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05.0917:38

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（转自：野村东方国际证券）

AI代理的概念及其在金融领域的发展

－应用于财富管理的潜力－

作者：野村资本市场研究所坂上聖奈

要点

1. 随着大型语言模型在自然语言处理领域取得显著突破，AI代理受到了广发关注。例如，摩根士丹利在2025年至2027年中长期经营计划中指出，AI代理的潜力是其技术战略的一个重点领域。

2. 简而言之，AI代理就是一种能够自主决策的AI模型。本文以穆迪和Coinbase为例，介绍AI代理的应用。尽管两家公司根据其业务战略对AI代理的应用采取了不同的方式，但在增强AI自主性方面却有着共通之处。

3. 穆迪将AI代理视为强化现有服务的工具，通过数据驱动的决策效率来提升客户体验。另一方面，Coinbase则将AI代理定位为区块链交易的手段，旨在通过交易的自动化和自主化来提升客户体验，甚至改变经济活动的性质。

4. 随着客户需求的多样化、依赖特定人员的业务流程优化、以及降低人力和成本等因素的驱使下，金融机构对AI代理的需求在不断扩大。在财富管理业务中，AI代理的应用也被认为是一个重要的候选方向。具体包括：（1）为客户提供最佳投资建议以实现特定的财务目标；（2）提升托管服务水平；（3）扩大数字资产交易。

Ⅰ

AI应用引领新潮流

第三次人工智能（AI）浪潮中的AI进化令人瞩目1，特别是在自然语言处理（NLP）2领域，大型语言模型（LLM）3取得了显著突破，AI代理4因此受到了广泛关注（图表1）。简而言之，AI代理就是一种能够自主决策的AI模型。AI代理是针对生成式AI5进化而设计的技术，在研究AI技术创新和进化方向时具有重要意义。

▲图表1：AI的主要专题研究

资料来源：野村资本市场研究所根据各种资料制作

不仅在产业界，金融领域也纷纷涌现出对AI代理的关注（图表2）。例如，摩根士丹利在2025年至2027年中长期经营计划中指出，AI代理的潜力是其技术战略的一个重点领域，并正在研究AI代理的应用对公司带来的影响6。推动创新的首席创新官Sean Manahan表示，AI代理是从单次响应的生成式AI助手演变而来的，因此AI代理与人类共存，协助人类执行工作的可能性极大。

▲图表2：AI代理陆续进入金融领域

注：1. Goldman Sachs, “What to expect from AI in 2025: hybrid workers, robotics, expert models,” January 9, 2025.

2. AI投资组合洞察是当机构投资者对投资组合的表现提出问题时，AI代理会分析风险因素并解释每个因素如何影响业绩表现（MSCI, “AI Portfolio Insights and the Future of Risk Management,” June 10, 2024）。

3. Intuit将AI代理定位为未来业务增长的驱动力，自2024年12月起，将AI代理整合到其核心业务会计和税务软件中，并计划在2025年将其整合到所有业务中。公司的AI代理能够自主判断客户输入的信息，为客户提供个性化分析及其考虑的结果，推荐定制信息，并在必要时引导客户咨询税务或会计领域的专家。

4. Deviniti,“Case Study: AI Agent: A smart team member in Customer Service at Credit Agricole.”

资料来源：野村资本市场研究所根据各种资料制作

这些示例表明，AI代理有望成为超越生成式AI的一项新技术，并能够高效地执行传统生成式AI无法实现的范围更广的业务。与此同时，英国金融巨头巴克莱银行透露，预计随着AI代理的发展，人类劳动力将很快被强化了脑力劳动机械化的机器人和数字化员工所取代7。

本文将首先整理AI代理的概念，并介绍金融领域中AI代理应用的代表性示例——美国评级公司穆迪和美国加密货币交易所Coinbase的相关举措。然后，从财富管理业务的角度探讨未来的应用方式。

