场，其治理重心在于委托授权的边界设计与持续维护。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，智能体被赋予自主操作权限之后，针对智能体决策逻辑的欺骗与操纵将成为新型攻击面，权限隔离与操作审计是抵御该类风险的基础防线。研究进一步辨析人工在环审批等管控措施的运营成本与市场流动性之间的张力，指出事前设计的管控措施能否在真实危机事件中经受住考验，是决定智能体时代市场韧性的核心变量。研究结论可为金融机构部署智能体系统、监管机构制定适配规则提供参考思路。
关键词：算法交易；智能体人工智能；金融自动化；权限治理；事前监管；市场韧性
1 引言
金融市场是自动化技术应用最为密集的领域之一。从交易场所的电子化改造，到订单执行的算法化处理，再到移动互联网带来的券商服务泛在化，每一次技术迭代都深刻改变了投资者与机构接入市场的方式，同时也催生了新的风险形态，推动监管框架在技术扩散之后逐步调整适配。过往三次自动化浪潮有一个共同特征：自动化接管的是人类决策链条中的某个执行环节，投资判断本身始终由人类主体做出，软件只是将已经形成的决策高效地转化为市场操作。
当前正在展开的第四次浪潮呈现出本质差异。以智能体人工智能为代表的技术系统，不再局限于执行已经给定的指令，而是能够依据用户设定的目标，自主读取市场数据、形成分析判断、产生操作指令并直接执行。自动化的边界从交易的机械层面推进到了背后的判断层面，软件第一次在金融场景中被同时赋予决策权与执行权。这一变化不是既有自动化趋势的简单延续，而是委托授权关系的结构性重构。
历史经验表明，金融自动化的风险往往需要相当长时间才能被充分识别和表征。国际货币基金组织在 2025 年 10 月发布的全球金融稳定报告中指出，投机性高频交易活动的增加会恶化市场流动性并推高日内波动性，这一结论是在高频交易已经成为市场标准实践多年之后才形成的。如果说厘清执行自动化对市场质量的影响耗费了大约十年时间，那么对于决策自动化的系统性后果，目前的诚实立场是尚无定论。在风险特征尚未完全显现的窗口期内，已经部署的保障措施的质量，比任何关于最终状态的预测都更为关键。
过往自动化浪潮的管控措施大多是在技术已经广泛普及之后才逐步建立或强化的。国际证券事务监察委员会组织直到 2015 年才发布电子交易风险管理指引，彼时算法交易已经深度嵌入市场运行。这种事后补课的监管模式在技术扩散速度相对可控的时代尚可运转，但智能体系统具备自主决策与自主执行能力，一旦出现系统性偏差，其传导速度和破坏规模可能远超以往，事后补救的成本将显著上升。部分先行机构已经意识到这一问题，在产品初始设计阶段就嵌入权限控制机制，尝试走出一条管控与能力同步建设的路径。
本文围绕算法交易演进历程对智能体时代的启示展开分析，不做脱离金融场景的泛化推演，重点聚焦决策自动化带来的委托授权结构变化、权限治理的技术架构、事前监管的构建逻辑以及管控措施在真实运营条件下面临的张力。研究目的在于厘清智能体时代金融治理的核心命题，为机构部署与监管制定提供可参考的分析框架。
2 金融市场自动化的三次浪潮及其边界
2.1 电子交易：交易场所的自动化
金融市场第一次大规模自动化浪潮以交易场所的电子化为标志。传统公开喊价交易模式下，交易员 physically 聚集在交易池内，通过手势和口头报价完成买卖撮合，交易效率受限于人力处理能力和物理空间容量。电子交易系统将报价、撮合、成交确认等环节迁移至计算机网络，交易场所从物理空间转化为数字平台，市场参与者无需亲临交易所即可接入交易系统。
