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LLM与智能代理在金融合规反洗钱的技术框架

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IAN李车
修改2025-12-09 10:28:19
修改2025-12-09 10:28:19
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概述
反洗钱(AML)框架一直处于被动状态,受制于传统基于规则的系统带来的巨大运营拖累以及第一代人工智能带来的效率底下的局限性。LLM代理(Agents)的出现,为大模型配备了记忆、规划能力以及使用外部工具自主执行复杂、多步骤工作流的能力,能够完全响应金融安全合规复杂场景的需求。
文章被收录于专栏:金融安全金融安全

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 第1节:反洗钱技术的演变与代理式AI的崛起
    • 1.1 从静态规则到第一代AI
    • 1.2 生成式AI与代理的颠覆
  • 第2节:全生命周期的核心能力与自主工作流
    • 2.1 自动化客户尽职调查(CDD/KYC)
      • 1. 智能文档分析
      • 2. 上下文感知的负面媒体筛选
      • 3. 自动化风险画像生成
    • 2.2 变革交易监控与调查
      • 1. 上下文感知的警报分类
      • 2. 自动化调查摘要
      • 3. 揭示复杂网络
    • 2.3 简化可疑活动报告(SAR)的生成
    • 2.4 代理的飞跃:自主的多步骤合规工作流
  • 第3节:量化价值主张与业务影响
    • 3.1 误报减少的范式转变
    • 3.2 效率提升与成本节约
    • 3.3 增强侦测效能
  • 第4节:技术实施的战略蓝图
    • A部分:基础架构与模型策略
      • 4.1 模型选择框架:API vs. 微调 vs. 自主研发
      • 4.2 检索增强生成(RAG)的关键作用
      • 4.3 数据策管
    • B部分:部署与集成
      • 4.4 与遗留反洗钱系统集成
      • 4.5 设计人在环路(HITL)工作流程
    • C部分:分阶段建设:爬行、行走、奔跑
      • 4.6 爬行:高价值、低风险的副驾驶
      • 4.7 行走:具有强大HITL的半自动化工作流
      • 4.8 奔跑:针对已定义、风险较低流程的自主代理
  • 第5节:驾驭治理、风险与监管环境
    • 5.1 可解释性的必要性:揭开“黑匣子”的神秘面纱
    • 5.2 保护数据隐私与机密性
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