傳統金融、加密貨幣與 AI 正加速匯流，重塑整個金融體系以及我們與金錢的關係。近期的金融討論多半聚焦於金融與加密貨幣如何協作，以及加密基礎設施如何支援 AI；然而，真正帶來巨變的，將是這三大支柱的全面整合。我們認為，這場大匯流不僅會改變金融運作的底層架構，也會顛覆我們使用金融服務的介面。我們的首份《匯流報告》（Convergence Report）深入剖析推動這場金融演進的底層原語，並整理出傳統金融（TradFi）機構導入區塊鏈與 AI 技術的實際數據與案例。文中所有論述皆經過嚴謹查證。
關於「匯流」規模的關鍵數據。
大匯流簡介
數位資產的快速演進，加上高效能 AI Agents 如雨後春筍般爆發，已為顛覆全球金融奠定基礎。穩定幣與代幣化資產讓軟體能在預設規則下轉移資金、完成交易結算並調動擔保品；而 AI 則能解讀使用者意圖，在碎片化的金融體系中協調各項作業。隨著這些能力相互結合，我們預期 Agent 將成為主要的金融操作介面——人們只需說明想達成的目標，不必再親自操作每一項服務。
可程式化資產早已累積了龐大的價值池：2026 年 9 月 23 日，RWA.xyz 記錄到穩定幣市值約達 $306.3bn，已發行的代幣化美國公債產品規模則達 $14.9bn \[4, 57]。這些數字反映的是流通中的總價值，實際流動性仍取決於市場狀況與贖回機制。
除了擁抱數位資產，金融機構也正密切關注 AI Agents。劍橋大學《2026 年全球金融服務 AI 報告》指出，52% 的受訪金融機構正在試行或部署 Agentic AI，但僅 23% 進入擴大規模或轉型應用的進階階段 [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)。這顯示業界已展開大量實驗，部分更進入實務部署，但完全自主執行的案例依然罕見 \[22,70]。
這場匯流最初的機構級應用，很可能是在特定策略框架內整合這三大能力：TradFi 提供資產、託管、通路與法律責任；去中心化金融（DeFi）讓執行過程可程式化、財務狀態透明可查；AI Agents 則負責解讀資訊並協調所需動作。本報告探討的案例涵蓋即時結算、擔保品運用與企業級 AI，但目前尚不代表這三者已在機構規模上全面整合運作。
Cambrian 認為，在明確界定的範圍內實現自動化，是近期較務實的落地路徑。因為只要 Agent 能在授權範圍內穩定發揮，機構就能逐步擴大其權限。接下來的五個章節將探討這場匯流如何從單一應用，發展成由 Agent 跨供應商協調服務的金融體系。我們會先檢視目前的基礎設施與實際使用證據，接著討論能賦予 Agent 多少權限，以及支撐這種授權所需的資料與控管機制。最後，我們將分析這會如何改變使用者與金融服務提供者之間的關係，以及對機構、開發者與資本配置者意味著什麼。
1. 可程式化金融基礎設施
AI Agents 的基本運作循環如下：Agent 觀察相關狀態、解讀目標並決定行動，接著使用獲授權的工具執行任務，並在繼續下一步前確認結果。Agent 能透過代表使用者操作的軟體，跨供應商協調其財務事務。過去十年，金融科技經歷了「拆解」浪潮，將金融服務細分為專業產品；隨後的「重組」又把它們整合進更大的平台。Forbes 的 Azeem Khan（@azeemk）將這段發展與銀行、金融科技及數位資產基礎設施的匯流連結起來 [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)。未來，Agent 可以讓使用者設定目標與限制條件，再由它來協調相關服務。
從人的角度來看，轉變在於：過去要親自挑選並操作每項金融服務，現在則是監督橫跨多項服務的執行結果。在這個情境中，技術堆疊的每一層依然存在：銀行照樣持有帳戶、資產管理公司依舊對基金負責、券商持續執行訂單，必要時區塊鏈也會記錄交易。Agent 的角色是把使用者的意圖轉譯成各供應商有權且有能力執行的指令。因此，即使介面掌控權轉移，底層機構也不會消失。
各系統在匯流中扮演的角色
支柱
現有貢獻
匯流所需條件
TradFi
資本與金融資產，並由託管、監管、通路、法律責任與救濟機制提供支撐
可程式化的金融流程，以及能跨供應商一致讀取與核對的資料
DeFi
可觀測的狀態、可組合的市場、不間斷執行與開放的金融資料
法律效力、可靠的身份驗證、機構級報告與發行通路
AI
解讀、監控、路由與決策支援
可靠的金融資料、明確的授權，以及可對照授權範圍進行驗證的執行機制
機構可以針對特定流程，選擇需要哪些能力。許可制網路可以在不依賴公有 DeFi 的情況下提供可程式化結算；開放式借貸協議也能在不取代發行方資格審查的前提下，提供實用的擔保品機制。因此，匯流不必然會催生單一的市場架構。它可以保留現有的法律框架，並在有助於改善法律權利管理、融資或移轉方式的地方，導入可程式化執行與 AI。