这一轮自动化的核心对象是交易场所本身。电子系统替代的是人工喊价与手工记录，交易决策依旧由投资者或交易员做出，电子系统只是提供了一个更快、更透明的指令提交与撮合通道。市场参与者的决策逻辑没有因为交易场所电子化而发生根本改变，变化的是决策结果进入市场的方式和速度。
2.2 算法交易：订单执行的自动化
第二次浪潮以算法交易的普及为标志。算法交易系统的核心功能是将投资经理已经做出的交易决策，以最优的方式拆解并执行到市场中。当投资经理决定买入或卖出一定数量的某只证券时，算法系统会根据市场流动性、价格波动、成交量分布等因素，将大额订单拆分为多个小额子订单，选择合适的时机和交易场所逐步提交，以减小市场冲击、降低执行成本、提升成交效率。
算法交易自动化的是订单处理与执行环节。投资判断 —— 买什么、卖什么、买卖多少、何时建仓 —— 依旧由人类投资经理做出，算法系统不参与观点形成，只负责把已经确定的交易意图高效地转化为市场操作。算法可以优化执行路径，但不会自主决定交易方向。这一阶段自动化的边界清晰地停留在执行层，没有向决策层渗透。
2.3 移动券商：分发渠道的自动化
第三次浪潮以移动券商的兴起为标志。智能手机和移动互联网的普及，使得证券账户开户、行情查看、交易下单、资产查询等服务可以通过移动应用随时随地完成， brokerage 服务从线下营业部和桌面端延伸到每个人的口袋。移动券商大幅降低了普通投资者参与金融市场的门槛，市场参与主体的规模和结构发生显著变化。
这一轮自动化的对象是服务分发渠道。移动应用自动化的是账户接入和交易提交的物理路径，使得投资者可以在任何地点完成操作，但交易决策依旧由投资者本人做出，移动应用只是提供了一个更便捷的操作界面。自动化没有替代投资者的判断，只是让判断到执行之间的距离更短、操作更便捷。
2.4 三次浪潮的共同特征：未触及决策本身
回顾三次自动化浪潮可以发现一个共同特征：每一次自动化都接管了人类决策链条中的某个环节，但投资决策本身始终由人类主体掌握。电子交易自动化了交易场所，算法交易自动化了订单执行，移动券商自动化了分发渠道，三者都是在人类已经做出判断之后，优化判断转化为市场操作的过程。自动化的对象是 "怎么做"，而不是 "做什么" 和 "为什么做"。
这一边界的存在使得过往自动化浪潮的风险相对可控。由于决策主体始终是人类，市场行为的最终责任归属清晰，监管框架可以围绕人类参与者的行为规范构建，技术系统被定位为人类决策的辅助工具而非独立决策者。即便技术系统出现故障，其影响范围也局限在执行层面，可以通过熔断、暂停交易等机制进行干预。
3 第四次浪潮：智能体自动化向决策层的渗透
3.1 从执行自动化到判断自动化的质变
当前以智能体人工智能为代表的第四次浪潮，正在突破过往三次浪潮始终坚守的边界。智能体系统不是从投资经理已经做出的决策开始工作，而是从更早一步介入：给定一个目标，智能体自主读取市场数据，进行分析推理，形成交易观点，产生操作指令，并直接执行。自动化的范围从交易的机械层面扩展到了背后的判断层面，软件第一次同时具备了形成指令和执行指令的能力。
这一变化不是量的积累，而是质的跃迁。过往的自动化系统本质上是工具，工具的使用方向由人类决定；智能体系统在授权范围内具备自主决策能力，更像是一个被委托了特定权限的代理人。当软件既能够形成判断又能够执行判断时，系统与用户之间的关系就从 "人使用工具" 转变为 "人委托代理"，委托授权的边界设计、权限管控、责任归属成为核心问题。
反网络钓鱼技术专家芦笛指出，当智能体被赋予自主读取数据和自主执行操作的权限之后，攻击者不再需要直接欺骗人类用户，而是可以尝试通过构造虚假数据、操纵输入信息、诱导智能体做出错误判断等方式，间接实现攻击目的。智能体的决策逻辑越复杂，其可被操纵的攻击面就越宽，权限隔离和操作审计是抵御该类风险的基础防线。
