高盛和德意志银行在交易监控中部署人工智能代理

银行正在尝试一种名为“代理型人工智能”的新型人工智能技术，其功能已超越简单的关键词扫描或预定义规则。一些交易部门不再仅依赖静态警报，而是开始部署能够实时分析模式并标注可能需要人工干预的行为的系统。

彭博社详细报道了高盛和德意志银行如何探索或实施所谓的“代理型”人工智能工具用于交易监控。其目标是通过部署软件代理来加强订单和交易的监管，这些代理能够实时分析交易活动，并识别出可能暗示违规行为的模式。

自适应代理

大型银行通常利用自动化监控系统来监视交易活动，这些系统往往依赖预设规则：如果一笔交易超过特定规模、偏离基准，或符合已知的风险模式，就会触发警报。随后，合规团队会手动审查这些案例。

难点在于规模和复杂性。现代市场在各类资产、不同时区和交易场所中产生海量数据。静态规则可能导致大量误报，而更微妙的操纵形式可能不符合既定模式。

据彭博社报道，新一代智能代理系统旨在突破这一局限。这些AI代理不再仅仅将交易与检查清单进行比对，而是利用多种信号分析交易行为，将其与历史活动进行对比，从而识别出异常的操作组合。

这些工具并非旨在取代合规专员，而是作为额外的监控层，将那些值得人工深入审查的案例提出来。

德意志银行与谷歌云的合作

彭博社报道称，德意志银行正与谷歌云合作开发能够监控交易活动的AI代理。该系统旨在分析海量的订单和执行数据，并几乎实时地标记异常情况。

近年来，该行一直在扩大其人工智能计划，而这一监控项目展示了金融机构如何将生成式和大型语言模型技术应用于简单的聊天界面之外。在此，人工智能并非回答客户查询，而是分析与交易行为相关的结构化和非结构化数据流。这些人工智能代理有助于精准识别订单和交易中的“复杂异常”，这表明该系统可能评估交易、时机、市场状况和交易员历史之间的关系，而非孤立事件。

合规人员仍需负责审查被标记的案例，并决定是否需要采取进一步行动。

高盛的代理型AI战略

据彭博社报道，高盛集团也在探索将代理型AI应用于监控领域。近年来，该行已在交易和风险系统中对AI进行了大量投资，而这一举措似乎将相关工作延伸到了合规领域。

据报道，重点在于部署能够在扫描违规迹象时具备一定自主性的AI代理。该系统可能识别出虽不符合特定规则但仍显得异常的模式。

对监管机构而言，其优势显而易见：早期发现有助于减少市场损害和声誉风险。对银行而言，这也具有运营效益。合规部门在维持严格监管标准的同时，还面临着处理海量警报的压力。那些能在不降低审查力度的前提下减少噪音的工具，很可能受到青睐。

为何“代理型人工智能”至关重要

“代理型人工智能”一词指代能够采取目标导向型行动，而非仅仅响应指令的系统。实际上，这意味着软件可以自主决定下一步检查哪些数据、对比多种信号，并在无需持续人工干预的情况下上报发现的问题。在交易环境中，这可能涉及监控订单流、价格波动、通信元数据和历史行为，以判断相关活动是否符合正常模式。

这并不意味着系统会自行作出纪律处分决定。金融机构受严格的监管框架约束，问责责任仍由人类监管者承担。代理系统的作用在于比静态系统更有效地识别和整理信息。

更广泛合规变革的一部分

真正的新动向在于将更先进的生成式AI架构应用于内部控制职能。

美国和欧洲的监管机构一直鼓励企业加强市场滥用和操纵行为的监控。虽然相关法规并未明确要求采用具有自主决策能力的AI，但确实强制要求企业维持有效的系统和控制措施。如果AI工具能帮助满足这一标准，预计其采用率将会增加。

与此同时，在合规领域应用AI也引发了新的问题。银行必须确保模型具有可解释性、无偏见，并能经受住监管审查。模型治理、数据安全及审计追踪仍是关键关注点。

行业将面临哪些变化

如果代理型监控工具被证明有效，它们可能会彻底改变合规团队的运作方式。员工无需再逐一筛选大量简单警报，而是可以将更多时间用于评估由AI代理识别出的复杂案例。

这种转变并不会消除对人类判断力的需求，但可能会改变人力投入的重点。在交易速度和数据量持续增长的市场中，仅靠基于规则的系统越来越难以实现实时模式分析。

另请参阅：万事达卡的AI支付演示预示着智能代理主导的商业模式

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