Tekoälyagentit tekevät jo ostoksia, vertailevat lainaehtoja ja käyvät valuuttakauppaa käyttäjiensä puolesta. Samalla kasvaa riski, jota mikään koulutusdata ei pysty poistamaan: kielimallit ovat satunnaisuuteen perustuvia järjestelmiä, ja paraskaan hienosäätö ei takaa virheettömyyttä.
Viimeisen vuoden aikana suuret teknologiayhtiöt ovat lanseeranneet agentteja, jotka tekevät verkko-ostoksia, varaavat matkoja ja hallinnoivat tilauksia käyttäjän puolesta. OpenAI:n, Googlen ja Anthropicin agentit pystyvät jo selaamaan verkkoa ja suorittamaan toimeksiantoja itsenäisesti. Kun rahasummat kasvavat ja tehtävät monimutkaistuvat, virheiden seuraukset voivat olla merkittäviä – ja vastuukysymykset ovat pitkälti ratkaisematta.
Tähän ongelmaan tarttuu tuore tutkimus Quantifying Trust: Financial Risk Management for Trustworthy AI Agents, jonka takana ovat Microsoft Researchin, Columbian yliopiston, Google DeepMindin ja T54 Labsin tutkijat. He ehdottavat ARS-standardia (Agentic Risk Standard), eräänlaista selvityskeskusta tekoälyagenttien rahoitustoiminnalle.
Takuukuilu – ongelma, jota koulutus ei ratkaise
Tutkijat kutsuvat ydinongelmaa takuukuiluksi (guarantee gap). Tekoälyn turvallisuustekniikat, kuten RLHF-koulutus ja suodattimet, pienentävät virheiden todennäköisyyttä, mutta eivät voi koskaan poistaa niitä kokonaan. Käyttäjä tarvitsee ehdottomia takeita ennen kuin antaa agentille pääsyn rahoihinsa, ja sellaisia takeita todennäköisyyksiin perustuva järjestelmä ei pysty tarjoamaan.
Konkreettinen esimerkki löytyy viime syksyn Alpha Arena -kryptokilpailusta, jossa kuusi tekoälymallia kävi itsenäisesti kauppaa Hyperliquid-pörssissä 10 000 dollarin alkupääomalla. GPT-5 menetti 62 prosenttia varoistaan ja ChatGPT 57 prosenttia. Kukaan ei korvannut tappioita, koska mitään korvausmekanismia ei ollut olemassa.
“Nykyinen rahoitusjärjestelmä ei sisällä mekanismeja tekoälyagentin virheiden käsittelyyn ilman, että koko vastuu siirtyy ihmiselle.”
Kolme suojakerrosta
ARS-standardi lainaa suoraan perinteisestä rahoitusmaailmasta. Se jakaa tekoälyagenttien tehtävät kahteen luokkaan ja tarjoaa molemmille omat suojamekanisminsa. Standardi toimii deterministisenä tilakoneena, jossa jokaisella rahasiirrolla on ennalta määritellyt säännöt. Vaikka agentti käyttäytyisi arvaamattomasti, rahavirrat noudattavat tarkastettavaa logiikkaa.
Yksinkertaisissa palvelutehtävissä, kuten raportin tai esityksen laatimisessa, riittää escrow-tili eli sulkutili. Maksu siirtyy sulkutilille ja vapautuu palveluntarjoajalle vasta, kun työ on todistetusti valmis. Periaate on sama kuin verkkokaupan ostajaturvassa.
Kun agentti käsittelee käyttäjän varoja – tekee valuuttakauppaa, sijoituspäätöksiä tai API-kutsuja rahoituspalveluihin – pelkkä sulkutili ei riitä. Tällöin palveluntarjoajan on asetettava vakuus etukäteen, kuten rakennusalalla vaaditaan suoritustakuu. Jos agentti aiheuttaa tappioita, vakuus kattaa ne osittain tai kokonaan. Kolmantena kerroksena toimii vakuutus: ulkopuolinen riskinarvioija hinnoittelee agentin virheen todennäköisyyden, perii preemion ja sitoutuu korvaamaan käyttäjän tappiot.
Tutkijat testasivat mallia 5 000 simuloidussa transaktiossa. Käyttäjien tappiot pienenivät 24–61 prosenttia riippuen riskiparametreista, ja vakuusmekanismi esti 15–20 prosenttia riskialttiimmista kaupoista toteutumasta kokonaan.
ARS-standardi on julkaistu avoimena lähdekoodina, mikä mahdollistaa sen auditoimisen ja jatkokehityksen. T54 Labs, yksi tutkimuksen taustatahoista, on kerännyt viiden miljoonan dollarin siemenrahoituksen varainhoitoyhtiö Franklin Templetonin ja Ripplen tuella. Kyse ei siis ole pelkästä akateemisesta harjoituksesta.
Suomessa tekoälyagenttien rahankäsittelyyn ei ole vielä omia sääntöjä. EU:n tekoälysäädös velvoittaa korkean riskin järjestelmien tarjoajia huolehtimaan jäljitettävyydestä ja selitettävyydestä, ja Finanssivalvonta valvoo tekoälyn käyttöä rahoitussektorilla. Agenttien itsenäinen rahankäsittely on kuitenkin niin tuore ilmiö, ettei vakiintunutta käytäntöä ole.
Suomen oikeusjärjestelmässä sovelletaan tyypillisesti isännänvastuuta: tekoälyagentin käyttöönottanut organisaatio kantaa vastuun agentin aiheuttamista vahingoista. Periaate on tuttu työsuhteista, mutta agenttien kohdalla se jättää monta kysymystä auki. Jos agentti tekee omavaltaisen sijoituspäätöksen tai tulkitsee markkinadataa väärin, onko vastuussa palveluntarjoaja, loppukäyttäjä vai agentin kehittäjä?
Yhdysvalloissa finanssialan valvoja FINRA varoitti joulukuussa 2025 vuoden 2026 valvontaraportissaan ensimmäistä kertaa meklariyrityksiä tekoälyn hallusinaatioriskeistä. Raportti kehottaa yrityksiä rakentamaan prosesseja, jotka tunnistavat tilanteet, joissa tekoäly tuottaa virheellistä tai harhaanjohtavaa tietoa. ARS-standardi vie ajattelua pidemmälle: pelkän varoittamisen sijaan se rakentaa konkreettisia taloudellisia suojamekanismeja.
Suomalaisyrityksille, jotka delegoivat jo nyt selvityksiä, tarjouspyyntöjä ja hankintapäätöksiä agenteille, vastuukysymysten ratkaiseminen ei ole teoreettinen harjoitus. Aalto-yliopiston ja Helsingin yliopiston yhteinen tekoälykeskus FCAI tutkii luotettavaa ja turvallista tekoälyä, ja ARS-tyyppisten standardien arviointi voisi olla luonteva jatko tälle työlle – varsinkin kun EU:n tekoälysäädös vaatii joka tapauksessa uusia riskienhallintakäytäntöjä rahoitussektorilta.
Viikoittainen uutiskirje
Tule firmasi fiksuimmaksi AI-osaajaksi
Yksi uutiskirje kerrallaan. Kokoamme viikon tärkeimmät tekoälyuutiset suomeksi ja kerromme, mitä ne tarkoittavat sinun työsi kannalta. Luet sen kahvitauolla.