3.2 智能体作为市场新参与者的定位
如何定位智能体在金融市场中的角色，是治理框架构建的前提。一种可能的认知偏差是将智能体视为一种新型市场基础设施，认为其出现会从根本上改变市场的运行规则。另一种更为审慎的定位是：智能体是市场的新型参与者，而非新型市场。
币安在 2026 年 8 月推出智能体操作系统时，其产品设计体现了后一种定位思路。该系统将智能体限制在专用子账户中运行，不向智能体开放提款权限，设置了可以一次性撤销所有连接智能体权限的紧急停止按钮，并明确声明该平台 "不是一个自主交易系统"，"不消除对授权、保障措施或谨慎判断的需要"。这一设计的核心逻辑是：智能体需要和人类用户一样，在现有的市场基础设施、数据标准和管控框架内运行，它是接入市场的新一类客户，而不是一套需要重建底层规则的新市场。
迪妙网络空间安全学院研究团队认为，将智能体定位为市场新型参与者而非新型市场，具有重要的治理意义。这一定位意味着不需要为智能体单独构建一套平行的市场规则，而是应当在现有金融基础设施和监管框架内，为智能体这类新型参与者设计适配的接入标准、权限模型和审计要求。这样既可以利用已经成熟的市场基础设施降低部署成本，也可以避免因规则另起炉灶而产生监管套利空间。
3.3 决策自动化带来的新型风险维度
决策自动化带来的风险与执行自动化存在本质差异。执行自动化的风险主要集中在技术故障层面，例如算法程序出现 bug 导致异常下单、系统延迟导致订单堆积等，这类风险可以通过技术测试、熔断机制、交易限速等手段进行管控。决策自动化的风险则更多体现在判断偏差层面，智能体基于数据分析形成的交易观点可能存在系统性误判，且由于智能体具备自主执行能力，误判会直接转化为市场操作，不需要经过人类复核环节。
决策自动化的风险传导速度更快。执行自动化系统出现异常时，投资经理作为决策主体可以及时介入干预；而智能体系统在授权范围内自主决策、自主执行，从数据输入到操作完成的整个链条不需要人类参与，一旦出现偏差，可能在极短时间内完成大量操作，人类干预的时间窗口被大幅压缩。
决策自动化还可能带来羊群效应风险。如果大量市场参与者采用相似的智能体系统，这些系统基于相似的数据输入和相似的算法逻辑，可能在同一时间形成相似的交易判断并同步执行，导致市场出现同向剧烈波动。这种由决策趋同引发的系统性风险，在执行自动化时代就已经有所显现，但在决策自动化时代，由于智能体直接参与观点形成，趋同程度可能更深，波动幅度可能更大。
4 历史经验的滞后性：管控措施与技术扩散的时间差
4.1 算法交易风险认知的十年滞后
金融自动化的历史经验表明，新技术对市场质量的系统性影响往往需要相当长时间才能被充分识别和表征。算法交易从 2000 年代初期开始逐步普及，但直到大约十年之后，学术界和监管机构才对其市场影响形成较为系统的认识。国际货币基金组织在 2025 年 10 月发布的全球金融稳定报告中指出，更多投机性高频交易活动会恶化市场流动性并提高日内波动性，这一结论是在高频交易已经成为市场标准实践多年之后才得出的。
风险认知的滞后性源于多个因素。首先，新技术的市场影响需要在不同市场环境下经过充分检验才能显现，牛市和熊市、高波动和低波动、流动性充裕和流动性紧张等不同条件下，同一技术的影响可能截然不同。其次，市场参与者对新技术的使用方式会逐步演化，初期的使用模式和普及之后的使用模式可能存在显著差异，风险特征也会随之变化。再次，新技术与市场结构之间的交互效应复杂，单一因素的影响很难从市场整体波动中分离出来，需要积累足够的数据样本才能进行严谨的实证分析。
4.2 事后监管模式的固有局限
