美国银行和支付机构正在扩大代理式人工智能（agentic AI）在支付、开户和金融服务中的应用，但一项关键问题仍未解决：如果AI代理执行错误交易、被操纵实施欺诈，或超出用户授权范围，最终应由谁承担责任？
这不仅关系到消费者能否追回资金，也会影响银行、支付网络、商户、技术公司和金融科技平台如何分配操作风险。贝恩咨询预计，美国代理式商业年度支出到2030年可能达到5000亿美元。随着交易规模扩大，责任规则是否清晰，可能成为这类业务能否大范围落地的关键条件。
美联储官员关注“错误购买”责任
美联储理事克里斯托弗·沃勒9月29日在Sibos会议上表示，代理式商业要扩大应用，尤其是由AI代理代表消费者作出决定的模式，首先需要买卖双方建立足够信任。
他提出了一个常见场景：消费者让代理购买一件毛衣，但代理下单时选错了尺码，银行随后批准了付款。银行完成授权，并不等于代理购买了消费者真正要求的商品。沃勒认为，现有电子商务责任框架，包括支付网络规则、消费者保护标准和相关监管规定，可能经过调整后用于代理式交易，但监管部门也可以测试新的处理方式。
风险并不只来自黑客或诈骗者操纵AI。代理也可能偏离原本的提示和参数，或者消费者、商户及交易链条上的其他参与者出现普通操作错误。若代理向账户外转资金，责任可能落在错误配置代理的用户、允许代理越权的模型提供商，或明知交易异常却仍放行的银行身上。
Lead Bank提出责任“瀑布”方案
总部位于密苏里州堪萨斯城的Lead Bank是一家州特许银行，同时为金融科技公司、数字资产企业和消费品牌提供银行即服务平台。该行首席执行官杰基·雷瑟斯表示，传统银行的客户识别和验证流程长期围绕“人”设计，目标往往是排除机器人；但在机器数量和处理规模超过人工的环境下，这套逻辑正在发生变化。
雷瑟斯认为，交易出错本身并不意外，真正需要建立的是控制机制、编程要求以及发生偏差后的责任框架。Lead Bank已经设计了一套面向代理式银行业务和支付的法律框架，并提出按照错误类型建立责任“瀑布”，将风险分配给具备实际控制能力的一方。
按照该方案，如果AI代理超出消费者明确授予的权限，消费者不应承担责任；如果银行控制了权限分配，却没有执行相应限制，银行应承担责任；如果问题源于模型缺陷、不安全的工具调用或防护措施不足，AI提供商应负责；如果商户明知代理权限有限，却诱导其越权交易，商户则可能承担责任。
这类划分试图把责任从事后争议转化为交易前就能写入系统的规则。不过，具体责任仍取决于权限如何设定、银行是否收到异常信号，以及各方能否证明自己对相关环节拥有控制权。
Primitive推动代理金融服务协议
由前美国合众银行首席数字官德里克·怀特创办的科技初创公司Primitive，也在制定代理式人工智能的责任和操作标准。怀特表示，消费者已经开始使用ChatGPT等AI模型寻找金融服务提供商，未来可能进一步要求代理直接在指定银行开立账户。
Primitive标准中的一项规范是“代理式金融服务协议”（Agentic Financial Services Protocol），目标是帮助企业按照共同的防护要求开发AI代理。怀特称，该协议要求记录每次代理会话，包括代理是否遵守治理规则、调用了哪一种大型语言模型，以及产生了多少令牌成本。
这些记录可以整理后提供给监管机构或审计人员，从而追踪代理作出决定的过程。对于银行而言，完整的操作记录也有助于判断问题究竟来自用户指令、模型行为、工具调用，还是交易审批流程。
技术已具备，监管衔接仍待推进
雷瑟斯表示，现有技术已经能够对代理行为进行约束和追责。Lead Bank的可编程接口可以用于监测行为偏移、记录系统运行证明、定期更新“了解你的代理”（know-your-agent）信息、签发交易凭证，并在必要时撤销凭证。
她认为，难点更多在于银行和支付监管规则如何与代理式AI活动衔接。若法律和监管框架迟迟未能明确，银行可能难以判断哪些控制措施足以履行责任，消费者也难以预先了解发生错误时由谁赔付。
目前，卡组织、电商平台、支付服务商、科技公司、FIDO联盟以及银行都在参与相关标准建设。消费者对使用AI代理付款仍存在疑虑，但市场规模预期正在扩大。随着更多代理获得搜索、开户和支付权限，权限记录、交易凭证、模型审计和越权后的责任分配，将成为金融机构部署这类系统时必须明确的实际问题。