在金融科技迅猛发展的时代，高盛（Goldman Sachs）和德意志银行（Deutsche Bank）成为首批测试代理式AI（agentic AI）应用于交易监控的金融机构。这一创新举措旨在取代传统的静态警报系统，让AI具备实时推理能力，识别潜在违规行为。该新闻由AI News报道，作者Muhammad Zulhusni于2026年2月27日发布，源于Bloomberg的深度报道。
代理式AI：从被动扫描到主动推理
代理式AI是一种新兴人工智能范式，与传统规则-based系统不同，它能自主决策、规划行动并适应动态环境。在交易监控领域，传统方法主要依赖关键词匹配和预设规则，例如扫描交易记录中是否出现特定术语或异常阈值。然而，这种方法易产生大量假阳性警报，占用合规团队大量时间。
银行们正在测试一种新型人工智能，如代理式AI，它不仅仅是扫描关键词或遵循预设规则。一些交易台开始使用设计为实时推理模式并标记需人工审查行为的系统。——原文摘要
代理式AI通过大型语言模型（LLM）和强化学习结合，实现对交易数据的多维度分析。它能理解上下文、关联跨数据集模式，并模拟人类合规官的推理过程。例如，在高频交易中，它可检测微妙的市场操纵信号，如“洗售”（wash trading）或“报价填充”（quote stuffing），这些往往隐藏在海量数据中。
传统交易监控的痛点与行业背景
交易监控是金融合规的核心，旨在防范内幕交易、市场操纵和洗钱等风险。自2008年金融危机后，监管机构如美国证券交易委员会（SEC）和欧盟MiFID II指令加强了对交易行为的实时监督。全球银行每年在合规上支出数百亿美元，但传统系统准确率不足70%，假警报率高达90%。
据Deloitte报告，2025年金融业AI合规支出预计达500亿美元。高盛和德银的测试正值行业转型期：摩根大通已部署类似AI用于欺诈检测，而花旗银行探索生成式AI生成合规报告。这些先行者证明，代理式AI可将警报准确率提升至95%以上，显著降低运营成本。
高盛与德银的具体实践
高盛作为华尔街巨头，其交易部门Marquee平台已集成AI工具，此次测试聚焦代理式AI在衍生品和外汇市场的应用。德银则强调其在欧洲市场的部署，结合本地GDPR数据隐私法规。Bloomberg透露，两家银行与AI初创公司合作，使用自定义代理模型处理TB级交易日志。
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测试场景包括：实时监控算法交易、跨资产关联分析，以及异常行为预测。例如，AI代理可模拟“如果交易员A在X事件前大量买入Y股票”，并追溯潜在内幕信息源。这种前瞻性推理远超静态规则，帮助交易台从被动响应转向主动预防。
优势、挑战与监管考量
优势：一是效率提升，处理速度达毫秒级；二是智能性强，能自适应新监管规则；三是成本节约，预计每年节省20%-30%人力。
挑战：AI“黑箱”问题可能引发监管质疑，SEC已要求解释性AI（XAI）。数据隐私和模型偏见也是隐患。此外，代理式AI的自主性需严格“人类在回路”（human-in-the-loop）设计，避免过度自动化。
监管机构态度积极：美联储2025年指导意见鼓励AI创新，但强调审计 trail。未来，ISO标准或将规范代理AI部署。
编者按：金融AI革命的里程碑
高盛与德银的测试标志代理式AI从实验室走向实战，金融业正迎来“智能合规”时代。这不仅优化交易监控，还将重塑风控生态。但需警惕伦理风险：AI决策若出错，后果不堪设想。展望2026年后，更多银行跟进，代理AI或成标配，推动FinTech向AGI级跃进。
（本文约1050字）
本文编译自AI News
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