真正的難題在於，如何讓來自不同系統的資訊能在同一個決策中被使用。餘額需要有歸屬者與帳戶脈絡，價格需要來源與時間戳記，擔保品則同時需要具法律效力的權利主張與市場價值。Agent 必須掌握足夠的脈絡才能建立有效指令，同時還需具備判斷能否繼續執行的權限，以及讓機構事後查驗結果的紀錄。
2. 現有的匯流節點
匯流如何進入金融營運
銀行或資產管理公司可以在部分業務採用可程式化基礎設施，同時維持原有的交易對手、法律形式與控管義務。這使得「特定金融流程」比「全面改變市場結構」更適合作為匯流的起點，因為機構能藉此衡量效益，並控制權限移交的範圍。
以用於資金管理的代幣化貨幣市場基金為例。傳統金融提供資產、託管與法律責任，而基金收益或其結算則可在區塊鏈上呈現。在這個例子中，軟體負責監控現金部位、資格與收益率，LLM 則解讀指令或擬定配置建議。最後，確定性控管機制會在簽署指令前，依據資金管理授權範圍核對該建議。這種資金管理方式結合了可程式化 TradFi 與 AI，也能進一步採用開放式 DeFi 市場或借貸協議，同時由機構保有對整體流程的控制權。商業上的檢驗標準在於：這個流程是否改善了流動性管理、減少人工作業，或在成本與控管相當的前提下提升了擔保品的可用性。
由於區塊鏈網路全天候運行，穩定幣與智能合約能將支付定義為軟體流程中的一個步驟。以 x402 等協議為例，客戶端請求資源（例如資料）、接收付款指令，並透過 HTTP 提供簽署授權，一旦結算驗證完成，即可取得所需資源。如此一來，軟體就能在執行任務的過程中直接取得並支付資料或服務費用，無需傳統的結帳流程 [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)。x402 Foundation 已於 2026 年 7 月在 Linux Foundation 治理下正式運作，成員包括 Visa、Mastercard、Stripe、Google 與 Coinbase。他們的參與將金融與科技業者帶入了這項標準的制定過程。[[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications)。
BlackRock 於 2026 年 9 月發表的白皮書《機器原生經濟》（The Machine-Native Economy）指出，高頻、低價值的資料與算力採購特別適合用區塊鏈結算；而向既有商家採購的 Agent，仍可繼續使用信用卡等傳統支付系統 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。在人類指派的同一項任務中，Agent 可以同時使用這兩種方式，具體選擇取決於採購內容及各供應商支援的服務。
資金管理團隊需要支付款項、讓閒置資金持續投資，並確保資產能作為擔保品使用。以下案例展示了軟體目前已能執行其中的部分環節，為 Agent 跨供應商協調決策奠定了運作基礎。
匯流技術堆疊中，哪些元件已經上線？
應用
上線實證
實證確立了什麼
實證尚未解答的問題
穩定幣結算
2026 年 9 月 8 日，Visa 公布其穩定幣結算年化規模已超過
$
20bn
。
穩定幣已被用於清償支付義務。
全市場的支付量，以及跨發行商、託管安排與鏈的韌性。
代幣化公債擔保品
符合資格的 OKX VIP 與機構客戶，可在 OKX 中東框架下，將 BUIDL 作為擔保品提交至渣打銀行託管
。
代幣化基金持分可作為擔保品使用。
實質交易量、次級流動性，以及壓力情境下的贖回行為。
機構級代幣化
2026 年 7 月，DTCC 在數小時內完成正式環境交易，參與機構超過 30 家，涵蓋擔保品、借貸與結算業務
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
。
既有證券能透過正式環境的代幣化基礎設施流轉。
更廣泛服務的普及度、互通性，以及規模化後的經濟效益。
Agentic AI
劍橋大學 2026 年調查：52% 的金融機構正在試行或部署 Agentic AI，其中 23% 已進入擴大規模或轉型階段
。
Agentic AI 已在部分公司進入部署階段，其他公司仍處於試行期。
賦予 Agent 的權限範圍，及其在重大金融交易中的表現。
支付結算是第一個交會點。Visa 公布的數據顯示穩定幣已被用來清償支付義務，而 x402 則讓軟體能在執行任務的過程中直接為資源付費。兩者都是可程式化貨幣的應用，支付方式的选择取決於交易性質與付款方可用的服務 \[6, 64]。不過，機構仍需了解自身對發行方的風險曝險，以及在需要傳統現金時的贖回機制。
穩定幣的監管環境也值得一提，因為各地規範不盡相同。歐盟 MiCA 的穩定幣條款已經生效，美國正在落實 GENIUS Act \[40, 41, 74]。英國已公布 FCA 最終發行規則，相關制度將於 2027 年 10 月擴大適用；英格蘭銀行則預計在 2026 年底前完成系統性穩定幣《實務守則》的最終定稿 \[42, 75]。機構必須根據所開發產品適用的法規，評估發行方與贖回權利。
