对于渴望利用人工智能创造阿尔法收益的投资者来说，金融是一个备受青睐的前沿领域。本周早些时候，OpenAI 从摩根大通、摩根士丹利和高盛挖走了 100 名投资银行家，以取代初级银行家承担的手工任务，这一消息凸显了人工智能在工业领域的应用潜力。
然而，最近一次引人注目的失误证明了一个令人警醒的观点：人工智能并非万无一失。安日资本对现已破产的汽车零部件供应商 First Brands 的过度投资清楚地提醒我们，即使是最复杂的人工智能平台也可能被蒙蔽，特别是在处理深奥的投资或缺乏透明度的信贷时。
人工智能的打击
基金管理公司 Anthelion Capital Partners 曾自豪地宣称，其人工智能驱动的平台能够捕捉人类竞争对手错过的市场信号。据报道，该公司的技术利用大型语言模型来搜索公司客户和供应商的数据，这有望为其带来竞争优势。
First Brands Group Holdings 上个月根据美国破产法第11章申请破产保护。该公司销售的产品包括 Fram 滤清器、Anco 和 Trico 雨刮片以及 Autolite 火花塞。图片来源：George Frey/Bloomberg © 2025 彭博金融相反，Anthelion 建造了一个异常集中的位置投资 First Brands 的贷款，这笔投资对这家人工智能驱动的投资者来说是一个重大打击。这家公司是一家担保贷款凭证 (CLO) 发行商，拥有约$500 万美元的 First Brands 债务是约 4 亿美元投资工具的一部分。
损害控制和结晶损失
自提交申请以来，该公司已全部售出其持有的First Brands债务。这些债务的初始价格在90美分或以上，平均价格在70美分至90美分之间，帮助Anthelion避免了其他一些债权人目前面临的巨额损失。然而，这些债务的出售仍会在6月份发行的CLO期限初期造成损失。
根据 Valitana 的分析，这占 CLO 贷款组合的 1.29%，是 2025 年发行的 CLO 中最高的集中度。在上个月破产之前，该公司对供应商债务的热情凸显了在复杂的信贷市场中依赖算法的潜在风险。
关于信贷选择的更广泛警告
Anthelion 的处境给华尔街带来了一个至关重要的教训：人工智能虽然功能强大，但并非万能药，尤其是在面对杠杆信贷固有的不透明性时。在 CLO 市场——一个由杠杆贷款池支撑、规模约 1 万亿美元的市场——由于融资运作和资产负债表构成缺乏完全透明度，即使是最先进的算法扫描器也常常无法发现。
杰富瑞旗下的波尼塔角资本在宣布对First Brands投资7.15亿美元之前，曾保持着完美的月度正收益记录。摄影：Michael Nagle/Bloomberg © 2025 彭博金融尽管 Anthelion 的敞口与其他债权人（例如 Jefferies 的专业发票融资基金）相比相形见绌，Point Bonita Capital该公司已投资约 7.15 亿美元，其经历清楚地警告人们不要过度依赖人工智能来选择金融运作不透明的信贷投资。
尽管美国 CLO 对 First Brands 的整体敞口仅为 0.21%，但一家人工智能驱动的公司愿意进行如此异常集中的押注，表明技术仍然容易受到整个金融体系脆弱债务普遍蔓延的影响。
一直都是这样做的
完善担保权益和留置权的传统方式往往是零散的、手动的且缺乏协调的工作。为了查询债务人的现有债务，贷款人通常必须在每个相关州的中央备案办公室（通常是州务卿办公室）进行《统一商法典》（UCC）检索，因为这些办公室是记录针对动产（例如库存、设备或应收账款）的债权的公开通知的地方。
这个州级系统不是集中的国家注册系统，这意味着对于跨州债务人，贷方必须跨多个州管辖区进行单独搜索，每个州都有自己特定的搜索逻辑、索引延迟和报告格式。
这种对多个不同且不互操作的系统的依赖，加上名称匹配错误和索引延迟的风险，为“附带盲点”，使得全面了解债务人的全部财务负担变得极其困难。
未来在于基金会
尽管目前的人工智能模型面临着透明度不足的问题，例如First Brands的案例，但其重点正从简单的市场信号检测转向保障基础抵押品本身的安全。大数据的新兴应用与分布式账本技术（如区块链）相结合，为创建贷款资产的实时、防篡改记录提供了潜力。
通过使用人工智能分析这些透明的链上数据，投资者可以超越表面的财务报表，真正了解借款人的运营状况，从而显著减少困扰此类深奥信贷的隐患。这项技术革新旨在从根本上降低杠杆融资的透明度，从而增强其韧性。
共同但相互竞争的利益
DLT 在抵押品管理中的广泛应用面临着一个重大障碍：互操作性和标准化。实施共享账本系统需要在由相互竞争的金融机构、贷款机构、托管机构和监管机构组成的庞大而分散的生态系统中就技术标准达成共识。
摩根大通旗下 Kynexis 子公司（原名 Onyx）专注于区块链和代币化。（图片来源：Michael M. Santiago/Getty Images） Getty Images当前的机构努力虽然具有开创性，但通常涉及专有系统：例如，摩根大通的 Kinexys (Onyx) 利用代币化资产在其私人网络上进行抵押品结算，而像 Fnality International 这样的银行财团构建并行网络使用数字货币进行批发结算。同样，Swift 正在将基于区块链的账本集成到其消息传递网络中，以处理代币化价值。
虽然每一步都会使市场的一部分实现现代化，但大量不同且孤立的机构账本可能会造成碎片化的数字孤岛局面，从而加剧该技术旨在克服的低效问题。建立通用协议仍然是一项缓慢、复杂且成本高昂的工作，这与任何新金融技术在应用过程中都会遇到的共同挑战如出一辙。
Anthelion 对 First Brands 债务的增持再次印证了，在高风险的信贷投资领域，人类的判断力和稳健的基本面分析至关重要，它们将补充而非取代人工智能和区块链日益增长的力量。将这些工具的力量引导至运营和财务透明度，将进一步增强债务人对留置权完善性的追求。
Anthelion Capital Partners 对 First Brands 的超额投资是一个鲜明且代价高昂的警示：即使是最复杂的人工智能也可能被蒙蔽。在处理一些深奥的投资或信贷时尤其如此，因为这些贷款的透明度可能并不完全受借款人欢迎。
