Meta消費級AI代理Muse以壓倒性下載量登頂蘋果App Store，引發華爾街對AI顛覆金融服務業的新一輪擔憂，銀行與券商股遭遇數月來最大單日跌幅。

9月22日，美股金融板塊重挫，標普500金融板塊下跌約2%，拖累大盤基本收平。

券商嘉信理財與 LPL Financial Holdings Inc各跌逾6%。 摩根大通下跌3.4%，創7月以來最大單日跌幅；富國銀行$跌3.9%，為5月以來最大跌幅； 美國銀行與 花旗分別下跌3%和2%。

保險商 好事達、旅遊預訂平台 Booking Holdings亦未能倖免。

市場的核心擔憂在於，Muse此類AI智能體一旦大規模普及，將侵蝕那些依賴消費者行為慣性的傳統商業模式——從財富管理、經紀服務到保險定價，均面臨被繞過甚至替代的風險。

分析人士指出，此次拋售的範圍和烈度，已遠超今年早些時候同類事件所引發的市場波動。

Muse衝榜，「消費者慣性」模式受到衝擊

Muse於9月8日正式上線，發布後六天內下載量超過90.2萬次，迅速登頂蘋果美國區iOS及谷歌Play免費應用榜首。

該應用可代替用戶完成數字化任務，通過接入Gmail、OpenTable等第三方服務實現跨平台操作，並已與PayPal及金融科技公司Plaid建立合作。

Citizens金融服務與金融科技研究主管Devin Ryan指出，儘管沒有哪款AI代理能在一夜之間顛覆整個行業，但近幾個月密集的產品發布"讓市場形成了一種敘事——世界正在改變，不確定性隨之上升"。

AI代理對金融機構的威脅，遠不止於替代人工顧問或分流渠道保費。它的真正顛覆性在於，能夠替用戶自動完成比價、切換服務和管理賬單。這直接摧毀了依賴「消費者慣性」生存的商業模式——用戶在缺乏主動決策時傾向於維持現有消費習慣。

高盛交易台在研究報告中指出，隨着AI代理在價格比較、出行預訂和客服交互上的能力持續提升，電信、保險、公用事業等依賴周期性賬單、可協商定價和附加服務的行業將率先承壓。

周二高盛編制的"消費者慣性"風險股票籃子單日下跌2.6%，為近六個月最差表現，過去六個交易日累計跌幅已超7%。高盛風險籃子涵蓋AT&T、T-Mobile、Allstate、Progressive、Netflix、Paramount Skydance及Expedia、Booking等標的。

Wayve資管首席策略師Rhys Williams表示：

Muse毫無疑問對這類公司是負面因素。現在它還更像是一個新奇事物，但我認為兩年後我們都會在使用代理。

券商與財富管理首當其衝

在此次拋售中，券商股跌幅更甚。嘉信理財跌逾6%，LPL Financial下挫逾7%，Raymond James和Ameriprise Financial亦出現明顯下跌。

Citizens金融服務與金融科技研究主管Devin Ryan解釋稱，威脅不僅限於AI替代人工顧問、壓縮收費空間這一層面。

在他看來，智能體有可能更高效地替客戶完成稅收損失收割等資金調配操作，從而減少資金在經紀賬戶中的沉澱時間，壓縮這些公司將客戶閒置資金轉化為自身收益的空間。Ryan表示：

如果一個智能體全天候優化資產配置，那麼系統中的沉澱現金餘額是否會被消耗殆盡？

值得注意的是，此次恐慌並非首次。今年早些時候，金融科技公司Altruist推出個性化稅務策略工具時，曾引發類似拋售；今年2月Anthropic發布Claude代理工具後，軟件即服務類股票亦曾遭遇一輪暴跌。

但分析人士認為，憑藉Meta旗下各應用數十億級的現有用戶基礎，Muse的潛在影響範圍更廣、滲透速度更快。

銀行股承壓，基本面隱憂疊加

除了AI代理帶來的衝擊外，銀行業自身基本面也面臨考驗。

華爾街見聞提及，美國銀行CEO Brian Moynihan表示，第三季度銷售與交易收入"將是我們有史以來較好的三季度之一，但與去年相比將基本持平"。

富國銀行首席財務官Mike Santomassimo上周在巴克萊舉辦的金融業會議上表示，貸款等核心業務增長將持續，但增速料較上半年有所放緩。上述表態已在上周引發銀行股更大範圍的回調。

而聯儲局加息周期的背景下，收益率曲線趨平進一步壓縮了銀行的息差空間。

多方觀點：顛覆是機遇，也是威脅

面對市場恐慌，部分投資者和諮詢顧問提醒不宜過度悲觀。

財富管理諮詢機構Pirker Partners創始人Alois Pirker表示，大型金融機構掌握着豐富的客戶數據，本質上具備技術轉型的先天優勢，"這對這些機構而言是一個巨大的機遇"，但轉型需要時間，"畢竟你不能讓一艘遠洋郵輪在一夜之間掉頭"。

上周，Anthropic啱啱推出一套Claude工作流工具，已接入Schwab和Vanguard等平台。Gabelli Funds投資組合經理Macrae Sykes在郵件中寫道，"若Schwab能夠以此服務顧問、提升其建議質量和資產獲取效率，最終將通過託管、客戶互動等環節使公司受益"。

高盛策略師的判斷則更為審慎："這仍然比'買入一切AI'要複雜微妙得多。"

隨着Anthropic和OpenAI相繼推出更低成本的前沿模型，AI的下一波浪潮或不僅僅是少數實驗室構建超大規模算力集群，而是由數十億分散的智能體共同推動。

這將重塑整個AI基礎設施需求的格局，而金融業將在這一進程中持續承壓與調適。