Selig explique que le cadre réglementaire de la CFTC a été élaboré autour de « participants au marché identifiables » exerçant des fonctions financières précises, mais que les logiciels autonomes soulèvent des questions sur l’application de ces règles.
« Prenons un agent SI qui repère des occasions de négociation et exécute des transactions pour le compte d’un utilisateur », a déclaré Selig.
« Le développeur de cet agent doit-il être soumis à une obligation d’enregistrement ? Qui est responsable si l’agent déraille ? Comment les régulateurs peuvent-ils savoir pour le compte de qui l’agent, ou l’ensemble d’agents, effectue des transactions ? Avons-nous besoin d’une nouvelle forme de connaissance du client, peut-être KYA, ou “connaissance de son agent” ? »
L’IA pourrait démocratiser le trading, mais entraîner de nouveaux risques
Selig a déclaré que l’IA pourrait donner aux petits traders et aux entreprises accès à une gestion des risques autrefois réservée aux grandes institutions.
« La SI peut aider à traiter une grande quantité d’informations beaucoup plus rapidement qu’un cerveau humain et avec plus de précision », a-t-il déclaré.
Mais une plus grande autonomie s’accompagne aussi de nouveaux risques. Les agents pourraient réagir de manière inattendue aux conditions du marché, tandis que les personnes utilisant des modèles similaires pourraient générer des comportements de trading corrélés. La vitesse des transactions autonomes pourrait également compliquer la surveillance des marchés et la gestion des risques, a-t-il déclaré.
Le président d’Animoca Brands, Yat Siu, a récemment soulevé une préoccupation similaire, déclarant à Cointelegraph que mille personnes demandant à l’IA des conseils sur la même transaction pourraient recevoir à peu près la même réponse. Les connaissances propres des utilisateurs et leurs questions de suivi contribuent à façonner des stratégies plus personnalisées, a-t-il déclaré.
L’année dernière, le Comité de politique financière de la Banque d’Angleterre a également averti que l’utilisation généralisée de modèles similaires pourrait amplifier les chocs de marché.
Les plateformes d’échange crypto développent déjà des outils de trading autonome.
Coinbase a lancé les Agentic Wallets en février, permettant aux agents de dépenser et de trader dans les limites définies par les utilisateurs, tandis que Binance a lancé les AI Agent Skills en mars afin de fournir des données de marché et des outils pour passer et gérer des ordres au comptant.