Bankai išbando naujo tipo dirbtinį intelektą, pavyzdžiui, agentinį AI, kuris daro daugiau nei ieško raktinių žodžių ar laikosi iš anksto nustatytų taisyklių. Užuot pasikliavę tik statiniais perspėjimais, kai kurie prekybos centrai pradeda naudoti sistemas, sukurtas tam, kad mąstytų realiuoju laiku ir pažymėtų elgesį, kurį gali prireikti peržiūrėti.
Bloomberg išsamiai aprašoma, kaip „Goldman Sachs“ ir „Deutsche Bank“ tiria arba diegia vadinamuosius „agentinius“ AI įrankius prekybos stebėjimui. Tikslas yra sustiprinti pavedimų ir sandorių priežiūrą naudojant programinės įrangos agentus, kurie gali analizuoti vykdomą veiklą ir nustatyti modelius, kurie gali reikšti netinkamą elgesį.
Prisitaikantys agentai
Dideli bankai naudoja automatizuotas stebėjimo sistemas prekybos veiklai stebėti – sistemas, kurios dažnai remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis: jei sandoris viršija tam tikrą dydį, nukrypsta nuo lyginamojo indekso arba atitinka žinomą rizikos modelį, įjungiamas įspėjimas. Tada atitikties komandos peržiūri atvejį rankiniu būdu.
Iššūkis yra mastas ir sudėtingumas. Šiuolaikinės rinkos sukuria didžiulius duomenų kiekius apie turto klases, laiko juostas ir prekybos vietas. Statinės taisyklės gali sukelti daug klaidingų teigiamų rezultatų, o subtilesnės manipuliavimo formos gali neatitikti žinomų modelių.
Pagal Bloombergnaujesnės agentų sistemos siekia peržengti šį metodą. Užuot tiesiog suderinę sandorius su kontroliniu sąrašu, AI agentai yra skirti tirti prekybos elgseną keliais signalais, palyginti ją su istorine veikla ir aptikti neįprastus veiksmų derinius.
Neapibūdinama, kad įrankiai pakeičia atitikties pareigūnus. Vietoj to, atrodo, kad jie veikia kaip papildomas stebėjimo sluoksnis, atskleidžiantis atvejus, kuriuos reikia atidžiau tikrinti.
Deutsche Bank darbas su Google Cloud
Bloomberg pranešė, kad „Deutsche Bank“ bendradarbiauja su „Google Cloud“, kurdamas AI agentus, galinčius stebėti prekybos veiklą. Sistema skirta peržiūrėti didelius užsakymų ir vykdymo duomenų rinkinius ir pažymėti anomalijas beveik realiuoju laiku.
Per pastaruosius kelerius metus bankas išplėtė savo dirbtinio intelekto iniciatyvas, o šios priežiūros pastangos atspindi, kaip finansų institucijos taiko generatyvaus ir didelio kalbos modelio technologiją ne tik pokalbių sąsajose. Šiame kontekste AI neatsako į klientų klausimus, bet analizuoja struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenų srautus, susijusius su prekybos elgesiu. AI agentai gali padėti nustatyti „sudėtingas anomalijas“ pavedimuose ir sandoriuose. Tai rodo, kad sistema gali žiūrėti į santykius tarp sandorių, laiko, rinkos sąlygų ir prekybininko istorijos, o ne į atskirus įvykius atskirai.
Žmonių laikymosi darbuotojai lieka atsakingi už pažymėtų atvejų peržiūrą ir nustatymą, ar reikia imtis tolesnių veiksmų.
„Goldman Sachs“ agentinė AI strategija
„Goldman Sachs“ taip pat tiria agentinio AI naudojimą stebėjimui Bloomberg. Pastaraisiais metais bankas daug investavo į dirbtinį intelektą į savo prekybos ir rizikos sistemas, ir atrodo, kad šios pastangos praplečia šį darbą, kad būtų laikomasi reikalavimų.
Kaip aprašyta ataskaitoje, pagrindinis dėmesys skiriamas AI agentų naudojimui, kurie gali veikti pakankamai nepriklausomai, ieškodami netinkamo elgesio rodiklių. Sistema gali nustatyti modelius, kurie neatitinka aiškios taisyklės, bet vis tiek išsiskiria kaip neįprasti.
Reguliavimo institucijoms apeliacija yra paprasta: ankstyvas nustatymas gali sumažinti žalą rinkai ir riziką reputacijai. Bankams taip pat yra veiklos aspektas. Atitikties skyriai susiduria su spaudimu tvarkyti didelius įspėjimų kiekius ir išlaikyti griežtus priežiūros standartus. Tikėtina, kad dėmesį patrauks įrankiai, kurie gali sumažinti triukšmą nesumažindami kontrolės.
Kodėl „agentinis AI“ yra svarbus
Terminas „agentinis AI“ reiškia sistemas, kurios gali imtis tikslo nukreiptų veiksmų, nereaguodamos į raginimus. Praktiškai tai gali reikšti, kad programinė įranga gali nuspręsti, kokius duomenis toliau tirti, palyginti kelis signalus ir išplėsti rezultatus be nuolatinio žmogaus įvesties. Prekybos kontekste tai gali apimti pavedimų srautų, kainų pokyčių, ryšių metaduomenų ir istorinės elgsenos stebėjimą, siekiant įvertinti, ar veikla atitinka įprastus modelius.
Tai nereiškia, kad sistema pati priima drausminius sprendimus. Finansų įstaigos veikia pagal griežtą reguliavimo režimą, o atskaitomybė lieka prižiūrėtojams. Agento vaidmuo yra identifikuoti ir tvarkyti informaciją efektyviau, nei gali statinės sistemos.
Dalis platesnio atitikties pakeitimo
Tai, kas atrodo nauja, yra pažangesnės generacinės AI architektūros taikymas vidaus kontrolės funkcijoms.
JAV ir Europos reguliavimo institucijos skatino įmones gerinti piktnaudžiavimo rinka ir manipuliavimo rinka stebėjimą. Nors taisyklės neįpareigoja agentinio AI, jos reikalauja, kad įmonės išlaikytų veiksmingas sistemas ir kontrolę. Jei dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti atitikti šį standartą, tikėtina, kad jų naudojimas augs.
Tuo pačiu metu DI, kaip laikomasi reikalavimų, kelia savų klausimų. Bankai turi užtikrinti, kad modeliai būtų paaiškinami, kad jie nesukeltų šališkumo ir kad jie galėtų atlaikyti reguliavimo peržiūrą. Modelio valdymas, duomenų saugumas ir audito sekos tebėra pagrindiniai rūpesčiai.
Kas keičiasi pramonėje
Jei agentinės priežiūros priemonės pasirodys veiksmingos, jos gali pakeisti atitikties komandų darbą. Užuot rūšiuodami didelius paprastų įspėjimų kiekius, darbuotojai gali praleisti daugiau laiko vertindami sudėtingus AI agentų pateiktus atvejus.
Toks pokytis nepanaikintų žmogaus sprendimo poreikio. Tačiau tai gali pasikeisti ten, kur sutelktos žmogaus pastangos. Rinkose, kuriose sparta ir duomenų kiekis ir toliau didėja, galimybę analizuoti modelius realiuoju laiku tampa vis sunkiau pasiekti naudojant vien taisyklėmis pagrįstas sistemas.
(Markaus Špiškės nuotr.)
Taip pat žiūrėkite: „Mastercard“ AI mokėjimo demonstracinė versija nukreipia į agento vadovaujamą prekybą
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