Ⅱ

什么是AI代理

关于AI代理，似乎并没有全球统一的定义。然而，当把AI的进化过程应用于AI代理时，讨论的目的往往是追求通用性更强的通用人工智能（AGI）。例如，微软将AGI定义为“是一种有认知能力的系统，具备推理、规划和从经验中学习的能力，其能力可能等同或超越人类的能力8”，并将AI代理定位为“迈向超越人类的AGI的初始阶段9”。在此基础上，微软更将AI代理定义为“能够在物理空间、虚拟空间和混合现实空间（MR）10中根据传感器的输入自主执行合适的且与上下文相关的行为的智能代理”11。

AI代理通常被认为具有比传统AI助手更强的通用性。谷歌的AI研究所谷歌Deep Mind的Meredith Ringel Morris及其研究团队参考自动驾驶技术12，根据AI的能力和自主性，将通往AGI的技术水平划分为0级到5级的六个等级。AI代理在能力方面达到4级或5级，在自主性方面达到5级13。

斯坦福大学的McCoy 社会伦理学家庭中心（McCoy Family Center for Ethics in Society）在比较了AI代理和AI助手后指出，“AI代理与Siri、Alexa等AI语音助手以及ChatGPT等聊天机器人14有着显著不同”（图表3）15。形成这一观点的背景是，AI助手在一定程度上实现了思考的自动化，而AI代理则具备以下能力：（1）结合思考和行动的能力，能够在多个领域和环境中自主行动；（2）无需等待人类的指令，能够在最少的指令和监督下完成复杂的任务；（3）能够与机器人或其他系统集成，以提高通用性。

▲图表3：AI代理与AI语音助手、聊天机器人的主要区别

资料来源：野村资本市场研究所根据各种资料制作

关于AI代理的机制，微软表示“AI代理利用生成式AI，结合视觉信息、语言信息和其他数据，自主生成具体的行为16”。其机制包括：（1）AI代理的基础模型（FM）17由视觉语言模型（VLM）18或LLM构成；（2）多模态AI19的发展，通过将语音、图像/视¥频，传感器信息与语言信息结合进行分析，从而生成具体的行为（图表4）。

IBM的AI研究员Tula Masterman及其团队将AI代理定义为由单个或多个LLM构成20的框架，他们还描述了AI代理具备以下的特性：（1）固有的角色（位置）；（2）自主性和自发性（设定自身的行为目标并自主执行任务）；（3）反射性（在复杂且连续的对话中，AI代理能够利用高级推理能力察觉各种变化和波动，并进行适应）；（4）社会性（AI代理能够与多个其他代理协作，组成团队共同解决问题）。

▲图表4：AI代理的运作原理

资料来源：野村资本市场研究所根据Zane Durante, Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Ran Gong, Jae Sung Park, Bidipta Sarkar, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Yejin Choi, Katsushi Ikeuchi, Hoi Vo, Li Fei-Fei, and Jianfeng Gao, “Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction,” Microsoft Research, January 25, 2024制作

III

AI代理在金融领域加速发展

AI代理的主要类型包括：（1）具身智能（Embodied Agents）；（2）环境适应/模拟代理；（3）生成式代理（Generative Agents）；（4）知识/逻辑推理代理；（5）由LLM和VLM构成的代理（图表5）21。

本章将介绍（4）和（5）类型的AI代理，并以穆迪和Coinbase为例进行说明。尽管两家公司根据其业务战略对AI代理的应用采取了不同的方式，但在增强AI自主性方面却有着共通之处。

穆迪将AI代理视为提升现有服务的工具，致力于客户决策支持和提升高客户体验，即更高效地提供数据驱动决策。另一方面，Coinbase则将AI代理定位为区块链交易的手段，实现交易的自动化和自主化以提升客户体验的同时，还有可能改变经济活动的性质。

▲图表5：AI代理的主要类型

注：1. 根据日本国立信息学研究所（NII）2019年6月出版的《NII Today》杂志第84期“计算机视觉研究的最前沿——捕捉看不见的事物‘机器之眼’”中，计算机视觉被定义为“从图像中解析人类眼睛看不见的事物，或在虚拟空间中再现现实世界的技术”。

2. 日本总务省于2019年7月10日发布的《2019年版信息通信白皮书》中，强化学习被定义为一种机器学习“计算机在特定环境中通过试错过程生成学习数据，并通过重复奖励行为的过程长期学习优良行为”。

