Банки переходят к новому поколению искусственного интеллекта — агентному ИИ, который выходит за рамки поиска ключевых слов или жестких правил. Такие системы анализируют паттерны в реальном времени и отмечают подозрительное поведение, требующее проверки людьми, вместо простых статичных уведомлений.
По данным Bloomberg, Goldman Sachs и Deutsche Bank внедряют или изучают агентный ИИ для контроля торговых операций. Эти инструменты усиливают мониторинг ордеров и сделок: программные агенты разбирают текущую активность и высвечивают признаки нарушений.
Адаптивные агенты
Крупные банки давно применяют автоматизированные системы слежения за трейдингом на основе заранее заданных правил. Если сделка превышает лимит, отклоняется от эталона или соответствует известному риску — срабатывает сигнал для ручной проверки специалистами по комплаенсу.
Проблемы возникают из-за огромных объемов данных в разных активах, зонах и площадках. Жесткие правила часто выдают массу ложных срабатываний, а хитрые манипуляции могут не подпадать под шаблоны.
Агентный ИИ решает это иначе: он не просто сверяет с чек-листом, а изучает поведение по нескольким индикаторам, сопоставляет с прошлым и ловит нетипичные комбинации действий.
Такие инструменты не вытесняют сотрудников комплаенса, а добавляют новый уровень анализа, предлагая для детального разбора только стоящие случаи.
Deutsche Bank сотрудничает с Google Cloud
Bloomberg пишет, что Deutsche Bank совместно с Google Cloud создает агентный ИИ для наблюдения за торговлей. Система просеивает потоки данных по ордерам и исполнениям, помечая отклонения почти мгновенно.
Банк активно наращивает проекты на ИИ, и этот шаг показывает, как финансы используют генеративные модели и большие языковые сети не только для чатов, но и для разбора структурированных и неструктурированных потоков торговой активности. Агенты вылавливают сложные аномалии — связи между сделками, тайминг, рыночные условия и историю трейдера, а не изолированные события.
Решения по флагам все равно принимают люди из комплаенса.
Стратегия Goldman Sachs по агентному ИИ
Goldman Sachs тоже пробует агентный ИИ в слежении за трейдингом, сообщает Bloomberg. Банк давно вкладывается в ИИ для торговых и рисковых систем, теперь расширяя на комплаенс.
Акцент на агентах, которые автономно ищут признаки нарушений. Они замечают паттерны, не вписывающиеся в правила, но явно выбивающиеся из нормы.
Регуляторам нравится раннее выявление — меньше ущерба рынку и репутации. Банким же помогает фильтровать шум, не ослабляя контроль при потоке алертов.
Почему важен агентный ИИ
Агентный ИИ — это системы, ориентированные на цели, а не на разовые запросы. Они сами решают, какие данные копать дальше, сопоставляют сигналы и поднимают тревогу без постоянного участия человека. В трейдинге это означает слежку за потоками ордеров, ценами, метаданными коммуникаций и прошлым поведением для проверки на отклонения.
Сами наказания агенты не выносят — банки под жестким надзором, ответственность на людях. Агенты просто лучше собирают и структурируют данные по сравнению с рутинными системами.
Часть общего сдвига в комплаенсе
Новизна в том, что продвинутые генеративные архитектуры ИИ теперь идут на внутренний контроль.
Регуляторы США и Европы требуют усилить защиту от злоупотреблений рынком. Прямого предписания по агентному ИИ нет, но фирмы обязаны держать надежные системы. Если ИИ справляется — внедрения пойдут в рост.
При этом ИИ в комплаенсе порождает вызовы: модели должны быть прозрачными, без предвзятости, готовыми к проверкам. Ключевыми остаются управление моделями, защита данных и аудит.
Что ждет индустрию
Если агентные инструменты слежения сработают, работа комплаенс-команд изменится: меньше рутины с простыми сигналами, больше фокуса на сложных кейсах от ИИ.
Человеческий фактор никуда не денется, но сместится. На рынках с растущей скоростью и данными правилами уже не хватает для анализа в реальном времени.