与风险认知滞后相对应，过往金融自动化的管控措施大多采取事后补课的模式。国际证券事务监察委员会组织直到 2015 年才发布电子交易风险管理指引，彼时算法交易已经深度嵌入市场运行多年。很多管控规则是在出现了显著的市场异常事件之后，才被推动制定和实施。
事后监管模式在技术扩散速度相对可控的时代有其合理性。在技术影响尚未充分显现之前，过早制定严格规则可能抑制创新、增加不必要的合规成本，监管机构需要观察技术的实际运行情况才能制定有针对性的规则。但事后监管模式也存在固有局限：在规则出台之前的窗口期内，市场处于规则真空状态，潜在风险缺乏制度性约束，一旦发生严重事件，损失已经造成，事后补救的成本远高于事前预防。
4.3 智能体时代 "先建管控" 的必要性
智能体时代的技术特征使得事后监管模式的局限被放大。智能体系统具备自主决策和自主执行能力，其操作速度和规模远超人类交易员，一旦出现系统性偏差，可能在极短时间内造成重大市场影响。2010 年美股闪崩事件已经展示了算法交易在极端情况下的破坏力，而智能体系统由于直接参与决策，其潜在破坏力可能更为显著。事后监管的窗口期风险在智能体时代不再是可以承受的代价。
部分先行机构已经意识到这一问题，在产品初始设计阶段就嵌入权限控制机制，尝试走出一条管控与能力同步建设的路径。这些早期产品的设计要素包括：将智能体运行在沙箱隔离的子账户中，将访问凭证保存在模型之外，由账户持有人设定智能体的支出限额，提供可以随时撤销智能体访问权限的机制。这些设计的共同特点是，权限管控不是产品上线之后再附加的监管要求，而是产品架构的内在组成部分。
迪妙安全研究团队强调，智能体系统的权限治理必须遵循 "先建管控、后放能力" 的原则。在智能体的自主决策范围和执行权限逐步扩大的过程中，对应的管控措施必须同步到位，不能等出现严重事件之后再补救。权限模型应当在系统设计阶段就作为核心架构要素纳入，而不是作为上线后的附加功能。这种事前构建的管控模式，是智能体时代区别于以往自动化浪潮的重要特征。
5 智能体权限治理的技术架构
5.1 沙箱隔离与子账户机制
沙箱隔离是智能体权限治理的基础架构。将智能体的运行环境限制在专用子账户中，与用户的主账户实现资金和权限的物理隔离，可以有效控制智能体出现异常操作时的影响范围。智能体只能在子账户的资金范围内进行交易，无法触及主账户中的其他资产，即便智能体被误导或出现程序异常，最大损失也被限定在子账户的资金规模之内。
子账户机制还可以实现不同智能体之间的隔离。用户可能同时部署多个针对不同策略、不同市场的智能体，将每个智能体分配到独立的子账户，可以避免单个智能体的异常操作影响其他智能体的正常运行，也便于对每个智能体的表现进行独立评估和审计。子账户的资金规模由用户根据智能体的策略风险和自身承受能力设定，实质上构成了智能体交易权限的硬上限。
5.2 凭证外置与权限最小化
访问凭证的管理是权限治理的关键环节。智能体在执行操作时需要访问交易账户、数据接口等资源，这些资源的访问凭证如果保存在智能体模型内部，一旦模型被攻破或被逆向分析，凭证就会泄露，攻击者可以利用凭证直接访问相关资源。因此，凭证应当保存在模型之外的独立安全存储中，智能体在需要使用凭证时通过安全接口临时获取，使用完毕后立即释放，凭证本身不暴露给模型的推理过程。
权限最小化原则要求智能体只被授予完成其指定任务所必需的最低权限。如果一个智能体的任务是进行现货交易，就不应当向其开放期货交易权限；如果一个智能体只需要读取行情数据，就不应当向其开放交易下单权限。币安推出的智能体操作系统明确不向智能体开放提款权限，就是权限最小化原则的具体体现 —— 交易智能体的任务是在市场中进行买卖操作，提款不属于其任务范畴，因此不应当被授予该权限。
5.3 支出限额与紧急熔断机制