3. 根据本文脚注10和该文献， AR被定义为“一种将计算机生成的影响或图像叠加在眼前的现实世界中以扩展现实世界的技术”。

4. 根据本文脚注10和该文献，VR被定义为“一种通过CG在虚拟空间中创建现实中不存在的世界或难以体验的情境的技术”。

穆迪

穆迪在其负责评级业务以外的组织——穆迪分析（MA）22为中心，推进人工智能。作为MA收入增长的一部分，MA旗下的研究与洞察部门正在考虑利用AI代理开发一款名为“穆迪智能体系统”的客户决策支持系统。本节将重点介绍穆迪在以下几个方面的进展：（1）“创新战略”（2023年9月公布）；（2）AI代理的进展情况；（3）“穆迪智能体系统”。

1）“创新战略”

MA正在推进AI的应用以加强对全球金融犯罪和欺诈等指数函数风险（指数级增长的风险）的分析。作为其中的一环，MA于2023年9月发布了“创新战略”，该战略考虑了以下几个方面：（1）金融服务的数字化和自动化进展；（2）风险管理和信息披露的监管环境；（3）第三方网络安全风险管理；（4）量化气候变化和网络安全等风险的财务影响。在该战略中，MA提出了数字化转型（DX）的目标，强调AI、Software as a Service（SaaS，软件即服务）23、API24集成的应用。特别是在生成式AI方面，MA将其视为有助于提升现有服务的工具（图表6）。

▲图表6：创新战略中生成式AI的应用方式

资料来源：野村资本市场研究所根据穆迪，“Innovation OPEN HOUSE,” September 2023制作

在上述创新战略公布后，穆迪于2024年2月13日召开的2023财年第四季度及全年业绩发布会上宣布，公司将进行一项6,000万美元的中期战略性业务投资25，旨在促进以下几个方面的发展：（1）生成式AI的应用；（2）新业务开发；（3）平台业务的拓展及现有业务的数字化和自动化。作为其中的一环，穆迪和微软自2023年12月以来一直为金融市场参与者（包括机构投资者和资产管理公司）提供一款名为“穆迪研究助手”的研究助手功能。该助手使用微软的AI服务“Azure OpenAI”，搭建了RAG（检索增强生成）技术，然后根据穆迪自2020年以来发布的报告以及15,000多家上市和非上市公司的信息，通过聊天形式进行股票筛选、行业专题研究、报告自动生成和创意生成26。

2）AI代理的进展状况

穆迪在其创新战略中积极推进AI代理作为生成式AI的一种发展性应用。具体地，穆迪公布了一个含有AI代理的“穆迪智能体系统”概念图27。该概念图展示了利用AI代理的自动化和自主化系统的运作机制，其主要应用方式是，向金融市场参与者提供数据驱动的企业分析，更快速更高效地做出决策（图表7）。

▲图表7：穆迪智能体系统的工作原理

资料来源：野村资本市场研究所根据穆迪，“GenAI’s transformative potential in the financial sector: the evolution of agents,” 2024制作

该系统在向客户提供之前，已经在研究与洞察部门内部推出。过往，该部门在分析企业向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件以及进行行业比较时，通常会将这些工作外包给成本较低的美国境外的研究公司，但现在AI代理能够接管该角色，从而实现了降本增效28。

3）“穆迪智能体系统”

穆迪智能体系统也被称为“数字同事（digital colleague）”，其目标是通过提高企业分析、评估和风险预测的效率，实现决策支持系统的升级。例如，（1）在进行企业间的交易时，该系统根据目标企业的财务状况和ESG相关风险，识别和评估下行风险；（2）在进行企业分析时，该系统会对市场趋势和企业财务报表进行分析，来观察个股的价值走势；（3）该系统自动获取客户投资组合中个股的价格走势29。穆迪认为，在人类和AI代理的共同努力下，将通过该系统改变信用分析和投资建议领域的决策方式和客户体验30。

穆迪智能体系统的机制由多代理系统31所建构。多代理系统由多个不同人格（个性）的AI代理共同协作，面向特定目标自主解决问题并做出决策（图表8）。该系统到目前为止已建构了35种的AI代理32。

