情景四：信任衝擊

在第四種情景中，一次與人工智能相關的重大失敗破壞了公眾信任。誘因可能是相關聯的交易算法引發的市場動盪、利用深度偽造實施的大規模欺詐、某家被許多銀行使用的模型提供者發生的數據洩露，或是一個損害數千名客戶的歧視性信貸系統。無論原因為何，反應都將是政治性的。瑞士和歐盟（EU）的立法者通過限制性規則，監管機構要求實行繁複的審批程序，各機構則從面向客戶的職能中撤下人工智能工具。¹

在這一情景中，這項技術帶來的收益將被推遲。在自動化方面投入巨資的機構將面臨回退的成本，而那些保留了人工流程和健全治理的機構將獲得優勢。客戶將看重審慎、個人聯繫和可證明的控制，而這些正是瑞士私人銀行長期以來所標榜的品質。與瑞士銀行業歷史的類比頗具啟發意義，因為終結對外國客戶之銀行保密的那些危機，最初同樣是信任的失敗，並最終催生了改變整個行業的規則。這一情景的指標將是：與人工智能相關的事故數量上升、關於提供者責任的公共辯論，以及要求暫停使用或實行嚴格許可的政治倡議。

註釋

1. 情景由作者構建。關於危機在引發監管變革中的作用，參見F部分第三章關於Credit Suisse倒閉後監管應對的論述。 ↩

僅供一般參考。本文不構成法律或稅務意見，不能替代針對個案的諮詢，亦不建立律師與客戶之間的委託關係。本文反映截至 十月 2026 的法律狀況。