代幣化公債產品將可程式化基礎設施延伸到機構原本就用於現金管理與擔保品的資產。2026 年 9 月 23 日，代幣化資產分析平台 RWA.xyz 記錄到已發行的代幣化美國公債產品規模約達 $14.9bn，其中 BUIDL 約占 $2.23bn [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries)。其「已發行」（distributed）類別涵蓋能跨出發行平台、在錢包間轉移的資產，即使這些轉移需要資格審查也算在內 [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented)。不過，BUIDL 並非人人可買。它仍是面向合格投資者的豁免私募產品，這種准入模式可能是其他金融科技業者與機構想要複製的 \[7, 58, 60]。
BUIDL 作為擔保品的用途，說明了為何將基金持分上鏈的意義不僅止於發行：一筆投資不必先被賣掉，就能支撐另一項金融交易 [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx)。白名單投資者也能透過 Securitize 於 2026 年 2 月上線的 UniswapX 報價請求整合功能，進行 BUIDL 與 USDC 的交易；不過，以美元計價的一級市場贖回仍須按工作日處理 \[54, 67]。當 Agent 需要履行現金支付義務時，它必須知道實際上能賣出多少、以什麼價格成交，以及款項何時入帳，因為光靠全天候交易並無法回答這些問題。
法律權利主張仍是投資決策中獨立的一環。美國 SEC 三個部門近期發布的一份不具約束力聲明，區分了發行方主導的代幣與第三方託管及合成型架構，並說明某些第三方代幣可能無法傳遞底層持有人的權利，反而增加了對第三方破產的風險曝險 [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities)。
Ondo 於 2026 年 9 月 24 日推出的 Intelligent Portfolios，將代幣化延伸至投資組合的執行層面。首批三個投資組合採用 BlackRock 專為 Ondo 開發的非全權委託策略，由 Ondo 透過智能合約執行配置與定期再平衡 [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios)。這些產品讓符合資格的非美國投資者以代幣化形式取得投資組合的曝險，而非直接持有底層基金。這證明了機構級的投資組合設計能透過預設規則在鏈上執行，過程中既不需要 BlackRock 管理代幣，也不依賴 AI 模型做出全權投資決策 [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios)。
機構級網路進一步提供了正式環境的使用證據，儘管其數據反映的是營運商自有系統內的活動。2026 年 8 月 12 日，J.P. Morgan 公布其數位資產平台 Kinexys 自上線以來已處理超過 $4tn 的交易，日均交易價值達 $7bn [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026)。DTCC 在涉及 30 多家公司的正式交易中使用了代幣化的 DTC 託管資產，而其更廣泛的服務仍預定於 2026 年 10 月推出 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality)。
Aave 的機構級借貸市場 Aave Horizon，展示了機構控管如何與 DeFi 借貸機制共存。合格用戶可提供經發行方許可的現實世界資產作為擔保品，並透過 Aave 智能合約借入穩定幣，而發行方仍負責白名單管理與 KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch)。自 2026 年 8 月起，新增擔保品上架也須獲得治理批准，並附上風險與技術評估 [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481)。此安排讓資產範圍的控管更加明確，但借貸仍取決於最新的淨資產價值、可信的價格，以及能快速變現擔保品以履行借貸協議的清算與贖回管道。BIS 描述了相應的預言機權衡：中心化來源引入了受信任的第三方，而去中心化方案則可能增加複雜性與低效率 [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm)。
對機構而言，比較的重點在於達成相同財務結果的兩種途徑：既有安排，以及使用可程式化資產的流程。當代幣化能讓擔保品更容易部署、減少核對作業，或在可接受的總成本下提升存取便利性時，它就具備了商業價值。AI 則進一步賦予系統解讀機構目標並協調各項功能的能力，於是下一個問題便成了：該賦予 Agent 多大的權限？