多代理系统在该系统中按以下方式运作：

首先，当用户设定目标后，负责统筹AI代理的协调器代理（Agent Orchestrator）将任务分解。接着，协调器代理规划并指派每个AI代理的角色。然后，各个AI代理按各自的角色分工，利用穆迪精选的风险引擎和内容进行工作。最后，协调器代理会管理每个AI代理的进度，整合结果生成最终输出成果。

此外，穆迪智能体系统针对AI代理的幻觉（生成错误内容）采取了以下对策：

一、通过自学33和强化学习，反复处理提示（问题或工作指令），确保从AI代理获得的结果具有一致性。二、AI代理之间通过多数决方式协商来调整其成果。每个AI代理都有一个效用函数用来评估在何种条件下达成协议会带来多大好处，并通过多数决选出最佳解决方案，无需人类介入。三、配备了评估AI代理功能的“质量保证代理（自主质量保证系统）”。用于持续监控幻觉的发生与否，并识别问题的影响因素。

▲图表8：多代理系统中的AI代理案例

资料来源：野村资本市场研究所根据穆迪，“The rise of the digital colleague: evaluating companies with Moody’s AI agents,”2024制作。

Coinbase

Coinbase主要是通过生态系统产品业务推动AI发展，负责加密资产交易以外的业务34，致力于经济的数字革命35，并专注于通过区块链36与AI的协同效应创造价值。在此背景下，考虑到生成式AI带来的社会影响，Coinbase于2024年10月24日开始研究结合加密技术37和AI的 “智能体互联网”38。智能体互联网是一个AI代理作为经济活动的主体参与的经济体，并通过区块链进行交易。本节将重点介绍（1）“智能体互联网”和（2）AI代理的进展情况。

1）“智能体互联网”

Coinbase于2024年10月24日公布了应对加密技术与AI结合的指引《解读加密技术与AI的结合（Demystifying the Crypto×AI Stack）》39。该指引说明了加密技术的特性，包括效率、跨境性和可编程性，并总结AI如何在最大化这些特性的同时推动“智能体互联网”的发展40。智能体互联网是区块链上运行的AI代理通过智能合约（自动执行程序）41执行合同，从而发行、交易和运营加密资产，进行替代性经济活动（资产价值的电子化流通）的数字平台。

Coinbase列举了三项智能体互联网会对数字经济产生影响的可能性及其背景：（1）AI代理在智能体互联网中创建去中心化应用程序（DApps）42和智能合约；（2）AI代理在智能体互联网中使用非托管钱包43持有和管理加密资产；（3）AI代理彼此在智能体互联网中理解了金钱的奖励，并进行加密资产交易。

2）AI代理的进展情况

Coinbase以实现智能体互联网为目标，朝向（1）AI代理的交易自主化，以及（2）提高AI代理开发的效率而努力。

关于第一点，Coinbase从提升加密资产持有者的交易自动化和自主化角度出发，研究基于区块链运行的AI代理进行加密资产交易。

作为该研究的一部分，Coinbase在面向开发者的平台“Coinbase Developer Platform（CDP）”上（1）于2024年8月初实现了由AI代理管理的钱包向人类管理的钱包发送加密资产；（2）于2024年8月31日执行了AI代理之间的加密资产“AI代币44”交易。与此同时，Coinbase发表了由AI代理管理的加密资产钱包“AI Wallet”，并提出将加密技术作为其支付手段。具体而言，使用稳定币45“USDC46”的交易，由AI代理自主地与人类或其他AI代理进行即时且免费的全球化交易。

关于第二点，Coinbase为了满足加密资产持有者的需求，致力于提供合适的AI代理，正在通过与OpenAI及AI软件开发公司Replit的合作，支持自主型链上代理（区块链上的自主活动）的开发47。具体来说，Coinbase提供了体验版本“Based Agent”（2024年10月26日发表），及产品版本“AgentKit”（2024年11月8日发表）。这两款工具都是由OpenAI的多代理框架“Swarm”和Replit的AI系统“Replit Agent”构建的。

值得一提的是Based Agent能够让用户根据需求选择（1）聊天模式（于对话型界面下指令）；（2）自主模式（针对指定目标的自主行为）；（3）双代理模式（由OpenAI上的AI代理和CDP上的AI代理协作解决问题）。

