美國銀行與支付機構正擴大代理式人工智慧（agentic AI）在支付、開戶及金融服務上的應用，但一項核心問題仍待釐清：如果 AI 代理執行錯誤交易、遭操縱而被用於詐欺，或超出使用者授權範圍，最終應由誰承擔責任？
這不僅關係到消費者能否追回款項，也會影響銀行、支付網路、商戶、科技公司及金融科技平台如何分配營運風險。貝恩顧問預估，美國代理式商業的年度支出到 2030 年可能達到 5,000 億美元。隨著交易規模擴大，責任規則是否清晰，可能成為這類業務能否大規模落地的關鍵條件。
聯準會官員點出「買錯商品」的責任問題
聯準會理事克里斯多福・沃勒 9 月 29 日在 Sibos 會議上表示，代理式商業要擴大應用，尤其是在由 AI 代理代替消費者作出決定的情況下，買賣雙方必須先建立足夠信任。
他提出一個常見情境：消費者要求代理購買一件毛衣，但代理下單時選錯尺寸，而銀行其後批准付款。銀行完成授權，並不代表代理買到了消費者真正要求的商品。沃勒指出，現有電子商務責任框架，包括支付網路規則、消費者保障標準及相關監管規定，或可經調整後套用於代理式交易，但監管機構也可以測試新的處理方式。
風險並不只來自駭客或詐騙者對 AI 的操縱。代理可能偏離原有提示與參數，消費者、商戶及交易鏈上的其他參與者也可能出現一般操作錯誤。若代理把資金轉出帳戶，責任可能落在錯誤設定代理的使用者、容許代理越權的模型供應商，或明知交易異常仍予以放行的銀行身上。
Lead Bank提出按控制能力分配責任
總部位於密蘇里州堪薩斯城的 Lead Bank 是一家州特許銀行，同時為金融科技公司、數位資產企業及消費品牌提供銀行即服務平台。該行行政總裁杰姬・雷瑟斯表示，傳統銀行的客戶識別與驗證流程長期以「人」為設計核心，往往是為了排除機器人；但在機器數量及處理規模超越人力的環境下，這套邏輯正逐步改變。
雷瑟斯認為，交易出錯本身並不意外，真正需要建立的是控制機制、程式設計要求，以及發生偏差後的責任框架。Lead Bank 已為代理式銀行業務與支付服務設計法律框架，並提出按錯誤類型建立責任「瀑布」，把風險分配給實際具備控制能力的一方。
按照這套方案，如果 AI 代理超出消費者明確授予的權限，消費者不應承擔責任；如果銀行掌握權限分配，卻沒有執行相應限制，銀行應負責；如果問題源自模型缺陷、不安全的工具調用或防護措施不足，則由 AI 供應商負責；若商戶明知代理權限有限，仍誘導其進行越權交易，商戶可能承擔責任。
這種劃分方式試圖把責任從交易後的爭議，轉化為可以在交易前寫入系統的規則。不過，具體責任仍取決於權限如何設定、銀行是否收到異常訊號，以及各方能否證明自己控制了相關環節。
Primitive制定代理金融服務協議
由前美國合眾銀行首席數位官德里克・懷特創辦的科技初創公司 Primitive，也在制定代理式人工智慧的責任與操作標準。懷特表示，消費者已開始使用 ChatGPT 等 AI 模型尋找金融服務供應商，未來可能進一步要求代理直接在指定銀行開立帳戶。
Primitive 標準中的一項規範，是「代理式金融服務協議」（Agentic Financial Services Protocol），目標是協助企業按照共同的防護要求開發 AI 代理。懷特表示，該協議要求記錄每次代理工作階段，包括代理是否遵守治理規則、使用哪一種大型語言模型，以及產生多少令牌成本。
這些紀錄經整理後可提供予監管機構或稽核人員，用於追蹤代理作出決定的過程。對銀行而言，完整的操作紀錄也有助判斷問題究竟源自使用者指令、模型行為、工具調用，還是交易審批流程。
技術工具已到位，監管銜接仍未完成
雷瑟斯表示，現有技術已能對代理行為進行約束與追責。Lead Bank 的可程式化介面可用於監測行為偏移、記錄系統運作證明、定期更新「了解你的代理」（know-your-agent）資料、簽發交易憑證，並在必要時撤銷憑證。
她認為，較大的難點在於銀行及支付監管規則如何與代理式 AI 活動銜接。若法律與監管框架遲遲未能明確，銀行可能難以判斷哪些控制措施足以履行責任，消費者也難以在交易前了解發生錯誤時由誰賠付。
目前，卡組織、電子商務平台、支付服務商、科技公司、FIDO 聯盟及銀行都在參與相關標準建設。消費者對使用 AI 代理付款仍有疑慮，但市場規模預期正在擴大。隨著更多代理取得搜尋、開戶及支付權限，權限紀錄、交易憑證、模型稽核，以及越權後的責任分配，將成為金融機構部署這類系統時必須明確處理的實務問題。