3. 下放金融權限
「權限」界定 Agent 被允許做什麼，「自主性」則描述它選擇與執行動作的獨立程度。Agent 可以監控多個帳戶並擬定配置建議，卻沒有交易權限；而一筆範圍明確的轉帳，則能在固定規則下自動執行。這項區別很重要，因為一家公司使用 AI 的證據，並不能說明它究竟下放了哪些金融決策權。
劍橋大學的產業樣本包含 352 家金融服務機構，其中 203 家為金融科技公司、149 家為傳統金融機構，實地調查期間為 2025 年 10 月至 2026 年 1 月。報告中提到 52% 的金融組織已導入，其中包括 29% 正在試行 Agentic AI，23% 正擴大規模或轉型應用 [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)。至於賦予自主性的證據則較為有限：FSB 於 2026 年 6 月的諮詢報告發現，幾乎沒有證據顯示生成式 AI 被用於完全自主交易；而英格蘭銀行 7 月的評估則指出，自主 AI 的應用大多集中在金融研究、程式碼輔助、監控與低風險作業等領域 \[22,70]。
機構可以在交出執行權之前，先取得實用的能力。JPMorganChase 在 2026 年 4 月發布的 2025 年度致股東信中指出，其交易審查系統處理的量已超過以往的兩倍，同時人工複核量減半 [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh)。該公司並未揭露底層基準數據，因此難以與其他機構的成果直接比較。這涉及既有流程的覆蓋範圍與效率，至於軟體完成分析後應被賦予多少責任，則是另一個獨立的決策。
對個人與較小型機構而言，若能持續進行研究、情境分析與投資組合監控，就能獲得過去需要龐大團隊才能具備的能力。不過，當模型普及後，競爭對手也更容易複製這些能力。我們的評估是：持久的優勢更可能來自更好的資料、貼近使用者的情境，以及決策與執行的品質，而不僅僅是能否使用通用模型。
金融 Agent 的權限可以從三個層級來評估：
- 提供資訊與建議： 取得經核准的資訊、加以說明並提出行動建議，但不改變財務狀態。
- 準備： 為特定操作建立指令，並依公司政策進行檢查，但簽署決定仍由他人負責。
- 在限額內執行： 在明確授權下簽署，活動受到監控，且權限可隨時撤銷。
Agent 的協調範圍與其執行權限是分開的。它可以跨服務商準備指令，成為使用者的主要金融介面，同時每筆交易仍需人工核准。
Robinhood 的 agentic trading 產品說明了為什麼執行權限與資料權限應該分開評估。在 Robinhood 全新的 Agent 驅動服務中，交易僅限於專屬的 Agentic 帳戶，且存取權限可被撤銷。Agent 能讀取使用者所有 Robinhood 帳戶的餘額、部位與交易紀錄 \[65, 68]。目前的規則允許在 Agentic 帳戶中進行符合資格的加密貨幣交易，但轉帳、質押與借貸仍保留給使用者自行操作 [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/)。同樣地，Stripe 的 Shared Payment Tokens 讓 Agent 能在不接觸底層憑證的情況下發起交易，同時限制付款對象、時間與金額，並允許撤銷 token [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)。這些由公司公布的設計展示了權限限制的作法，但尚未證明已被大規模採用。
Cambrian 的 Agentic Finance Landscape 將「做決策所用的智慧」與「執行時的自主程度」區分開來。根據該專案公布的樣本，最大規模的管理資金仍集中在規則式配置 [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026)。這項發現描述的是所公布資金的管理方式，而非投資人是否願意授權，也支持將模型主導的判斷與自動化執行分開評估。
若要擴大自主權，機構必須釐清憑證、資產，以及因誤讀指令而造成損失的責任歸屬。同時也需確立執行後有哪些補救機制，以及公開的交易紀錄會暴露多少關於使用者部位或策略的資訊。本文檢視的機構案例，尚未顯示這些問題已在開放式金融自主的情境下獲得解決。
4. 資料與機構控制
Agent 繼承了金融體系的資料難題
金融 Agent 需要掌握使用者部位與相關負債的最新全貌，包括跨市場的總曝險、流動性深度、收益率與清算門檻。它也必須考量市場事件、協議或交易對手風險，以及使用者自身的限制，因為單靠正確價格無法判斷某項行動是否合適。報價未必能支援預期的下單規模；擔保品可能有市價，卻不符合質押資格，或在需要時無法出售或贖回。