另一方面，AgentKit以Based Agent为基础，同时引入了多代理功能。在该工具中，多代理具有以下特征：（1）每个AI代理会根据不同的任务灵活使用OpenAI、Claude、Llama等LLM；（2）拥有不同LLM的AI代理之间进行协作，从而提升AI代理的精度和性能。

这些工具不仅是上述AI代理交易自主化的延伸，还促进了应用程序的个性化（个别优化）。具体来说，重点关注AI代理的自主性，可以包括（1）根据行情进行加密资产交易；（2）根据用户需求管理和部署智能合约；（3）在去中心化金融（DeFi）48中进行风险管理和交易个别优化。

AI代理对财富管理的变革

在金融领域中AI代理的多样化应用

AI代理在AI技术快速发展的背景下，随着客户需求的多样化、依赖特定人员的业务流程优化、以及降低人力和成本等因素之下，金融机构对AI代理的需求正在不断扩大。目前AI代理仍处于试验阶段，但未来如何根据业务战略推动具有商业价值的AI代理举措将成为关键。

本文概述的穆迪将AI代理作为数字化转型（DX）中生成式AI应用的开展，目前主要用于提升自身业务效率和降低成本，但未来也计划将其应用于客户服务。倘若实现的话，将有望依照客户的意向和实际情况，为优化企业分析提供支持。具体而言，如本文所述，使用多代理是其中一个方案，关键在于进行企业分析时，多个AI代理从各自独特的视角出发，对穆迪独有的内容和数据进行多方面分析。

对Coinbase而言，AI代理是一种无需中央集权管理者且通过区块链进行电子化价值转移的交易手段。Coinbase希望可以在加密资产的财务价值流通的基础上，构建替代性经济体。具体而言，除了如本文所述AI代理使用钱包的选项之外，在加密资产交易中，智能合约对于交易的自动化和自律化也至关重要。此外，为回应加密资产持有者的需求，应用程序的个性化对于提高交易效率也很重要。Coinbase认为，包括活用多代理技术在内，构建针对每个加密资产优化的交易环境将是未来的课题。

应用于财富管理领域的可能性

在推动金融领域的数字化转型（DX）时，AI代理被视为一种可行的方案，尤其对财富管理业务而言，其应用极具潜力。

例如，通过AI代理的活用，可以维持或提升客户投资决策的效率和自动化程度，进而促使投资表现的维持与提升。从这个观点看来，AI代理的未来可能包括（1）为客户提供实现特定财务目标的最佳投资建议；（2）托管服务49的升级；（3）数字资产交易的扩展。

关于第一点，如同本文介绍的穆迪，目前已经出现了通过AI代理实现以下功能的案例：（1）自动获取客户投资组合中个别股票的价格走势；（2）根据市场趋势和企业财务报表观察个别股票的价值变化，提供投资信息和投资建议。虽然在提供投资建议时风险容忍度因客户而异，但AI代理可以根据客户属性和价值观提供多角度的建议。例如，AI代理可以通过捕捉客户的表情、声音信息以及语言信息，综合考量客户的个人情况后提出建议，并同时实时分析公募和私募市场的波动，根据客户的价值观和偏好模拟最佳投资组合。关于AI代理模拟的准确性，斯坦福大学社会科学研究员Joon Sung Park及其研究团队提出报告指出，AI代理可以准确地重现人类的价值观和偏好50。

另外，针对投资建议的提供者需要履行对客户的信义义务（fiduciary duty），其可行性成为讨论的重点。美国马萨诸塞州证券管理局于2016年4月1日发布的政策文件中，探讨了机器人顾问51是否能够承担信义义务的问题，并指出机器人顾问本身可能存在以下问题：（1）无法收集履行信义义务所需的信息；（2）无法充分识别客户的能力，也无法辨别客户提供的信息真伪；（3）无法验证是否向客户提供合适的服务52。基于上述理由，该文件认为机器人顾问本质上可能无法履行投资顾问（RIA）的职责。此外，同年7月14日，马萨诸塞州针对注册于该州的RIA发布了第三方机器人顾问的使用指南，旨在确保RIA在提供投资建议服务时遵守法规，并履行对客户的信义义务53。