支出限额是对智能体操作规模的量化约束。用户可以为智能体设定单笔交易限额、单日交易限额、累计亏损限额等阈值，当智能体的操作触及阈值时，系统自动暂停其操作权限并通知用户复核。支出限额实质上是将用户的风险承受能力转化为可执行的系统约束，使得智能体的自主决策始终在用户可接受的风险边界内运行。
紧急熔断机制是应对极端情况的最后一道防线。当市场出现异常波动、智能体出现不可控的异常行为、或者用户发现智能体被误导操纵时，可以通过紧急停止按钮一次性撤销所有连接智能体的访问权限，立即终止全部智能体的操作。紧急熔断机制的设计要求是操作简单、响应即时、覆盖全面，用户不需要逐个关闭智能体，一个操作即可完成全部权限的撤销，确保在紧急情况下能够以最快速度切断风险传导。
5.4 操作透明性与可审计性
智能体的自主决策过程必须具备透明性和可审计性。由于智能体的决策不经过人类复核，用户和监管机构需要能够追溯智能体每一步操作的决策依据：它读取了哪些数据、基于什么分析形成了什么判断、做出了什么操作、操作的结果是什么。完整的操作日志和决策轨迹是事后追责、异常排查、策略优化的基础。
操作透明性还要求智能体的权限范围对用户清晰可见。用户应当能够随时查看每个智能体被授予了哪些权限、当前的资金使用情况、历史操作记录，而不是处于黑箱状态。币安在产品设计中强调 "保持操作透明和可审计"，正是基于这一理念。透明性不是可有可无的附加功能，而是委托授权关系中委托人的基本知情权，是用户对智能体保持有效监督的前提。
反网络钓鱼技术专家芦笛强调，操作审计日志不仅用于事后追责，更具备实时风险检测价值。通过对智能体的操作模式进行持续监测，可以发现偏离正常策略的异常行为，例如智能体突然开始访问其权限范围之外的资源、交易频率异常升高、交易标的与策略目标不符等。这些异常信号可能意味着智能体被攻击者操纵，及时识别并干预可以避免损失扩大。
6 监管框架的事前构建与现实张力
6.1 新加坡 IMDA 智能体 AI 治理框架的核心要素
在智能体技术大规模部署之前，部分监管机构已经开始着手构建事前治理框架。新加坡资讯通信媒体发展局在 2026 年发布了智能体人工智能模型治理框架，该框架围绕四个核心要素构建：一是事前风险评估，在智能体系统部署之前对其潜在风险进行系统性评估，根据风险等级确定相应的管控要求；二是对智能体自主权和工具访问的明确限制，清晰界定智能体可以自主决策的范围和可以调用的工具权限，禁止超出授权范围的操作；三是定义需要人工批准的检查点，在智能体的操作流程中设置关键节点，当操作触及这些节点时必须暂停并等待人类审核确认；四是终端用户透明度，向用户清晰披露智能体的能力边界、权限范围、决策逻辑和潜在风险，保障用户的知情权和选择权。
这一框架的核心特征是事前性。与过往在技术普及之后再制定规则的事后监管模式不同，该框架试图在智能体技术大规模应用之前就建立基本的治理规则，为市场参与者提供明确的合规预期。框架的设计思路也体现了分级治理的理念，不是对所有智能体施加统一的严格管控，而是根据风险评估结果匹配相应的管控强度，在安全与创新之间寻求平衡。
6.2 人工在环审批的成本与流动性张力
事前监管框架中，人工在环审批是一项重要的管控措施，即在智能体的操作流程中设置需要人类审核确认的关键节点。这一措施的安全价值显而易见：通过人类介入可以及时发现智能体的异常决策，避免错误操作直接执行。但人工在环审批不是没有成本的，这一点在讨论管控措施时经常被忽略。