傳統金融（TradFi）的這類情境分散在銀行、券商、託管機構、行政管理人與內部系統中，資料往往各自孤立，需要人工對帳。DeFi 讓更多狀態可被公開觀察並由軟體讀取，但僅靠交易紀錄無法確認實質受益人、請求權的可執行性，或外部價格的品質。當金融流程橫跨區塊鏈與鏈下系統時，Agent 必須針對同一資產、請求權與結算事件核對紀錄，以免將未完成的轉帳或重複表示計入可用擔保品。若 Agent 要統籌使用者的整體財務狀況，就必須取得這些已完成對帳的資料，以及橫跨相關服務商的權限。否則，它可能只改善了單一機構的營運，使用者仍得在不同服務間手動協調。
當這些紀錄決定某項行動能否執行時，Agent 可能在任何人審核前，就依據過時或錯誤的輸入採取行動。錯誤的餘額可能產生使用者無力支應的配置；過時的擔保品價值則可能導致借款超出預期上限。因此，資料錯誤必須在執行前被攔截，尤其是在交易一旦結算便無法撤銷的情況下。
Visa 在 2026 年 9 月說明其與 Credit Coop 的合作，提供了實際範例：在客戶授權下，Visa 的結算資料與鏈上紀錄可用於信用評估，以及可程式化的撥款、擔保與還款 [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments)。該流程雖未涉及 AI 部署，卻顯示機構資料如何在可程式化基礎設施上決定金融行動。一旦資訊扮演這種角色，錯誤的輸入就可能直接造成財務曝險，使其來源與轉換過程成為控制環境的一部分。
從資料到授權行動
圖 1. 受控金融流程示意圖
此圖展示一種設計：Agent 的提案須通過多項獨立檢查，才能影響使用者的資產。市場與帳戶資料保留其來源與時間戳記，並依擬定決策評估其時效性。建議內容會連同模型版本與佐證資訊一併記錄，再與授權範圍核對。任何必要的核准都需在簽署前取得，而對帳程序則確認結算結果是否符合指令。權限可被撤銷以停止後續動作，但這不一定能撤回已結算的交易。
這些資訊的品質也會影響 Agent 能做出的決策。Joseph Simonian 在 2026 年 8 月的 CFA Institute 論文中指出，即使公開資訊的分析成本下降，專有資料、專業執行能力與機構知識所帶來的優勢依然存在 [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf)。我們認為，商業機會在於將資訊轉化為對使用者部位的實用理解：哪些資產可用、能支撐哪些義務，以及扣除成本後還有哪些機會值得行動。在鏈上市場中，公開紀錄仍需經過解讀與對帳，才能提供這樣的視角。專有資訊能強化分析，但僅具排他性並不足以說明其相關性或可靠性。
5. 機構採用與營運影響
最可行的早期應用，通常是結果可衡量的明確金融任務，例如現金管理、結算或擔保品運用。對帳與報告可在交出執行權前先改善，讓機構測試 Agent 在何處創造價值、何處既有規則就已足夠。
AI 也可能透過自身消耗的資源創造金融需求。Agent 可在核准預算內比較模型、購買資料並支付運算費用 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。Stripe 於 2026 年 8 月宣布收購跨模型服務商路由請求的 OpenRouter，正反映支付基礎設施與模型選擇之間的連結 [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter)。BlackRock 進一步將此論點延伸至運算能力的代幣化請求權，這些請求權可被轉讓、融資或作為擔保品。其實用性取決於對特定服務的請求權是否可執行，以及供應商能否履約；而硬體與服務條款的差異使比較變得複雜，流動性也仍然有限 [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)。
對機構、開發者與資產配置者的啟示
機構必須決定自己想承擔多少協調角色。讓產品能被 Agent 使用，或許能保住通路；而掌握客戶跨服務商的整體狀況，則有機會影響其選擇哪些服務。這項決定會影響哪些能力應自建、哪些更適合合作。
對開發者而言，模型越強大、越普及，針對特定金融任務的資訊與專業就越重要。服務的差異化可來自資料品質，以及將零散紀錄轉化為可靠部位視角的能力。若缺乏帳戶限制與流動性資訊來判斷使用者實際上能做什麼，光是知道他擁有什麼，價值相當有限。
資產配置者應同時評估 Agent 選用的資產，以及它所依據的資訊與假設。共同的依賴關係可能導致不同投資組合在壓力下出現相似反應 [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm)。更簡單的介面並不會改變底層的請求權與贖回條款。授權的價值取決於它能否在投資人的限制內改善決策與執行。
金融的新未來