有鉴于上述情况，如果AI代理能够实现：（1）利用VLM或LLM收集履行信义义务所需的信息；（2）通过多代理系统从多角度识别客户能力；（3）通过多代理系统的评价机制验证基于提供信息的决策和行为的过程；（4）根据客户能力和需求制定个性化的投资建议，并提出资产类别的构成比例及个别有价证券和金融产品，那么AI代理将能够以更高维度支持信义义务的履行。

关于第二点托管服务，如本文所介绍的Coinbase，目前已经出现了在加密资产交易中使用AI代理的案例。虽然对于AI代理的法律定位（是否具有法人资格等）尚未达成共识，但正如本文所示，AI代理虽然无法“拥有”实体钱包，但可以持有数字钱包54。通过AI代理管理其自身钱包或智能合约，可以实现托管服务的低成本与效率化，减轻投资者因加密资产交易而产生的文书工作负担。

此外，通过多代理系统的应用，托管服务不仅可以提供以保管和维护管理为中心的功能，还可以自主性地提供关于持有资产和结算状况的及时信息、对受托人的监测功能，以及自动运用闲置资金的现金管理服务等附加价值服务。

关于第三点数字资产交易，如本文所介绍的穆迪和Coinbase，目前已经出现了通过多代理系统协同多个AI代理从不同角度执行任务的案例。基于这一点，AI代理能够通过收集和分析加密资产复杂性相关的风险信息，以及像比特币这样没有支撑的加密资产的估值信息，从而提高数字资产交易的透明度。这样一来如果AI代理的应用进一步扩大，也能促进数字资产交易的发展。

截至本文撰写时（2025年1月底），各企业对AI代理的应用仍有发展空间，因此评估其对业务的影响尚属过早。然而，金融机构追求实现AI代理可以被视为在业务创新和开拓新市场方面的探索。金融机构需要扩大AI的应用范围，从多方面推进数字化转型（DX）。

注解：

[1] 关于AI，美国总统经济顾问委员会将其定义为“通过输入数据，使用统计或数值计算方法进行预测的装置”；欧盟（EU）于2024年8月生效的AI法案（EU AI Act）中将其定义为“发挥推测、学习、规划、创造等类似人类的能力的某些机器能力”；经济合作与发展组织（OECD）将其定义为“对产生预测、内容、建议或决策等产出的方法进行估算”。

[2] 日本国立研究开发法人产业技术综合研究所（AIST）于2023年6月21日发布的《产业综合研究杂志》中，NLP被定义为“通过计算机处理人类书写或口述的语言的技术”。

[3] 日本公正交易委员会于2024年10月2日发布的《生成式AI的竞争（讨论文件）》中，LLM被定义为“一种专注于语言的生成式AI模型”，并指出“通过大量文本数据进行预训练，能够生成类似于人类对话或论文等文本内容”。

[4] 在外国的文献中，能够自主决策的AI模型通常被称为AI代理或代理式AI（Agentic AI），本文统称为AI代理。

[5] 日本独立行政法人信息处理推进机构（IPA）于2024年7月发布的产业网络安全中心核心人才培养计划第七期生成式AI安全风险与对策项目《文本生成式AI的导入与和运营指南》中，生成式AI被定义为“传统AI仅对输入数据进行预测和判断，而生成式AI则是从输入数据中产生新创造（内容等）的技术总称。

[6] 2024年9月，摩根士丹利在Sean Manahan的带领下，携高管走访了美国硅谷的初创公司、龙头科技公司和风险投资公司，收集数据治理、AI和软件工程方面的信息，并探究其将如何影响公司2025年至2027年中长期经营计划（“Morgan Stanley's new innovation head lays out his plan for more OpenAI-type partnerships,” Business Insider, November 5, 2024）。

[7] “Unveiling the AI Roadmap: A Barclays Perspective,” Fusion Chat, October 25, 2024.

[8] Sébastien Bubeck, Varun Chandrasekaran, Ronen Eldan, Johannes Gehrke, Eric Horvitz, Ece Kamar, Peter Lee, Yin Tat Lee, Yuanzhi Li, Scott Lundberg, Harsha Nori, Hamid Palangi, Marco Tulio Ribeiro, and Yi Zhang, “Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4,” Microsoft Research, April 13, 2023.

