Goldman Sachs und Deutsche Bank nutzen Agentic AI-Technologie für verbesserte Handelsüberwachungssysteme

Banken sind Vorreiter bei fortschrittlichen Systemen der künstlichen Intelligenz. bekannt als KI-AgentDiese gehen weit über herkömmliche Keyword-Scans oder voreingestellte regelbasierte Warnmeldungen hinaus. Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Überwachungstools können diese neuen KI-Systeme Dynamisches Denken durch komplexe Handelsmuster in Echtzeit Hervorhebung verdächtigen Verhaltens das erfordert eine menschliche Überprüfung.

Bloomberg kürzlich berichtete Das Goldman Sachs and Deutsche Bank Sie erforschen aktiv diese „agentenbasierten“ KI-Lösungen, um die Handelsüberwachung zu verbessern. Ihr Ziel ist es, die Aufsicht durch den Einsatz von Softwareagenten zu stärken, die Folgendes können: Analyse der Live-Handelsaktivitäten und Anomalien aufzudecken, die auf potenzielles Fehlverhalten hindeuten.

Adaptive Überwachungsagenten im Handel

Große Banken nutzen in der Regel automatisierte Überwachungssysteme, die auf festen Regeln basieren – beispielsweise werden Warnmeldungen ausgelöst, wenn Handelsaktivitäten vordefinierte Schwellenwerte überschreiten oder von Benchmarks abweichen. Compliance-Teams untersuchen diese Warnmeldungen manuell.

Die Herausforderung besteht darin, mit dem enormen Umfang und der Komplexität moderner Märkte umzugehen. Angesichts der enormen Datenmengen, die über verschiedene Anlageklassen, Zeitzonen und Handelsplattformen hinweg verteilt sind, führen statische Regeln häufig zu vielen Fehlalarmen und übersehen oft subtile, sich entwickelnde Formen des Marktmissbrauchs.

Entsprechend BloombergAgentische KI-Systeme verbessern dies durch Auswertung mehrerer Datensignale, indem das aktuelle Handelsverhalten mit historischen Trends verglichen und identifiziert wird ungewöhnliche Kombinationen von Aktionen—nicht einfach nur ein Abgleich von Transaktionen mit einer Checkliste.

Diese intelligenten Werkzeuge sind so konzipiert Die Compliance-Teams sollen ergänzt, nicht ersetzt werden. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, komplexe Fälle aufzudecken, die eine eingehende menschliche Überwachung erfordern.

Die Zusammenarbeit der Deutschen Bank mit Google Cloud

Bloomberg Die Partnerschaft der Deutschen Bank mit Google Cloud zur Entwicklung von KI-Agenten, die in der Lage sind, umfangreiche Datensätze zu Aufträgen und deren Ausführung nahezu in Echtzeit zu überwachen, wurde hervorgehoben. Dieses System Anomalien effizienter kennzeichnen als herkömmliche Überwachungsmethoden.

Die zunehmenden Investitionen der Bank in KI spiegeln einen breiteren Trend wider, generative KI und große Sprachmodelle über kundenorientierte Chatbots hinaus anzuwenden und sich stattdessen auf die Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Datenströme im Zusammenhang mit dem Handelsverhalten zu konzentrieren.

Diese KI-Agenten zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur Erkennung aus. „komplexe Anomalien“ durch die genaue Prüfung von Handelsbeziehungen, Zeitpunkt, Marktbedingungen und Händlerhistorie – anstatt einzelne Transaktionen isoliert zu bewerten.

Mitarbeiter im Bereich der Einhaltung von Vorschriften Sie bleiben weiterhin für die Untersuchung gemeldeter Warnmeldungen und die Entscheidung über die weiteren Maßnahmen verantwortlich.

Goldman Sachs' Fortschritte im Bereich agentenbasierter KI

Ähnlich, Goldman Sachs treibt die Integration von KI-Agenten in seine Überwachungssysteme voran. Investitionen in KI im Handel und Risikomanagement erstrecken sich nun auch auf den Bereich Compliance. Dabei werden Agenten eingesetzt, die mit einem gewissen Maß an Autonomie arbeiten, um subtile oder unkonventionelle Muster zu erkennen, die sich einfachen Regeldefinitionen entziehen.

Für Regulierungsbehörden bieten diese Instrumente frühere Erkennung potenzieller MarktverfehlungenDadurch werden Risiken für die Marktintegrität und den Ruf der Banken verringert. Für Banken liegt der Nutzen darin, die Flut an Warnmeldungen präziser zu bewältigen und gleichzeitig strenge Aufsichtsstandards einzuhalten.

Die Bedeutung agentenbasierter KI verstehen

„KI-Agent“ bezeichnet KI-Systeme, die übernehmen können zielgerichtete Aktionen Sie agieren autonom, anstatt lediglich passiv auf Eingaben zu reagieren. In der Praxis wählen diese Agenten selbstständig aus, welche Daten als Nächstes analysiert werden, integrieren verschiedene Signalquellen und leiten verdächtige Befunde mit minimalem menschlichen Eingriff weiter.

Im Handel könnte eine solche KI kontinuierlich Orderflüsse, Preisänderungen, Kommunikationsmetadaten und historische Handelsaktivitäten überwachen, um zu beurteilen, ob die Aktivitäten den erwarteten Normen entsprechen.

Es ist von entscheidender Bedeutung zu beachten: diese Systeme Sie fällen keine endgültigen Disziplinarentscheidungen. Regulatorische Rahmenbedingungen gewährleisten die menschliche Verantwortlichkeit, wobei KI dazu dient, potenzielle Probleme effektiver zu organisieren und hervorzuheben als statische, veraltete Werkzeuge.

Ein umfassenderer Wandel bei den Compliance-Praktiken

Die Innovation liegt in der Anwendung fortschrittlicher generativer KI-Architekturen für interne Kontroll- und Compliance-Funktionen. US-amerikanische und europäische Regulierungsbehörden ermutigen Unternehmen, die Erkennung von Marktmissbrauch zu verbessern, obwohl agentenbasierte KI noch nicht vorgeschrieben ist; Unternehmen müssen dennoch robuste Überwachungssysteme unterhalten.

Die Nutzung solcher KI-Tools dürfte zunehmen, da sie sich bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen als wertvoll erweisen. Banken stehen jedoch vor Herausforderungen, die Nachvollziehbarkeit der Modelle zu gewährleisten, Verzerrungen zu minimieren, Daten zu sichern und lückenlose Prüfprotokolle zu führen, um die Compliance-Standards zu erfüllen.

Auswirkungen auf die Finanzbranche

Der erfolgreiche Einsatz von KI-gestützter Überwachungstechnologie könnte Compliance-Prozesse grundlegend verändern. Mitarbeiter könnten sich von der Bearbeitung zahlreicher einfacher Warnmeldungen auf die Auswertung komplexer, KI-identifizierter Fälle konzentrieren.

Diese Entwicklung wird die Notwendigkeit menschlichen Urteilsvermögens nicht beseitigen, sondern die Bemühungen auf tiefergehende Untersuchungen dort lenken, wo es am wichtigsten ist. In einer Ära, in der Datenvolumen und -geschwindigkeit rasant zunehmen, Echtzeit-Musteranalyse Über die regelbasierte Überwachung hinaus wird eine Überwachung zunehmend unerlässlich.

(Foto von Markus Spiske)

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