高盛与德意志银行测试AI智能体强化交易监控

银行正在测试一种新型人工智能，例如AI智能体，其功能远超简单的关键词扫描或预设规则遵循。与仅依赖静态警报不同，一些交易部门开始使用能够实时推理模式并标记可能需要人工审查行为的系统。

_Bloomberg_详细报道了高盛和德意志银行如何探索或部署所谓的“智能体”AI工具进行交易监控。目标是利用能够实时分析活动并识别可能暗示不当行为的模式的软件智能体，加强对订单和交易的监督。

自适应智能体

大型银行使用自动化监控系统来监督交易活动，这些系统通常依赖预定义规则：如果交易超过特定规模、偏离基准或符合已知风险模式，就会触发警报。合规团队随后手动审查案例。

挑战在于规模和复杂性。现代市场在资产类别、时区和交易场所产生海量数据。静态规则可能产生大量误报，而更微妙的市场操纵形式可能不匹配已知模式。

据_Bloomberg_报道，较新的智能体系统旨在超越这种方法。AI智能体不仅简单地将交易与清单匹配，而是设计用于检查多个信号中的交易行为，与历史活动比较，并检测异常行动组合。

这些工具未被描述为取代合规官员。相反，它们似乎作为额外的监控层，突出值得更密切人工检查的案例。

德意志银行与Google Cloud的合作

_Bloomberg_报道称，德意志银行正与Google Cloud合作开发能够监控交易活动的AI智能体。该系统旨在审查大量订单和执行数据，并近乎实时地标记异常。

该银行过去几年一直在扩展其AI计划，这项监控努力反映了金融机构如何将生成式和大语言模型技术应用于聊天界面之外。在此背景下，AI不是回答客户问题，而是分析与交易行为相关的结构化和非结构化数据流。AI智能体可以帮助识别订单和交易中的“复杂异常”。这表明系统可能查看交易之间的关系、时机、市场条件和交易员历史，而非孤立事件。

人工合规人员仍负责审查标记案例并确定是否需要进一步行动。

高盛的AI智能体策略

据_Bloomberg_报道，高盛也在探索使用AI智能体进行监控。该银行近年来在交易和风险系统中大力投资AI，这项努力似乎将这项工作扩展到合规领域。

报告中描述的重点是使用能够在扫描不当行为指标时具有一定独立性的AI智能体。系统可能识别不符合明确规则但仍显得异常的模式。

对监管机构而言，吸引力显而易见：早期检测可以减少市场损害和声誉风险。对银行来说，还有运营层面的考量。合规部门面临处理大量警报同时保持严格监督标准的压力。能够减少噪音而不降低审查的工具可能吸引关注。

为何“AI智能体”重要

术语“AI智能体”指能够采取目标导向行动而非响应提示的系统。在实践中，这可能意味着软件能够决定接下来检查什么数据、比较多个信号并在无需持续人工输入的情况下升级发现。在交易背景下，这可能涉及监控订单流、价格变动、通信元数据和历史行为，以评估活动是否符合正常模式。

这并不意味着系统自行做出纪律决定。金融机构在严格的监管制度下运营，责任仍由人工监督者承担。智能体的作用是比静态系统更有效地识别和组织信息。

更广泛合规转变的一部分

新的是将更先进的生成式AI架构应用于内部控制功能。

美国和欧洲的监管机构鼓励公司改进对市场滥用和操纵的监控。虽然规则不强制要求AI智能体，但它们确实要求公司维护有效的系统和控制。如果AI工具能帮助达到这一标准，采用率可能增长。

同时，合规中的AI也引发自身问题。银行必须确保模型可解释、不引入偏见并能承受监管审查。模型治理、数据安全和审计跟踪仍是核心关切。

行业变化

如果AI智能体监控工具被证明有效，它们可能改变合规团队的工作方式。员工可能花更多时间评估AI智能体突出的复杂案例，而非筛选大量简单警报。

这种变化不会消除对人工判断的需求。然而，它可能改变人工努力的焦点。在速度和数据量持续上升的市场中，仅靠基于规则的系统实现实时模式分析能力正变得愈发困难。