[9] Zane Durante, Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Ran Gong, Jae Sung Park, Bidipta Sarkar, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Yejin Choi, Katsushi Ikeuchi, Hoi Vo, Li Fei-Fei, and Jianfeng Gao, “Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction,” Microsoft Research, January 25, 2024.

[10] 日本国土交通省国土技术政策综合研究所《关于VR、AR和MR》中，将MR定义为“一种将物理空间和虚拟空间混合，并使显示物体和虚拟事物实时相互影响的新空间展示方式”。

[11] Qiuyuan Huang, Ran Gong, Noboru Kuno, Hoi Vo, Naoki Wake, Rohan Taori, Ade Famoti, Li Fei-Fei, Bidipta Sarkar, Yusuke Noda, Ashley Llorens, Katsu Ikeuchi, Zane Durante, Demetri Terzopoulos, John Langford, and Jianfeng Gao, “Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence,” Microsoft Research, February 28, 2024.

[12] 美国汽车工程师学会将自动驾驶技术水平划分为从0级到5级的六个等级。

[13] Meredith Ringel Morris, Jascha Sohl-Dickstein, Noah Fiedel, Tris Warkentin, Allan Dafoe, Aleksandra Faust, Clement Farabet, and Shane Legg, “Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI,” June 5,2024.

[14] 聊天机器人指的是利用AI技术，根据用户提出的问题或指令整理检索到的信息，并以聊天（对话）形式自动回答的服务。

[15] Betsy Morris, “Beyond Intelligence: The Impact of Advanced AI Agents,” The Buzz Blog, McCoy Family Center for Ethics in Society, August 16, 2024.

[16] 见脚注9。

[17] 根据脚注3及该文献，FM被定义为“支持生成式AI的核心技术，是创建单独模型的基础”。

[18] VLM是指能够同时理解和处理视觉信息和语言信息的AI模型。使用VLM时，可以理解图像的内容并生成问题的答案或图像的介绍文本。VLM的代表示例包括OpenAI的生成式AI模型“GPT-4o”和谷歌的生成式AI模型“Gemini”等。

[19] 日本总务省于2023年1月10日发布的“信息通信技术研发提案征集（ICT重点技术研发项目）”中的《通过安全数据联动优化AI技术研发基本计划书》，将多模态AI定义为“结合物联网的发展，通过组合多种数据（包括从现实空间中存在的各种物联网设备收集的物联网数据）并将其用于学习，从而实现更复杂的预测”。例如，OpenAI于2024年2月发布的视频生成式AI“Sora”中，用户只需输入文本指令即可生成视频，或通过输入文本和图像生成视频或动画。

[20] Tula Masterman, Sandi Besen, Mason Sawtell, and Alex Chao, “The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey,” April 17, 2024.

[21] 见脚注9。

[22] 有关穆迪业务结构的详细信息，请参阅桥口达、坂上圣奈的《美国评级公司商业模式的转变：加强市场重视的数据业务》，刊载于《野村资本市场季刊》2024年秋季刊。

[23] 有关SaaS的详细信息，请参阅坂上圣奈的《资产管理行业中利用AI进行业务改革的可能性：摩根资产管理和贝莱克的数字战略》，刊载于《野村资本市场季刊》2025年冬季刊。

[24] API（Application Programming Interface，应用程序接口) 是一种计算接口，它定义多个软件中介或应用程序之间的交互。有关API的详细信息，请参阅神山哲也、荻谷亚纪的《开放API为欧洲金融业带来新的竞争》，刊载于《野村资本市场季刊》2016年春季刊。

[25] Moody’s, “Fourth Quarter and Full Year 2023 Earnings Call,” February 13, 2024.

[26] RAG是一项融合检索与生成的技术，通过从外部信息源中检索相关信息，AI根据检索结果生成回答。通过使用公司内部数据库中累积的信息作为外部信息源，可将公司特有的知识反映到AI中。

[27] Moody’s, “GenAI’s transformative potential in the financial sector: the evolution of agents,” 2024.

