我们正在部署AI代理,我希望在遵守NIS2/DORA法规的前提下进行。
摘要
本文讨论了在金融领域部署AI代理,同时确保符合NIS2/DORA法规要求,重点关注透明度、防护措施以及潜在数据泄露时的责任归属。
我在金融行业工作,目前正尝试部署几个内部AI代理来自动化一些任务(包括发票对账和KYC文件处理)。我们的合规团队对即将实施的DORA和NIS2要求非常担心,希望一切都能在审计时准备就绪。AI行为有时不可预测,我们希望为代理设置防护/约束措施,以便在发生数据泄露时知道该追究谁的责任以及如何追究。我们想避免像“如果AI代理泄露了数据,应该归咎于使用该代理的员工还是API提供商?”这样的困境。我们使用Wazuh进行威胁检测,使用Passwork进行机密管理,因此可以直接将日志导出给审计人员,但跟踪AI代理实际的决策过程和数据访问路径就变得模糊不清了。感觉很难在完全透明地了解代理所接触的数据和不过度限制其自主性之间找到平衡。我们该如何部署它们(如果可能的话),同时仍然遵守法规?先谢了!!
相似文章
如何为监管审批设计AI代理?
探讨如何为受监管行业(如SaMD class II)设计AI代理,平衡非确定性代理的实用性与确定性安全区域,以满足监管合规要求。
金融合规基础设施作为AI代理问责制的蓝图——包含现有技术调查
本文认为,数十年来为自动化金融交易建立的问责制基础设施为治理AI代理提供了蓝图,借鉴了FINRA规则5310和SEC规则17a-4等具体监管机制。
AI智能体很有趣,直到它们开始接触真实数据
文章探讨了AI智能体与真实公司数据和工具交互时出现的治理挑战,强调了策略执行和审计追踪的必要性,并提到Trust3 AI作为潜在解决方案。
AI代理被其他AI代理治理,没什么好看的
Cognizant 与 ServiceNow 合作部署 Guardian 代理,用于监控生产环境中的 AI 代理,而 NIST 和欧盟等监管机构仍在制定框架——凸显了 AI 治理中的执行差距。
面向受监管行业的智能体AI的不同方法 - 问题探讨
总结了一种确定性的、基于约束的方法,用于在受监管金融领域构建AI智能体,其中LLM仅生成散文,数字通过加密方式密封,并通过分层结构确保可审计性。