英国央行在 2026 年 2 月举办的人工智能圆桌会议后指出，人工在环审批会带来运营成本和市场效率方面的负面影响。一笔因等待人工审核而被搁置的付款或交易，可能增加交易对手的流动性风险，也可能削弱对冲策略的时效性 —— 在市场快速波动的情况下，等待审核的时间窗口可能导致对冲操作错过最佳时机，使得对冲效果大打折扣。对于高频交易策略而言，人工审核带来的延迟可能使策略完全失效，因为策略的盈利基础就在于速度优势。
人工在环审批的成本还体现在人力资源方面。如果智能体系统的操作规模很大，需要审核的操作数量很多，机构就需要配备足够的审核人员，这会显著增加运营成本。审核人员还需要具备相应的专业能力，能够判断智能体的决策是否合理，这对人员素质提出了较高要求。
6.3 管控措施在运营压力下的衰减风险
管控措施施加运营成本，就会面临在实际运营中被逐步放松的压力。当市场行情平稳、智能体运行良好时，机构可能觉得严格的管控措施是不必要的负担，为了提升运营效率和降低成本，会逐步放宽审批阈值、减少检查点、扩大智能体的自主权限。这种渐进式的放松在短期内可能不会产生明显问题，但会逐步侵蚀管控体系的防护能力，直到市场出现极端情况时，已经被削弱的管控措施无法发挥应有的作用。
管控措施的衰减风险是金融监管中一个长期存在的问题。在历次金融危机中都可以观察到类似模式：在市场繁荣期，风险管控措施被认为过于保守而逐步放松，杠杆率持续上升，风险敞口不断扩大；当市场转向时，已经被削弱的风控体系无法抵御冲击，最终导致危机爆发。智能体时代的管控措施面临同样的风险，事前设计的完善规则如果不能在日常运营中得到持续维护，其实际有效性会逐步衰减。
迪妙网安研究团队指出，管控措施的持续维护需要制度性保障，不能依赖个人的风险偏好。机构应当建立管控措施的定期复核机制，对权限设置、审批阈值、检查点配置进行周期性审查，确保管控措施与智能体的实际风险水平相匹配。同时，应当建立管控措施变更的审批流程，任何放宽管控的操作都需要经过独立的风险评估和上级审批，不能由业务部门自行决定。只有通过制度性约束，才能防止管控措施在运营压力下被渐进式侵蚀。
7 智能体时代市场韧性的核心命题
7.1 历史经验的证据属性而非保证属性
回顾金融市场过往的三次自动化浪潮，每一次都引发了关于市场稳定性的担忧，但每一次最终都被市场所吸收，市场在适应新技术的过程中实现了更广泛的参与和更高的运行效率。这一历史记录可以作为智能体时代市场能够平稳过渡的证据，但证据不等于保证。
过往三次浪潮的共同前提是自动化未触及决策本身，市场的最终判断主体始终是人类，监管框架可以围绕人类参与者构建。智能体时代突破了这一前提，决策主体从人类扩展到了具备自主决策能力的智能体系统，市场参与者的结构发生了根本性变化。用过往三次浪潮的历史经验直接推断智能体时代的市场走向，存在类比不当的风险。历史经验可以提供参考，但不能作为对未来的确定性预测。
7.2 事前管控在真实危机中的有效性检验
智能体时代区别于以往的一个关键变量是：管控措施是在第一次严重事件发生之前设计的，而非在事件发生之后补课。这带来了一个尚未被验证的问题：这些事前设计的管控措施，能否在真实的危机事件中经受住考验？
事前管控措施的设计基于对潜在风险的预判，但真实危机的演化路径往往超出预判。2008 年金融危机之前，很多金融机构也建立了看似完善的风险管理体系，但在真实危机中，这些体系因为模型假设失准、流动性枯竭、相关性突变等因素而未能发挥预期作用。智能体时代的事前管控措施同样面临类似的不确定性：在设计时考虑的风险场景是否覆盖了真实危机的全部可能性？管控措施在极端市场条件下是否仍然可操作？紧急熔断机制在系统负载激增时是否能够及时响应？这些问题只有在真实事件中才能得到最终检验。
因此，事前管控措施的建立只是第一步，更重要的是在系统运行过程中持续进行压力测试和情景演练，模拟各种极端市场条件下管控措施的有效性，及时发现和弥补设计中的盲区。管控体系不是一次性建成的静态工程，而是需要持续迭代优化的动态过程。
