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📰 利用生成式 AI 以文档为依据，为 AI 时代的监管合规工作助力 | IBM

在金融行业，监管合规面临不断变化的法规挑战。生成式 AI 正在改变组织获取知识的方式，使其能够更快、更准确地获取关键信息，推动合规战略和运营决策。IDC 的预测显示，到2025年，三分之二的企业将利用生成式 AI 提高决策效率。通过与文档的直接交互，生成式 AI 能够帮助合规团队在复杂的监管环境中做出更明智的决策。

生成式 AI 的自然语言处理能力使合规官能够快速获取最新的反洗钱政策等信息，减少了传统方法中手动筛选的时间和精力。通过使用 RAG 框架，组织能够提供更准确的回复，降低信息过时的风险。合规团队可以利用生成式 AI 工具，确保所提供的信息准确且可追溯，从而增强用户对 AI 的信任。

生成式 AI 还使大语言模型能够与文档动态交互，解决了 AI 部署中的“幻觉”现象。集成矢量存储的文档聊天系统能够存储大量文档，合规官可以轻松查询并获得实时回复。这些进展提升了合规运营的效率，使组织能够主动适应监管变化，未来的监管合规将更加智能化和数据驱动。

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📰 智能体落地的真相：10%是AI，90%是软件工程

近年来，金融领域的AI智能体引发了认知革命，但在实施过程中却面临着巨大的挑战。许多金融机构在部署智能体时，发现90%的开发资源用于软件工程，而仅有10%用于AI模型本身。这一现象源于金融行业特有的技术复杂性，尤其是在数据安全、系统兼容性以及监管合规等方面的高要求。金融智能体的成功不仅依赖于AI技术的应用，更需要强大的软件工程支持，以确保系统的安全和稳定。

在具体的应用案例中，金融机构投入大量资源用于数据脱敏、加密和决策溯源等工作，以满足监管要求。例如，一家城商行在信贷审批中发现，尽管AI模型的准确率很高，但缺乏透明的决策记录，最终不得不额外投入开发决策溯源系统，以确保合规。这些挑战使得金融智能体的开发和运维工作变得更加复杂，往往超出初期的预期。

未来，金融行业需要重视软件工程能力的提升，以更好地支持AI技术的落地。通过构建复合型团队、采用分层架构策略和低代码开发路径，金融机构可以有效地应对这些挑战，实现智能体的商业价值。只有在软件工程与AI能力之间找到平衡，智能体才能在金融科技的下半场胜出，实现真正的商业成功。

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