Ripple 已扩展 Ripple Treasury 内的人工智能能力 GSmart，新增用于预测、流动性管理、风险、对账和报告的编排式智能代理。该公司于 9 月 10 日宣布这项扩展，并将 GSmart 称为业内首个面向企业资金管理的受治理 AI 平台，不过这一说法尚未得到独立证实。

GSmart 并不是一款新产品。GTreasury 于 2025 年 6 月推出了该平台，当时 Ripple 尚未收购这家公司。此次最新发布加入了更丰富的任务专用智能代理目录、名为 Knowledge Studio 的政策层，以及用于资金管理数据和报告的对话式界面 Ask GSmart。Ripple 的官方公告提供了更多细节。

主要变化在于，GSmart 现在通过一个统一的政策与审批层连接不同的 AI 能力。Ripple 不再将预测、风险和报告视为彼此孤立的工具，而是将其置于资金管理团队已经用于审查现金、流动性和财务风险敞口的工作流程之中。

人工审批仍是流程的一部分

GSmart 将需要数学确定性的资金管理任务，与 AI 可以帮助解读信息的领域区分开来。确定性软件负责执行财务计算，而 GSmart 则解读政策、识别模式并解释拟议行动。企业可以使用 Knowledge Studio 定义用于评估这些建议的控制措施。

例如，流动性智能代理可以识别账户之间的不平衡，风险工具则可以标记风险敞口异常或政策违规。系统会引用支持其建议的规则，最终由资金管理人员决定是否应执行拟议行动。

这一点十分重要，因为 Ripple 的公告并未描述一个可以自由重新分配企业现金或交易数字资产的系统。相反，该公告描述的是一个旨在遵循财务团队现有审批和审计要求运行的建议系统。

GTreasury 提供企业客户基础

Ripple 于 2025 年 10 月宣布以 10 亿美元收购 GTreasury，这笔交易为该战略提供了客户分发基础。交易使 Ripple 获得了一个服务于 160 个国家和地区逾 1,000 家客户的资金管理平台，以及超过 40 年的企业资金管理运营经验。

GTreasury 已经将资金管理和财务团队与银行及企业资源规划系统连接起来，为客户提供用于支付、预测和风险管理的数据综合视图。这些与现有财务流程的连接，为 AI 层提供了一个成熟的运行环境，而不是要求客户使用独立的聊天机器人。

因此，这笔收购的价值并不局限于软件本身。如果 GSmart 成为客户评估现金头寸和流动性需求的日常流程的一部分，Ripple 将更接近财务决策实际形成的环节。

Ripple 正在构建潜在的执行路径

Ripple Treasury 也一直在建设这一决策层下方的基础设施。今年 4 月，该公司推出了相关功能，使客户可以在一个系统中查看和管理银行现金、XRP、RLUSD 以及由外部托管机构持有的资产。

Coindoo 此前报道了Ripple 的统一现金与数字资产资金管理平台，该平台旨在将链上余额与传统余额纳入同一资金管理环境。Ripple 表示，其资金管理平台在 2025 年促成了 13 万亿美元的客户支付量。

这一数字并不能说明 GSmart 影响或管理了多少资金，但它展示了 Ripple 正在为其增加 AI 能力的现有系统规模。如果相关产品符合客户需求且可以使用，经过批准的建议最终可能与 Ripple 的支付、托管和数字资产服务连接起来。

这并不意味着每一位 GSmart 用户都会使用稳定币或 XRP。更直接的一点是，有关流动性、支付或闲置现金的建议，可以结合传统资产和数字资产余额一并考虑。

治理是智能代理扩大采用的障碍

Ripple 对控制措施的重视，反映了企业 AI 面临的一项更广泛挑战。Gartner 对 360 名 IT 应用负责人进行的调查发现，只有 15% 的受访者正在考虑、试点或部署完全自主的 AI 智能代理。仅有 19% 的受访者表示高度或完全信任供应商针对“幻觉”的防护措施，而 74% 的受访者将智能代理视为一种新的攻击向量。Gartner 在2025 年 9 月发布的调查报告中公布了这些发现。

这些数据有助于解释 Ripple 为什么强调可追溯的建议和人工签署，而不是最大程度的自主性。在资金管理运营中，错误的建议可能影响支付时机、流动性、合规和财务报告。因此，拟议行动的来源可能与行动本身同样重要。

控制措施的可靠性取决于客户基础数据和政策设置的可靠性。引用规则可以让建议更容易审查，但无法纠正不准确的输入或配置不当的限额。

采用数据无法证明财务影响

Ripple 表示，符合条件的客户中有 60% 已启用 Risk Insights，44% 正在使用 Forecast Insights。这些数据表明用户正在启用 GSmart 的部分功能，但并未说明符合条件的客户数量、工具的使用频率，或建议最终获得批准并执行的频率。

该公司尚未提供有关节省时间、预测准确性、错误减少、财务回报或 GSmart 影响资金价值的数据。在缺少这些指标的情况下，功能启用并不能证明该 AI 系统改善了资金管理绩效。

下一项检验是建议能否促成行动

Ripple 构建了一个旨在将 AI 置于现有企业资金管理控制体系之内，而不是置于体系之外的系统。其 10 亿美元收购 GTreasury，使公司获得了推行该战略所需的客户基础和财务工作流程，而 GSmart 则充当了叠加其上的决策层。

下一项更具实质性的验证，将是资金管理团队是否接受这些建议、获得批准的建议有多少最终转化为行动，以及客户能否在预测、流动性管理、风险监控或运营速度方面取得可衡量的改善。

本文仅供信息参考，不构成财务、投资或资金管理建议。