我們認為，匯流將把更大比例的金融協調工作交給 Agent，讓那些受信任、能代表使用者行事的服務商，在產品選擇與客戶關係上擁有更大影響力。銀行、資產管理公司與託管機構仍會執行核心功能，但必須競逐讓自己的服務透過該介面被選中。
商業機會橫跨各類資產。隨著強大模型日益普及，我們預期持久的優勢將越來越依賴難以複製、且在特定決策中真正有用的金融資訊。將這些資訊與授權範圍內的可靠執行結合起來，使用者才有理由把更多金融活動交給服務商。對機構而言，策略抉擇在於：是要爭取這個協調角色，還是專注供應它所選擇的產品。
本文由 @CambrianNetwork 營運長 Jason Brannigan 撰寫。追蹤 @Ja_Brann 以獲取更多關於 The Convergence 的消息。
關於 Cambrian
Cambrian 是為 Agent 與機構打造的金融情報層。我們的 API 提供即時與歷史區塊鏈資料，涵蓋收益率、流動性部位、風險、交易活動與市場情緒，適用於 agentic 與機構級 DeFi 應用。Cambrian 成立於 2024 年，獲 Polychain Capital、Franklin Templeton、a16z crypto、Flow Traders、Selini Capital 等機構支持。
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精選資料來源
引用編號依循主研究索引。以下僅列出本工作草稿中使用的來源。
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 June 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, data displayed and reviewed 23 September 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 September 2026.
[11] J.P. Morgan, Kinexys activity figures reported in its Future of Finance Awards announcement,12 August 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 July 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 August 2025, reviewed13 September 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 June 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 April 2026.
[37] Bank for International Settlements, “The oracle problem and the future of DeFi”, 7 September 2023.
[41] European Securities and Markets Authority, MiCA: entry into force and application, reviewed13 September 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 June 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, data displayed and reviewed 23 September 2026.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 July 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, reviewed13 September 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 November 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) June 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) May 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) May 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) October 2025.
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