支持人工智能代理间交互的开源协议"模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）"正在快速传播，但在受监管的行业中仍然保持谨慎态度。特别是金融机构由于MCP未能满足客户身份识别（KYC）要求，因此犹豫不决。
MCP自去年11月发布以来，以迅猛的采用速度有可能成为行业标准。然而，银行和医疗机构等高度监管的行业仍然保持保守立场。这些行业虽然是人工智能应用的早期投资者和实验企业，但对于开放式代理交换协议等新趋势，更专注于风险评估而非实际部署。
MCP系统允许人工智能代理实时通信并访问各种数据，在效率和创新方面确实具有优势。然而，负责贷款、投资和客户信息分析等高风险领域的金融机构仍然将**安全**和**合规**置于首要位置。如果存在技术漏洞可能导致**数据泄露**或**审计不足**，该系统将无法被采用。
美国银行子公司Elavon的高级副总裁约翰·沃尔德伦表示："我们正在审查利用人工智能代理进行MCP连接的各种可能性，但在明确的标准出现之前，仍存在无法完全保证的风险。"他强调："需要先审查MCP消息是仅仅中介通信，还是可能暴露敏感信息。"
不能忽视的是，金融公司已通过内部风险评估体系审查人工智能模型的可用性。Salesforce的银行行业战略负责人格雷格·雅各比指出："传统机器学习模型可重现结果，很好地适应风险评估框架，但大型语言模型（LLM）由于其概率特性，与现有标准存在相当大的冲突。"因此，金融界认识到需要**以不同方式管理**LLM。
此外，当外部代理访问系统时，需要识别请求是否来自经过认证的组织。然而，MCP和谷歌的代理对代理（A2A）协议都尚未完全解决这一问题。Catena Labs的联合创始人肖恩·内维尔强调："为满足现有的KYC规定，代理必须能够明确说明其身份、风险和授权信息"，这些功能将成为未来标准协议的核心。
目前，一些金融机构正在受限环境中进行试点测试，或考虑采用其他通信方式，但要真正迎接开放式代理时代，仍需要更多**法律和技术基础**。尽管MCP正在成为人工智能行业的**通用语言**，但在高度监管的行业中，如何利用这项技术仍是一个持续的讨论话题。
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