尚未有人提出的尽职调查问题

只要银行开设账户，合规一直基于一个单一假设:每个账户背后都有一个真实、可识别的人。验证在开户时的个人以及其后所有操作都继承了信任。这个假设正从两个方向被侵蚀。AI 代理现在代表人们进行交易，合成身份则冒充从未存在过的人。确认账户背后是真正的人类，并且他们对账户的行为有意图，从未如此困难。

监管机构已经注意到这一点，尽管他们的行动不均衡，并且尚未将代理人单独列为一个类别。两个司法管辖区展示了这种差异。

两个监管机构，两种方向

最明确的信号来自欧洲。欧盟《人工智能法案》进入最关键的执法阶段，时间为2026年8月2日，届时全部高风险系统义务和第50条透明度规则将生效，同时欧盟委员会的执法权力也将发挥作用，可对最先进的通用人工智能模型提供商处以罚款，最高可达全球营业额的3%或1500万欧元，以较高者为准。该法案并未将AI代理定义为独立的法律类别，也无需如此。任何接收输入、进行处理并采取行动的系统，已根据现行文本符合AI系统的定义，在贷款、保险或身份验证等高风险功能中执行任务的代理，将承担与人类操作系统相同的义务。

新加坡则采取了相反的做法。2026年1月22日，在世界经济论坛上，数字发展与信息部公布了面向代理AI的模型AI治理框架，这是首个专门围绕自主系统构建的治理模型，而非从通用AI规则改编。该框架为自愿性，但它阐明了正式框架的样貌:评估代理的自主程度，指定相应的人类问责结构，并通过设计而非事后补救来限制其风险——两个监管机构从规则手册的相反端聚焦同一问题。一个是将现有法律延伸以覆盖代理，另一个则为当时尚不存在的类别制定新规。

谁为代理负责

在这两种做法之下，合规团队面临一个此前从未清晰回答过的问题:当代理行动时，谁承担责任？贝克·麦肯齐的法律分析于2026年7月1日发布，得出结论认为法院和监管机构正趋向于给出答案，至少目前如此。责任归于代理背后的人类和实体，而非代理本身，2026年6月美国行政命令指示司法部优先对AI驱动的黑客行为进行执法，进一步强化了这一原则。该答案作为法律默认是可行的，但单凭它并不足以成为操作层面的方案。

仅知道最终由人承担责任，并不能告诉合规官在交易清算时具体是哪个人。也无法说明代理背后的实体是在开户时一次性验证，还是在代理权限变化时持续验证。受益所有权规则旨在回答“谁拥有此”，通常是一次性的问题。而代理活动则提出了一个持续性的问题:当前是谁在指挥此行为，且该答案是否会在未通知任何人的情况下改变？

合规职能的实际工作

大多数合规职能目前无法端到端追踪这一链条，且实现该功能的工具仍在构建中，而非现成购买。适应性反洗钱计划设计的一个框架认为，刚性、统一的筛查规则在所有客户和司法管辖区中一刀切，无法跟上风险快速变化的步伐，只有可配置的筛查配置文件，依据实际风险而非固定规则手册，才具备足够的灵活性。相同的逻辑自然适用于代理活动。无法针对新类别主体进行调整的筛查计划，显然无法对其进行有效治理。

对代理本身的治理遵循相同的逻辑。关于向AI工具提供风险信号数据的最新指南主张采用有权限、记录的连接，继承现有的基于角色的访问控制。因此，代理的行为将拥有与人类分析师相同的审计轨迹，而不是一个未记录的捷径。这是监管机构在整个金融系统层面所关注的同一问题的缩小版:代理的行为必须实时归属到其背后的责任方，而不是事后重建。

将已有实践形式化

无论行业最终如何称呼，了解你的代理（Know Your Agent）都是一门独立的学科，而非现有客户和业务尽职调查合规团队的子集。其发展方向几乎毋庸置疑:《AI法案》的执法阶段、新加坡的治理框架以及日益形成的关于问责制的法律共识，都指向同一目标——制定关于谁或何种实体可以行动以及其授权来源的正式规则。

唯一真正的问题在于时机，即金融机构是提前构建该纪律，还是在监管要求后匆忙组建。监管机构很少奖励后者。而更棘手的问题无论在规则之上还是之下都存在:机构面前的客户已不再可靠地是个人，任何简化文书的做法都无法让账户背后的人更易获得信任。