[28] “How Are Companies Using AI Agents? Here’s a Look at Five Early Users of the Bots,” The Wall Street Journal, January 6, 2025.

[29] 见脚注27。

[30] 穆迪，“The rise of the digital colleague: evaluating companies with Moody’s AI agents,”2024。

[31] 根据日本国立研究开发法人科学技术振兴机构研究开发战略中心于2022年1月26日举办的俯瞰研讨会报告《代理技术》，多代理被定义为“作为表达和解决问题的方法，多个智能主体（智能体）共同或分散地解决问题的系统或其模拟器”。

[32] 见脚注28。

[33] 自学指AI自主生成提示及其答案，同时评估质量，并将结果作为训练数据反复训练以提高精度。

[34] Coinbase的业务结构由面向一般投资者和机构投资者提供虚拟货币交易的“交易产品业务”，以及作为加密生态系统提供商品和服务的“生态系统产品业务”所构成。关于加密技术，请参阅脚注37。

[35] Coinbase认为现代社会由机械化、电气化和数字化的技术革新所支撑，并使用“经济的数字革命”这一术语来指代区块链和AI等技术引领数字化前沿，对各种经济活动产生影响并创造新的经济价值。

[36] 区块链的详细信息，请参阅淵田康之《区块链与金融交易的革新》，《野村资本市场季刊》2015年秋季刊。

[37] Coinbase使用“Crypto”这一术语广义地指代基于加密技术（Cryptography）的市场、系统、应用或分布式网络，在本文中原则上将Crypto翻译为“加密技术”。

[38] Coinbase, “Demystifying the Crypto x AI Stack,” October 24, 2024.

[39] 见脚注38。

[40] 世界经济论坛将“在可编程平台上将传统资产进行数字化”定义为可编程性（世界经济论坛《作为法律的代码——金融资产的代币化与可编程性》，2024年11月7日）。

[41] 关于智能合约的详细信息，请参阅脚注36。

[42] 根据日本经济产业省2022年12月16日召开的第10届产业结构审议会经济产业政策新轴部会所整理的《Web3.0业务环境整备的思路——从未来代币经济的成熟到对Society5.0的贡献可能性》，去中心化应用程序（DApps）被定义为对程序本身进行分布式管理。

[43] 非托管钱包指的是用户自己管理加密资产私钥的钱包。

[44] AI代币指的是在加密生态系统内使用AI平台进行价值交换的加密资产。

[45] 稳定币的详细信息，请参阅淵田康之《稳定币本质上是劣币吗？》，《野村资本市场季刊》2022年春季刊。

[46] USDC是由美国金融科技公司Circle与Coinbase组成的联盟“Centre”于2018年联合发行的稳定币。

[47] 链上是指直接在区块链上进行的活动或流程，包括交易、智能合约以及区块链网络内记录和执行的交易历史。

[48] 见脚注45。

[49] 托管服务指的是代替投资者保护和管理证券的服务。其业务范围广泛，不仅包括有价证券的保管和管理，还包括本息和股息的代收，资产的交割结算，投资表现的管理等。

[50] Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, and Michael S. Bernstein, “Generative Agent Simulations of 1,000 People,” November 15, 2024.

[51] 机器人顾问的详细信息，请参阅和田敬二朗、冈田功太《在美国扩展的“机器人顾问”为个人投资者进行资产管理》，《野村市场季刊》2015年冬季刊。

[52] Secretary of the Commonwealth of Massachusetts, “Robo-Advisers and State Investment Adviser Registration,” April 1, 2016.

[53] Secretary of the Commonwealth of Massachusetts, “State-Registered Investment Advisers’ Use of Third-Party Robo-Advisors,” July 14, 2016.

[54] Grayscale, “When You Give an AI a Wallet,” November 21, 2024.

野村资本市场研究所相关论文

· 坂上圣奈《资产管理行业AI驱动的业务转型潜力：摩根资产管理和贝莱德的数字战略》，刊载于《野村资本市场季刊》2025年冬季刊

*来源：

2025年2月14日，野村資本市場研究所

坂上　聖奈

「AIエージェントの概念と金融分野における取り組み－ウェルス・マネジメントでの利活用のポテンシャル－」

*声明：

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