高盛與德意志銀行在交易監控中部署人工智慧代理

銀行業正嘗試一種名為「代理式人工智慧」（agentic AI）的新型人工智慧技術，其功能已超越單純的關鍵字掃描或預設規則。部分交易部門不再僅依賴靜態警報，而是開始導入能夠即時分析模式並標示出可能需要人工介入的行為的系統。

彭博社詳述了高盛與德意志銀行如何探索或導入所謂的「代理型」人工智慧工具，用於交易監控。其目標是透過部署軟體代理程式，在交易發生時即時分析活動並偵測潛在違規行為的模式，從而強化對訂單與交易的監管。

適應性代理

大型銀行利用自動化監控系統來監測交易活動，這些系統通常依賴預先設定的規則：若交易規模超過特定門檻、偏離基準，或符合已知的風險模式，便會觸發警報。隨後，合規團隊會手動審查這些案例。

難點在於規模與複雜性。現代市場橫跨各類資產、時區及交易場所，產生海量數據。靜態規則可能導致大量誤報，而更微妙的操縱形式則可能不符合既定模式。

據彭博社報導，新一代的智能代理系統旨在突破此種侷限。這些 AI 代理不再僅是將交易與檢查清單進行比對，而是透過多重訊號分析交易行為，並與歷史活動進行對照，藉此偵測異常的行為組合。

這些工具並非旨在取代合規人員，而是作為額外的監控層級，將值得人類進一步審查的案例揭露出來。

德意志銀行與 Google Cloud 的合作

彭博社報導指出，德意志銀行正與 Google Cloud 合作開發能監控交易活動的 AI 代理系統。該系統旨在分析大量訂單與執行數據，並近乎即時地標記異常情況。

該銀行近年持續擴展其人工智慧計畫，而這項監控專案正展現了金融機構如何將生成式與大型語言模型技術應用於單純的聊天介面之外。在此情境中，人工智慧並非用於回應客戶查詢，而是分析與交易行為相關的結構化及非結構化資料流。這些人工智慧代理程式有助於精準找出訂單與交易中的「複雜異常」，這意味著系統可能評估交易間的關聯性、時機、市場狀況及交易員歷史紀錄，而非僅關注孤立事件。

人工合規人員仍負責審查被標記的案例，並決定是否需要採取進一步行動。

高盛的代理式人工智慧策略

據彭博社報導，高盛亦正探索將代理型人工智慧應用於監控領域。該銀行近年來已在交易與風險系統中對人工智慧進行了大量投資，而這項計畫似乎將相關工作延伸至合規領域。

據報導，重點在於部署具備一定自主性的AI代理，用於掃描不當行為的跡象。該系統可能識別出雖不符合特定規則、但仍顯異常的模式。

對監管機構而言，其優勢顯而易見：早期偵測有助於降低市場損害與聲譽風險。對銀行而言，亦有營運上的益處。合規部門在維持嚴格監管標準的同時，還面臨處理大量警示的壓力。那些能在不犧牲審查精度的前提下減少干擾訊號的工具，很可能受到青睞。

為何「代理式人工智慧」至關重要

「代理式人工智慧」一詞指的是能夠採取目標導向行動，而非僅是回應指令的系統。實際上，這意味著軟體能夠自行決定下一步要檢視哪些資料、比對多重訊號，並在無需持續人工干預的情況下上報發現結果。在交易環境中，這可能涉及監控訂單流、價格波動、通訊元資料及歷史行為，以判斷活動是否符合常規模式。

這並不意味著系統會自行做出紀律處分決策。金融機構在嚴格的監管框架下運作，問責責任仍由人類監管者承擔。代理系統的角色在於比靜態系統更有效地識別與組織資訊。

更廣泛合規變革的一部分

真正的新穎之處在於將更先進的生成式 AI 架構應用於內部控制職能。

美國與歐洲的監管機構已鼓勵企業加強對市場濫用及操縱行為的監控。雖然法規並未明確要求採用具備自主決策能力的AI，但確實強制規定企業必須維持有效的系統與控制機制。若AI工具能協助達成此標準，預期其採用率將隨之提升。

與此同時，在合規領域運用 AI 也引發了新的問題。銀行必須確保模型具備可解釋性、無偏見，且能經受監管審查。模型治理、資料安全與稽核追蹤仍是關鍵考量。

業界將面臨哪些變革

若具代理能力的監控工具證實有效，將可能徹底改變合規團隊的運作模式。員工無需再耗費心力篩選大量簡單警報，而是能將更多時間投入評估由AI代理識別出的複雜案例。

這種轉變並不會消除對人類判斷的需求。然而，它可能會改變人力資源的集中方向。在交易速度與數據量持續增長的市場中，僅憑基於規則的系統，要實現即時模式分析的能力正變得越來越困難。

另請參閱：萬事達卡的 AI 支付示範預示著由代理主導的商業模式

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