金融智慧的新時代：高盛集成 Anthropic 的代理式 AI（Agentic AI）

在一項標誌著金融領域人工智慧成熟的決定性舉措中，高盛（Goldman Sachs）已正式部署由 Anthropic 開發的 AI 代理（AI agents），以自動化關鍵的後勤業務。這項合作夥伴關係標誌著企業 AI 從探索性的「聊天機器人（chatbot）」階段發生了重大轉變，迅速邁向「代理式 AI（Agentic AI）」——即能夠執行複雜、多步驟工作流的自主系統。

在 Creati.ai，我們將這次合作視為大語言模型（Large Language Models，LLMs）整合進高度監管行業的分水嶺時刻。經過為期六個月的嚴格試點計劃，這家華爾街巨頭目前正利用 Anthropic 的 Claude 模型來處理從會計對帳到複雜的合規檢查以及客戶入駐流程等各項任務。

從對話到執行：代理式 AI 的興起

標準生成式 AI（Generative AI）工具與「AI 代理」之間的區別，對於理解此次部署的意義至關重要。雖然標準 LLMs 根據提示生成文本，但 AI 代理（AI agents） 的設計初衷是進行推理、規劃並執行行動以實現特定目標。它們的功能更像是數位員工，而不僅僅是數位助理。

高盛利用 Anthropic 技術的決定，突顯了對「能做」而不僅僅是「能說」的 AI 日益增長的需求。這些代理被整合到銀行的內部軟體環境中，使其能夠與各種資料庫對接、閱讀文件並執行交易或標記差異，而無需持續的人工干預。

已部署代理的關鍵能力：

• 上下文推理： 理解金融法規和內部政策細微差別的能力。
• 工具使用： 連接到內部 API 以檢索客戶數據或更新帳本。
• 迭代問題解決： 識別電子表格中的錯誤並自主搜尋差異來源。

向代理式 AI 的轉變解決了銀行業的一個關鍵瓶頸：海量的高風險、重複性認知勞動。透過將這些任務交給 AI 代理，高盛（Goldman Sachs） 旨在將其人力資源從繁瑣工作中釋放出來，投入到高階戰略和關係管理中。

針對核心：會計、合規與入駐

此次部署不僅限於周邊實驗；它直擊銀行業務的核心。根據有關該合作關係的報告，初期推廣重點關注三個高摩擦領域：會計、合規和客戶入駐。

徹底變革會計業務

在高盛這種規模的投資銀行中，會計工作涉及處理數百萬筆交易。AI 代理的任務是核對帳目——這個過程傳統上需要大量的會計師將內部帳本與外部報表進行比對。代理可以解析來自發票和收據的非結構化數據，將其與交易日誌進行匹配，並以足以媲美人類審計師的精確度識別異常。

加強合規與風險管理

由於與監管失敗相關的嚴厲處罰，合規可能是 AI 實施中最敏感的領域。高盛選擇 Anthropic 可能是因為該公司專注於「憲法 AI（Constitutional AI）」——這是一個旨在使 AI 輸出有益、無害且誠實的框架。

這些代理協助監控交易中的潛在洗錢（AML）信號，並確保新帳戶符合「認識你的客戶（KYC）」法規。透過自動化對數千份文件的初步審核，銀行可以確保 100% 的覆蓋率，而不是依賴抽樣，從而降低機構風險。

精簡客戶入駐流程

客戶入駐長期以來一直是機構銀行業務的痛點，通常需要數週時間才能清除必要的法律和監管障礙。Anthropic 代理透過從客戶提交的文件中提取必要資訊、對照公共註冊簿驗證數據並填充內部系統來加快這一進程。這縮短了銀行的營收實現時間，並顯著提升了客戶體驗。

對比分析：傳統自動化與代理式 AI

要理解高盛正在進行的技術飛躍，將之前的自動化方法與新的代理式方法進行對比會有所幫助。

戰略合作夥伴關係：為何選擇 Anthropic？

在 OpenAI 或 Google DeepMind 等競爭對手中選擇 Anthropic 值得注意。雖然其他模型可能在原始基準測試分數或消費者知名度上領先，但 Anthropic 已在企業級 AI 中開闢了「安全」選擇的利基市場。

高盛需要的不僅是智慧模型，還需要具備可解釋性和可控性的模型。Anthropic 的 Claude 模型以其大型上下文窗口（允許它們一次性閱讀海量法律文件）和可引導性而聞名。對於銀行來說，一個虛構金融建議的 AI 是一種負債；而一個行動保守且引用其來源的 AI 則是資產。

高盛與 Anthropic 結盟的原因：

1. 安全第一： Anthropic 的對齊研究側重於防止有害輸出，這對受監管行業至關重要。
2. 數據隱私： 部署架構確保專有的銀行數據保留在高盛的安全環境內，解決了數據洩漏的擔憂。
3. 複雜推理： 特定任務（會計和法律合規）需要具有卓越邏輯能力的模型，而 Claude 3.5 系列在這一領域展現了領先地位。

行業連鎖反應

高盛通常被視為華爾街技術趨勢的風向標。他們成功部署的 銀行自動化（banking automation） 代理可能會在整個金融服務行業引發「快速追隨者」效應。

摩根大通（JPMorgan Chase）和摩根士丹利（Morgan Stanley）等競爭對手已經在 AI 領域投入重金，但向自主代理的轉向代表了一次升級。我們預計「代理即服務（Agent-as-a-Service）」平台的需求將激增，並對後勤部門的人力規劃進行重新評估。

然而，這一轉變並非沒有挑戰。AI 的「黑盒子」性質——決策背後的推理並不總是透明——仍然是監管機構面臨的障礙。為期六個月的試點階段表明，高盛和 Anthropic 花費了大量時間建立「護欄（guardrails）」和審計追蹤，以滿足內部風險委員會和外部監管機構的要求。

AI 賦能銀行的未來

這一發展表明銀行的未來是混合型的。人類銀行家將依靠 AI 代理 來處理數據處理和合規檢查的繁重工作，扮演監督者而非操作員的角色。

在 Creati.ai，我們預測這項合作的下一階段將涉及「代理協作」，即不同的 AI 代理（例如「風險代理」和「交易代理」）相互溝通，在人類監督下優化複雜的金融策略。

高盛實際上已經提高了標準。使用 AI 撰寫電子郵件現在已是基本要求；使用 AI 來經營銀行則是新的前沿。隨著這些代理變得更加複雜，「核心銀行業務」的定義將被重寫，代碼和神經網絡將承擔起運營完整性的重任。

結論

高盛部署 Anthropic 的 AI 代理不僅僅是一次技術升級；它是現代銀行的結構性演變。透過成功自動化會計和合規等複雜領域，這次合作證明了生成式 AI 已準備好應對企業界的嚴苛要求。隨著 金融技術（financial technology） 持續發展，部署和管理自主代理的能力將可能成為金融領域競爭優勢的主要決定因素。