作者：来自 Elastic Kelly Manrique
金融服务行业不能仅依赖人工审核。了解统一数据和可解释 AI 如何帮助企业发现风险、降低成本，并领先应对不断变化的监管要求。
金融服务机构正被数据淹没。从电子邮件、彭博聊天，到 WhatsApp 消息和通话，审查通信数据以发现员工和第三方可能的不当行为和金融犯罪，已成为 2025 年合规与风控团队必须履行的监管要求。Elastic 的金融服务峰会正面应这一紧迫挑战：如何高效、及时地监控并分析金融服务公司内部庞大而复杂的数字通信网络。
Fingerprint 与 Elastic 合作，致力于解决一个关键缺口。Fingerprint 的客户包括大型资产管理公司和精品对冲基金。虽然公司每月处理数百万封电子邮件，但合规团队只能人工审查其中的 2%–3%。那么，他们如何从这庞杂的数据池中获取可行洞察和管理信息？
合规危机：数据激增，人手不足
Fingerprint 首席执行官兼创始人 James Hogbin 指出，传统的人工监督手段已无法覆盖这场通信数据的海啸。Elastic 的 AVP Massimo Merlo 与 Fingerprint 的市场主管 Brielle Hewitt 共同探讨了如何应对这一挑战。在全球监管机构要求更高水平监督的当下，仅因缺乏适当系统、控制和数据监督，金融机构就已被处以总额达 21 亿美元的罚款，表明问题的紧迫性。
这一现实也是 Gartner 2024 年预测的驱动因素之一：到 2027 年，法律风险与合规职能将在合规技术上的投资将翻倍。这一支出激增反映出金融服务行业面临着采用自动化、AI 驱动工具以应对日益复杂监管环境的巨大压力。根据 Gartner 的说法，关键优先事项包括：能实时分析交易模式的自动风险检测系统、可减少人工监督的 AI 审计工作流，以及确保监管透明度的可解释 AI（XAI）框架。Gartner 强调，优先采用统一数据架构的机构将在防范金融犯罪和运营不合规风险方面显著领先于同行。
FSI 峰会博客 - 会议 - 统一数据和人工智能如何改变合规性
客户聚焦：FICO
FICO 利用 Elastic 支持其先进分析与决策工具，对金融、信贷和风险相关数据进行监控。借助 Elastic 和 Kibana 作为分析平台的核心，FICO 能够处理非结构化数据集，识别风险模式并预测欺诈、信贷风险敞口和合规违规等结果。该解决方案集成了包括 Elastic 在内的 16 个开源工具，以实现大规模文本分析、情绪检测和预测建模，为全球金融机构带来实时洞察。阅读完整案例。
统一数据与可解释 AI，实现全面合规监管
借助统一的数据方法和可解释 AI，企业可以实现 100% 的监管覆盖，同时减轻合规团队的工作负担。Hogbin 表示：“自动化是关键。信息量太大了。你必须检测外部行为者、员工行为等各种因素……光靠人力是无法应对的。”Merlo 补充道：“如今的金融犯罪和不当行为在复杂的数字生态系统中更加隐蔽，几乎不可能通过单一事件被发现。我们的平台从一开始就专注于构建一个以速度、可扩展性和相关性为核心的搜索系统。”
Elastic 的 Search AI 平台统一了分散的数据源，并提供高级分析功能。对合规团队而言，这意味着可自动化重复任务，将资源集中于深入调查。Fingerprint 从仅服务一位客户起步，如今已扩展至 150 位客户，每月处理 8000 万条消息，全部运行在一个 Elastic 集群上，“从未出现卡顿”，Hogbin 强调。Elastic 的高效数据分层技术及全新的 Elasticsearch logsDB 索引模式可降低多达 65% 的存储成本，同时保持数据的实时可用性。平台的价值不仅限于合规 —— 某资产管理公司在使用 Elastic 进行合规监控的过程中，发现通过分析沟通渠道的定价效果，每次交易可节省约 1–1.5 个基点。
Hewitt 表示，那些将 AI 和自动化整合入合规流程的金融机构获得了显著收益：监管覆盖率从 2% – 3% 提升至 100%，节省大量时间，更准确识别风险，行为分析能力更强，使传统精简的合规团队工作效率显著提升。“他们节省了 80% 的时间。而通常，合规和风险团队已经非常忙碌，压力极大，”她说，“现在小团队在短时间内能完成更多工作，极大提高了生产效率。”
构建面向未来的风险检测框架
Merlo 最后的建议聚焦在基础建设：通过统一碎片化的数据源、确保数据可访问性来构建强大的数据基础。接着，利用自动化与 AI 应对数据规模与复杂性，但始终与人工专业判断相结合。同时，开放架构至关重要，以确保在法规与技术不断演变时具备未来适应能力。
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监管风险、欺诈行为与数据复杂性不会消失 —— 但金融服务团队可以通过正确的基础设施实现掌控。
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原文：How to achieve full-spectrum financial risk detection with AI and unified data | Elastic Blog
