Goldman Sachs и Deutsche Bank внедряют ИИ-агентов для мониторинга торговых операций

Банки экспериментируют с новой формой искусственного интеллекта, известной как «агентный ИИ», которая выходит за рамки простого сканирования ключевых слов или заранее заданных правил. Вместо того чтобы полагаться исключительно на статические оповещения, некоторые торговые подразделения начинают внедрять системы, способные в режиме реального времени анализировать закономерности и выделять поведение, которое может потребовать внимания со стороны человека.

Bloomberg подробно описал, как Goldman Sachs и Deutsche Bank изучают или внедряют так называемые «агентные» инструменты ИИ для мониторинга торговли. Цель состоит в том, чтобы усилить контроль за ордерами и сделками путем развертывания программных агентов, способных анализировать активность по мере ее возникновения и выявлять паттерны, указывающие на потенциальные нарушения.

Адаптивные агенты

Крупные банки используют автоматизированные системы мониторинга для наблюдения за торговой активностью, которые часто полагаются на заранее определенные правила: если сделка превышает определенный объем, отклоняется от эталона или соответствует известной модели риска, срабатывает предупреждение. Затем команды по обеспечению соответствия вручную проверяют эти случаи.

Сложность заключается в масштабах и сложности. Современные рынки генерируют огромные объемы данных по различным классам активов, часовым поясам и торговым площадкам. Статические правила могут приводить к большому количеству ложных срабатываний, в то время как более тонкие формы манипуляций могут не вписываться в установленные шаблоны.

По данным Bloomberg, новые агентские системы разработаны с целью выйти за рамки этого подхода. Вместо того чтобы просто сопоставлять сделки с контрольным списком, эти ИИ-агенты анализируют торговое поведение с использованием множества сигналов, сравнивают его с исторической активностью и выявляют необычные комбинации действий.

Эти инструменты не предназначены для замены сотрудников, отвечающих за соблюдение нормативных требований. Скорее, они служат дополнительным уровнем мониторинга, выявляя случаи, которые заслуживают более тщательного изучения со стороны человека.

Работа Deutsche Bank с Google Cloud

Bloomberg сообщил, что Deutsche Bank сотрудничает с Google Cloud в разработке ИИ-агентов, способных отслеживать торговую активность. Система создана для анализа больших объемов данных о заказах и исполнении и выявления аномалий практически в режиме реального времени.

В последние годы банк расширяет свои инициативы в области ИИ, и этот проект по мониторингу иллюстрирует, как финансовые учреждения применяют технологии генеративных и крупных языковых моделей не только в простых чат-интерфейсах. В данном случае ИИ не отвечает на запросы клиентов, а анализирует как структурированные, так и неструктурированные потоки данных, связанные с торговым поведением. Эти ИИ-агенты могут помочь выявить «сложные аномалии» в ордерах и сделках, что позволяет предположить, что система может оценивать взаимосвязи между сделками, временем, рыночными условиями и историей трейдеров, а не отдельные события.

Сотрудники отдела комплаенс по-прежнему отвечают за рассмотрение отмеченных случаев и принятие решений о необходимости дальнейших действий.

Стратегия Goldman Sachs в области агентского ИИ

Как сообщает Bloomberg, Goldman Sachs также изучает возможность использования агентского ИИ для целей надзора. В последние годы банк вложил значительные средства в ИИ в рамках своих торговых и риск-систем, и эта инициатива, по-видимому, расширяет эту работу на сферу комплаенса.

Согласно отчету, основное внимание уделяется внедрению ИИ-агентов, способных с определенной степенью автономности сканировать рынок на наличие признаков неправомерных действий. Система может выявлять паттерны, которые не подпадают под конкретные правила, но все же выглядят необычно.

Для регулирующих органов преимущество очевидно: раннее выявление может помочь снизить ущерб рынку и риск для репутации. Для банков также есть операционная выгода. Отделы комплаенса находятся под давлением, поскольку им приходится обрабатывать большие объемы предупреждений, соблюдая при этом строгие стандарты надзора. Инструменты, способные уменьшить количество ложных срабатываний без ущерба для тщательности проверки, скорее всего, будут пользоваться популярностью.

Почему важен «агентный ИИ»

Термин «агентный ИИ» относится к системам, которые могут предпринимать целенаправленные действия, а не просто реагировать на запросы. На практике это означает, что программное обеспечение может решать, какие данные анализировать дальше, сравнивать несколько сигналов и эскалировать результаты без постоянного вмешательства человека. В торговой среде это может включать мониторинг потоков ордеров, движения цен, метаданных коммуникаций и исторического поведения для определения соответствия активности нормальным паттернам.

Это не означает, что система самостоятельно принимает дисциплинарные решения. Финансовые учреждения работают в рамках строгого регулирования, и ответственность по-прежнему лежит на человеческих контролерах. Роль агента заключается в том, чтобы выявлять и систематизировать информацию более эффективно, чем это могут делать статические системы.

Часть более широкого сдвига в области комплаенса

Новым является применение более продвинутых генеративных архитектур ИИ к функциям внутреннего контроля.

Регулирующие органы в США и Европе призывают компании улучшить мониторинг злоупотреблений и манипуляций на рынке. Хотя правила не требуют конкретно использования агентного ИИ, они предписывают компаниям поддерживать эффективные системы и механизмы контроля. Если инструменты ИИ могут помочь в соблюдении этого стандарта, ожидается рост их внедрения.

В то же время использование ИИ в сфере комплаенса вызывает свои вопросы. Банки должны обеспечить, чтобы модели были объяснимыми, свободными от предвзятости и способными выдержать проверку со стороны регулирующих органов. Управление моделями, безопасность данных и аудиторские следы остаются критически важными вопросами.

Что изменится для отрасли

Если инструменты агентного мониторинга окажутся эффективными, они могут изменить подход к работе команд по обеспечению соблюдения нормативных требований. Вместо того чтобы просматривать множество простых предупреждений, сотрудники смогут уделять больше времени оценке сложных случаев, выявленных ИИ-агентами.

Этот сдвиг не устранит необходимость человеческого суждения. Однако он может изменить направление, на котором сосредоточены усилия человека. На рынках, где скорость и объем данных продолжают расти, способность анализировать закономерности в режиме реального времени становится все более труднодостижимой с помощью одних только систем, основанных на правилах.

См. также: Демонстрация платежей с использованием ИИ от Mastercard указывает на развитие коммерции, управляемой агентами

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.