支援人工智慧代理間互動的開源協議"模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）"正在快速傳播，但在受監管的行業中仍然保持謹慎態度。特別是金融機構由於MCP未能滿足客戶身份識別（KYC）要求，因此猶豫不決。
MCP自去年11月釋出以來，以迅猛的採用速度有可能成為行業標準。然而，銀行和醫療機構等高度監管的行業仍然保持保守立場。這些行業雖然是人工智慧應用的早期投資者和實驗企業，但對於開放式代理交換協議等新趨勢，更專注於風險評估而非實際部署。
MCP系統允許人工智慧代理實時通訊並訪問各種資料，在效率和創新方面確實具有優勢。然而，負責貸款、投資和客戶資訊分析等高風險領域的金融機構仍然將**安全**和**合規**置於首要位置。如果存在技術漏洞可能導致**資料洩露**或**審計不足**，該系統將無法被採用。
美國銀行子公司Elavon的高階副總裁約翰·沃爾德倫表示："我們正在審查利用人工智慧代理進行MCP連線的各種可能性，但在明確的標準出現之前，仍存在無法完全保證的風險。"他強調："需要先審查MCP訊息是僅僅中介通訊，還是可能暴露敏感資訊。"
不能忽視的是，金融公司已透過內部風險評估體系審查人工智慧模型的可用性。Salesforce的銀行行業戰略負責人格雷格·雅各比指出："傳統機器學習模型可重現結果，很好地適應風險評估框架，但大型語言模型（LLM）由於其機率特性，與現有標準存在相當大的衝突。"因此，金融界認識到需要**以不同方式管理**LLM。
此外，當外部代理訪問系統時，需要識別請求是否來自經過認證的組織。然而，MCP和谷歌的代理對代理（A2A）協議都尚未完全解決這一問題。Catena Labs的聯合創始人肖恩·內維爾強調："為滿足現有的KYC規定，代理必須能夠明確說明其身份、風險和授權資訊"，這些功能將成為未來標準協議的核心。
目前，一些金融機構正在受限環境中進行試點測試，或考慮採用其他通訊方式，但要真正迎接開放式代理時代，仍需要更多**法律和技術基礎**。儘管MCP正在成為人工智慧行業的**通用語言**，但在高度監管的行業中，如何利用這項技術仍是一個持續的討論話題。
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