金融監管的 AI 轉型：FINRA 借助 AWS 生成式 AI 的成功案例

Modern office environment featuring financial analysis reports and data charts displayed on a computer screen, alongside a pen on printed documents.

作者

藍骨
發佈日期

2025-07-31
閱讀時間

12分鐘
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Modern office environment featuring financial analysis reports and data charts displayed on a computer screen, alongside a pen on printed documents.

在數碼轉型浪潮席捲全球產業之際，金融監管機構面臨著前所未有的挑戰與機遇。隨著數據量呈爆炸性增長，傳統的分析方法已難以應對日益複雜的監管需求。美國金融業監管局 (Financial Industry Regulatory Authority, FINRA) 作為金融市場的守護者，如何在這場數碼革命中保持領先地位？答案就在於其大膽採用 AWS 生成式 AI （Generative AI）服務的前瞻性策略。

FINRA 是美國最大的非政府金融監管機構，肩負著保護投資者和確保市場完整性的重任。作為一個數據驅動的組織，FINRA 管理著超過 600 PB（接近 1 EB）的數據，這些數據用於市場監控、風險偵測和監管分析。在這樣的背景下，FINRA 認識到生成式 AI 不僅是一種技術工具，更是一種能夠「徹底改變工作方式，擴展資料應用可能性」的轉型力量。

建立企業級生成式 AI 採用框架：FINRA 的戰略藍圖

與許多企業相似，FINRA 也面臨著如何在組織層面安全有效地實施生成式 AI 的挑戰。他們的成功關鍵在於建立了一套全面的策略框架，確保 AI 技術能夠在嚴格監管的環境中茁壯成長。

生成式 AI 聯盟：跨部門協作的基石

FINRA 首先成立了「生成式 AI 聯盟」，匯集來自業務、法律和技術部門的領導者。這個跨部門團隊的成立解決了 AI 實施過程中常見的孤島問題，確保所有利害關係人都能參與決策過程。FINRA 企業運營資深副總裁 Kym Weiland 在 AWS re:Invent 2024 的演講中強調：「變革本身是困難且令人恐懼的。你需要有一個非常明確的計劃來引導整個變革過程。」

風險評估與法規合規：AI 治理的新邊界

對於金融監管機構而言，AI 帶來的風險不僅限於技術層面，還涉及法律和商業風險。FINRA 與 AWS 法律團隊密切合作，簡化了條款和條件、模型使用權限和賠償條款等複雜的法律環境。這種合作模式為其他希望在受監管環境中採用 AI 的組織提供了寶貴的參考。

提示工程 (Prompt Engineering)：AI 效能與成本的平衡藝術

FINRA 很快發現，提示工程不僅影響 AI 回應的品質，還直接關係到實施成本和投資回報率。Kym Weiland 在演講中指出：「提示設計就等同於金錢。這不僅關乎用戶滿意度，更直接影響你能否從 AI 實施中獲得積極的投資回報。」
FINRA 通過與 AWS 合作開展提示工程培訓工作坊，建立了提示目錄和最佳實踐指南，使團隊能夠更有效地利用 AI 資源，避免因不當使用而產生過高成本。

Amazon Bedrock 與 Amazon Q 如何成為 FINRA 數碼轉型的加速器

FINRA 的 AI 實施之旅圍繞兩個主要平台展開：基於 Amazon Bedrock 的企業聊天機器人 FILLIP (FINRA Large Language Interactive Portal) 和基於 Amazon Q 的開發者助理。

FILLIP：企業知識的智能中樞

FILLIP 聊天機器人利用 Amazon Bedrock 的強大功能，為 FINRA 業務用戶提供了一個安全的互動平台。Amazon Bedrock 的原生功能，如防護機制（Guardrails）和知識庫（nowledge Bases）為 FINRA 提供了關鍵的安全控制，確保 AI 使用符合其嚴格的合規要求。
FINRA 對 FILLIP 的實施採取了謹慎的方法，先進行有限的試點，然後逐步擴大範圍。每個參與試點的用戶都接受了專門培訓，並簽署了使用條款，確保他們了解系統的能力和限制。

