面向金融犯罪合规的数字化智能体
人工智能
2025-09-17 v1 人机交互
多智能体系统
摘要
金融犯罪合规（FCC）的成本和复杂性不断攀升，往往没有可衡量的效果改善。尽管 AI 有潜力，但大多数解决方案仍不透明且未与监管期望对齐。本文提出了面向数字原生金融平台的 FCC 代理人 AI 系统的设计与部署。该系统通过行动设计研究（ADR）与金融科技公司及监管利益相关方合作开发，自动化完成入驻、监控、调查和报告工作，强调可解释性、可追溯性和以合规为设计。采用基于作品的建模，该系统为自主代理人分配明确界限的角色，并实现任务特定的模型路由和审计日志记录。本文的贡献包括参考架构、真实原型以及探讨在监管约束下，代理人 AI 如何重新配置 FCC 工作流程的见解。我们的发现扩展了 AI 支持合规 IS 文献，展示了在可解释的治理结构中嵌入的自动化如何支持透明度和制度信任，在高风险受监管环境中发挥作用。
引用
@article{arxiv.2509.13137,
title = {Agentic AI for Financial Crime Compliance},
author = {Henrik Axelsen and Valdemar Licht and Jan Damsgaard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13137},
year = {2025}
}
备注
Accepted for presentation at HICSS-59 (2026), forthcoming in Proceedings