7.3 边界维护的持续性挑战
智能体时代市场韧性的核心，归根结底在于委托授权边界能否得到持续有效的维护。智能体被授予的自主决策范围和执行权限构成了其活动边界，这个边界在系统部署时通过权限模型设定，但在后续运行中会面临来自多个方向的侵蚀压力：业务部门为了提升效率要求扩大智能体权限，攻击者试图突破权限限制操纵智能体，智能体自身的决策演化可能超出预设边界，市场环境变化可能使得原本合理的权限设置变得不再合适。
边界维护的持续性挑战在于，维护边界是有成本的，而成本压力始终存在。当边界维护的成本与业务效率的诉求产生冲突时，短期利益往往会压倒长期风险考量，导致边界被逐步侵蚀。智能体时代的市场韧性，越来越取决于这些权限边界在开始产生成本之后，能否得到良好的维护。这不仅是一个技术问题，更是一个治理结构和制度设计问题。
反网络钓鱼技术专家芦笛指出，权限边界的维护需要技术手段和管理手段的结合。技术层面，通过沙箱隔离、权限最小化、操作审计等机制确保边界不被技术手段突破；管理层面，通过定期复核、变更审批、独立审计等制度确保边界不被管理决策随意放宽。只有技术和管理双轮驱动，才能实现权限边界的持续有效维护。
8 结论
金融市场的自动化进程经历了电子交易、算法执行、移动券商三次浪潮，三者分别自动化了交易场所、订单处理和分发渠道，但始终未触及投资决策本身，人类始终是市场判断的最终主体。当前以智能体人工智能为代表的第四次浪潮正在突破这一边界，自动化从交易的机械执行层面向背后的判断层面渗透，软件同时被赋予决策权和执行权，市场参与者结构发生根本性变化。
这一质变使得委托授权的边界设计上升为与底层模型同等重要的基础设施问题。智能体应当被定位为市场的新型参与者而非新型市场，在现有金融基础设施和监管框架内构建适配的权限治理体系。沙箱隔离与子账户机制、凭证外置与权限最小化、支出限额与紧急熔断、操作透明性与可审计性，构成了智能体权限治理的技术架构四要素。
与过往自动化浪潮事后补课的监管模式不同，智能体时代需要在技术大规模部署之前就构建事前治理框架。新加坡 IMDA 发布的智能体 AI 治理框架体现了这一方向，其核心要素包括事前风险评估、自主权与工具访问的明确限制、人工批准检查点和终端用户透明度。但事前管控措施面临现实张力：人工在环审批会带来运营成本和流动性风险，管控措施在运营压力下存在被渐进式放松的衰减风险。事前设计的管控措施能否在真实危机事件中经受住考验，是决定智能体时代市场韧性的核心变量。
过往三次自动化浪潮的历史记录表明市场能够吸收新技术并实现更广泛的参与，但这是证据而非保证。智能体时代突破了以往自动化未触及决策的共同前提，不能简单套用历史经验。市场韧性的核心在于委托授权边界的持续有效维护，这需要技术手段和管理制度的协同，需要在成本压力下坚持长期风险考量，需要将管控体系作为持续迭代的动态过程而非一次性建成的静态工程。
面向未来，智能体技术在金融领域的应用还将持续深化，决策自动化的范围和程度还将逐步扩大。金融机构在部署智能体系统时，应当遵循 "先建管控、后放能力" 的原则，将权限治理作为系统架构的核心要素而非附加功能；监管机构应当在鼓励创新和防范风险之间寻求动态平衡，建立适配智能体特征的事前监管框架；学术界和产业界应当持续跟踪智能体系统的实际运行表现，不断深化对决策自动化市场影响的认识。只有在技术、管理、监管多个层面协同推进，才能在智能体时代实现市场效率与金融稳定的平衡。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
来源：迪妙网络空间安全学院
