高盛利用 Anthropic AI 推动业务成功

高盛 已准备好部署 人为因素的Claude人工智能模型 在 贸易会计 和 客户入职 ——这一战略举措标志着主要金融机构正在向……进行更广泛的转变 生成式人工智能 为了提高运营效率。根据一份报告…… 美国银行家该计划的目标是改进以往依赖大型团队进行文件审查、核对和合规性检查的后台流程。

各大银行已经开始采用生成式人工智能

一波 人工智能应用 金融领域已经开始了这项工作：

• 摩根大通 — 为员工配备大型语言模型套件，用于信息检索和数据分析。
• 美国银行 - 这 艾丽卡 助理负责处理内部技术和人力资源方面的咨询。
• 花旗集团和高盛集团 — 两者都利用人工智能来支持开发人员的编码工作流程。

新兴的前沿领域是将生成式人工智能应用于 操作任务 ——尤其是在 贸易会计 和 了解你的客户 (KYC) 合规流程。

⚡ 自动化处理边缘案例

大多数可自动化的财务流程都基于规则：收集数据、根据内部和外部数据库进行验证，以及编制所需文档。传统软件长期以来一直处理此类工作流程，但当交易超出预定义参数时，它们总是难以应对。

💬 高盛首席信息官马可·阿根蒂：
“如果基于规则的系统能够解决大多数情况，那么仍有小部分交易会超出既定参数范围——这可能会导致……” 数千件独立物品 以我们目前的运营规模而言，例如在 KYC 合规方面，一些细微的差异或即将过期的文件都可能造成特殊情况，需要做出真正的判断。

阿根蒂辩称： 神经网络 具有处理这些情况的独特能力 微观决策在缺乏固定规则或规则不明确的情况下，应用上下文推理。在这个模型中，生成式人工智能 增强 而不是取代现有的基于规则的系统——减少需要人工干预的异常数量，并缩短整体解决时间。

💻 高盛的编码经验：更广泛部署人工智能的基础

高盛对将人工智能扩展到运营领域的信心，源于其此前对Claude模型的使用。 软件开发开发者使用与 Claude 集成的版本 Cognition 的 Devin 代理 协助进行编程工作——遵循明确的职责划分：

• 人类开发者 明确规范和监管参数。
• 人工智能代理 生成代码并运行测试和验证。
• 人工审阅者 部署前评估所有输出结果。

结果： 开发人员生产力显著提高 项目完成速度更快——并且在每个阶段都保留了人工监督。

📋 在贸易会计和客户入职中部署人工智能

为了优化交易会计和客户导入流程，高盛和Anthropic的团队与领域专家一起，对现有工作流程进行了详细观察，以找出运营瓶颈。现在，由Claude系统驱动的代理程序能够：

• ✓ 审阅和提取复杂文档中的信息
• ✓ 确定是否需要其他文件
• ✓ 评估公司所有权结构
• ✓ 当检测到异常情况时，触发进一步的合规性检查

通过自动化提取和初步评估，这些代理 大幅减少分析师在比较工作上花费的时间 ——尤其是在以前每一步都需要个人判断的大量文档工作流程中。

💬 Forrester首席分析师Indranil Bandyopadhyay：
贸易会计中的对账需要比较内部账簿、交易对手确认函和银行对账单中分散的数据。Claude处理数据的能力 大型上下文窗口 人工智能能够精准地执行细致的指令，因此非常适合这些工作流程。在客户注册流程中——例如解析护照和公司注册文件——人工智能提取结构化数据并标记不一致之处的能力非常出色，能够显著减少整体工作量。

班迪奥帕德耶强调： 会计和合规平台仍然是标准的记录系统。Claude在……范围内运作 工作流程层 ——负责数据提取和比对，以便人工分析师能够专注于异常情况的处理。在银行业等受监管的环境中，这种分工正是实现运营价值的关键所在。

🔒 可审计性、监督和幻觉缓解

💬 Anthropic金融服务主管Jonathan Pelosi：
Claude受过专门训练，能够发现不确定性并提供 来源归属创建完整的审计跟踪——直接降低幻觉对合规性敏感工作流程的影响。”

班迪奥帕德耶强调了以下方面的关键重要性： 人工监督和早期错误检测敦促各机构设计人工智能系统时，应在异常情况向下游传播之前识别并解决这些异常情况。

高盛的阿根蒂对人工智能系统本质上比人类决策者更容易被操纵这一假设提出了质疑——他指出： 社会工程学的目标是人类心理学而人工智能可以 大规模检测细微异常 这对个人来说是不可见的。他的论点意味着，即使考虑到大规模人工智能部署所面临的已知挑战，运营能力也有可能在不相应增加人员数量的情况下得到显著提升。

🏢 更宏观的视角：生成式人工智能重塑银行业务

在金融服务行业， 生成式人工智能正成为一项核心运营杠杆。 — 通过以下方式推动可衡量的改进：

• ▶ 大规模加速文档处理
• ▶ 减少异常处理和解决时间
• ▶ 提高高容量合规工作流程的吞吐量

然而，保留人工监督——以便发现并纠正人工智能错误——的必要性意味着 现有的记录系统仍然不可或缺。这项技术是对银行业监管环境所要求的“人机协作”模式的补充，而不是取代。

图片：“梦想……”，作者 noahwesley，已获得许可 CC BY-NC-SA 2.0

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