開發者生產力革命：Amazon Q 的實施成功

FINRA 對 Amazon Q 的採用展現了更為深入的轉型效果。在 Daniel Koo（FINRA 企業生產力工程副總裁）的領導下，FINRA 進行了為期五個月的研發工作，評估了17種不同的 AI 編碼助手工具，最終選擇了 Amazon Q。
選擇 Amazon Q 的關鍵因素包括：

多模式界面支持：支持聊天、內聯和代理等多種交互模式，適應不同開發場景
出色的程式碼轉換能力：特別在 Java 和 Spring Boot 版本升級方面表現卓越
嚴格的安全合規保障：不存儲 FINRA 程式碼或個人識別信息 (PII)，不使用 FINRA 數據進行模型訓練
與 AWS 服務的深度整合：由於 FINRA 系統主要運行在 AWS 上，Amazon Q 能夠提供更相關的設計和編碼建議

FINRA 的兩個月試驗計劃涵蓋了14個團隊的60名工程師，專注於四個主要使用案例：程式碼轉換、測試程式碼生成、項目入職和程式碼文檔。試點結果令人印象深刻，為全面推廣奠定了堅實基礎。

成果與未來展望：數據驅動的 AI 實施路線圖

FINRA 的 AI 實施之旅不僅是技術演進的故事，更是一個數據驅動的成功案例。量化成果清晰地展示了生成式 AI 對企業的變革性影響。

量化成效：從效率到品質的全面提升

試點和初期實施階段已經展示了令人矚目的成果：

程式碼品質和完整性提高 30%：AI 輔助開發顯著提升了軟件品質
程式碼轉換活動減少 40%：自動化程式碼升級大幅節省了開發時間
認知負荷減少 20%：開發人員能夠更快理解和處理複雜程式碼

在使用方面，Amazon Q 的建議接受率遠高於行業標準：聊天模式的建議接受率達到驚人的 70%，內聯程式碼接受率達到 80%，超過 12,000 個程式碼塊被採納。
更重要的是，超過 80% 的工程師表示，Amazon Q 幫助他們保持專注和工作流暢，生產力提高超過 15%。超過50% 的工程師認為，AI 助手「顯著改變了他們的工作方式」。

分階段部署策略：穩健擴展的藝術

FINRA 採用分階段部署策略，確保穩健擴展：

第一階段：覆蓋 15% 的工程師，建立基礎架構和最佳實踐
第二階段：計劃於明年初覆蓋其餘工程師，全面推廣成功經驗

為支持這一擴展，FINRA 建立了：

生成式 AI 使用條款和認證流程
全面的培訓工作坊和知識共享計劃
實踐社區，促進工程師間的經驗交流
與 AWS 的緊密合作，安全整合新功能

未來展望：從輔助型 AI 到代理型 AI

展望未來，FINRA 計劃利用可觀察性指標優化 AI 實施，提高採用速度和擴大使用範圍。他們正在開發分層防護機制，適應不同使用場景的安全需求。

最具遠見的是，FINRA 正在探索從當前的輔助型 AI 向代理型 AI（Agentic AI）演進的可能性。這一轉變將使 AI 不僅能幫助人們做出更好的決策，還能加速完成業務流程，進一步釋放生成式 AI 的變革潛力。

結語：AI 轉型的關鍵成功因素

FINRA 的生成式 AI 之旅為希望在企業環境中採用 AI 的組織提供了寶貴的經驗：

建立框架幫助快速行動：創建安全實驗空間，投資人員、流程和組織變革
利用雲服務提供商的原生能力：Amazon Bedrock 和 Amazon Q 的原生安全功能和集成能力可加速發展
與技術提供商密切合作：通過工作坊和培訓幫助用戶社群快速上手

在數據驅動的金融監管領域，FINRA 的 AI 轉型不僅提高了內部效率，更增強了其履行市場監管和投資者保護使命的能力。正如一位古老的中國哲學家所言：「工欲善其事，必先利其器。」在數碼時代，生成式 AI 正成為監管機構的利器，而 AWS 則提供了磨礪這把利器的砥石。

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