Roman Eloshvili 是 ComplyControl 的創始人，一家為金融機構提供人工智慧驅動的合規與反欺詐檢測的初創公司。
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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管閱讀
在金融服務領域，合規不再僅僅是一個職能。它是一個積極的壓力點——在這裡，監管、風險與運營交匯。隨著人工智慧技術被引入這個領域，一個問題不斷浮現：我們能真正自動化多少，以及當事情出錯時，誰仍然負責？
在欺詐檢測與合規中，AI 的吸引力很容易理解。金融機構面臨著日益增加的期望，要處理大量數據、應對不斷演變的威脅，並遵守變化中的規範——所有這些都不能犧牲速度或準確性。自動化，尤其是由機器學習驅動的自動化，提供了一種減輕運營壓力的方法。但它也引發了更深層次的治理、可解釋性與控制問題。
這些緊張關係並非理論上的。 它們在實時展開，金融公司將 AI 模型部署到傳統由人類分析師擔任的角色中。在幕後，新的風險正在浮現：誤報、審計盲點，以及對用戶和監管者而言仍然不透明的算法決策。
同時，合規專業人士被要求轉變角色。不是手動檢查每一筆交易，而是監督那些工具。這種角色轉變——從執行者到評估者——不僅需要新的技術技能，還需要更強的倫理與程序責任感。AI 可以擴展數據分析能力。它可以標記不一致之處。但它無法完全解釋意圖、理解背景或承擔責任。
理解這些限制至關重要。很少有人比Roman Eloshvili 更適合探索這些問題，他是英國合規技術公司 ComplyControl 的創始人。他的工作正處於風險、自動化與監督的交匯點——在這裡，算法效率與監管審查相遇。
擁有超過十年的行業經驗，Roman 親眼見證了合規團隊的演變，以及 AI 如何重塑他們的工作流程與責任。他認為，AI 的承諾不在於消除人類角色，而在於重塑它們——為機器應該處理的事務帶來更清晰的界定，並讓人類仍然掌控。
這一轉變不僅需要技術升級。它還呼籲一種圍繞責任的文化調整。透明的系統、可審計的流程以及明確分配的人類責任，不再只是特點——它們是最低標準。當 AI 被引入關鍵基礎設施時，它不僅解決問題。它引入了一個需要積極、戰略性管理的新決策類別。
在這次為 FinTech Weekly 的對話中，Roman 提供了一個務實的觀點，說明將 AI 負責任地整合到合規與反欺詐中需要什麼。 他的觀點不將自動化視為必然，而是一種選擇——這需要持續的人類判斷、運營清晰，以及對信任真正所在提出嚴肅問題的意願。
我們很高興在許多金融科技人士正在思考不是是否採用 AI，而是如何在不失去讓金融系統運作的標準的前提下實施它的時候，分享他的見解。
1. 你在合規與技術的交匯點建立了職業生涯。你能回憶起你意識到 AI 可以從根本上改變風險管理方式的那一刻嗎？
我不會說只有一個具體的時刻改變了一切。更像是一個逐步展開的過程。我在歐洲的傳統銀行工作了相當長一段時間，並且一直注意到，它們在數字銀行解決方案方面遠遠落後。與更先進的金融科技中心相比，這種差距尤其明顯。
幾年前，當 AI 發展的話題再次升溫時，我自然產生了好奇心並開始研究。隨著我學習這項技術及其運作方式，我意識到人工智慧有潛力徹底改變銀行處理合規的方式，使它們更接近現代、更敏捷的金融科技公司。
這促使我在 2023 年創立了自己的公司。合規與風險管理的複雜性每年都在增加。面對這一現實，我們的使命很簡單：為金融公司帶來 AI 驅動的解決方案，幫助他們更有效地應對這些日益嚴峻的挑戰。
2. 從你的專業角度來看，隨著 AI 工具在合規與反欺詐方面變得更先進，人類專家的角色有何演變？
在說任何事情之前，讓我先說一件事。許多領域都擔心 AI 會取代人類工作者。而就合規與風險專業人士而言，我的回答是否定的——至少目前還不是。
儘管人工智慧已經在改變我們的行業，但它遠未做到萬無一失。因此，人類的參與仍然是不可或缺的因素。合規規範不斷變化，總有人需要負責系統失效或出錯時的責任。在目前的發展階段，AI 仍然難以清楚解釋其決策，因此還不能獨立運作。尤其是在信任與透明度至關重要的領域。
話雖如此，AI 正在積極簡化合規流程。例如，根據配置不同，AI 系統現在可以標記可疑交易，甚至在請求進一步驗證時暫時阻止交易。除非某些交易確實異常，否則不需要真人逐一審查。隨著這些系統的演進，它們將繼續減少手動工作的需求，使團隊能專注於更細膩、真正需要人類介入的任務。
我相信，我們將看到一種混合模型的興起，合規專家也會越來越擅長使用 AI 工具。他們將負責實施與維護 AI 系統，而 AI 本身則通過理解複雜數據並提供建議來簡化他們的工作。然而，最終的判斷仍由人類來做。
3. 在像金融合規這樣敏感的領域使用 AI 時，你是如何個人應對在決策中維持信任與責任的挑戰的？
當然。正如我之前提到的，在合規中使用 AI 時，信任至關重要。
因此，我們構建的 AI 系統是完全透明的。它們不會像“黑箱”——每一個建議都基於可追溯的規則與數據。我們保留完整的審計追蹤，記錄每個決策的過程，讓它完全可解釋。這一做法在與監管機構打交道時已經證明非常有價值。
最終的決定權始終在合規官手中。AI 只提供一個充分理由的建議，然後由人類輕鬆檢查並決定是否批准或拒絕。
4. 你有超過十年的經驗。隨著 AI 越來越自主，你對自動化與人類監督的看法有何轉變？
絕對如此。更廣泛地談論 AI 的採用狀況，隨著技術的進步，我們逐漸賦予它更多自主權——只要它經過徹底測試並持續證明可靠。
但更改得更多的是人類專家的角色。在這個方程中，他們不再是微觀管理每個案例，而是轉變為戰略監督者。他們可以在短時間內審查整批相似案例，驗證系統性能，並根據結果微調模型。
換句話說，合規官的實際角色正從手工操作轉向管理 AI 系統，讓它們為自己工作。
5. 在 AI 驅動的風險管理中工作，意味著要應對複雜的倫理問題。你是如何個人建立一個負責任的決策框架，來設計或實施基於 AI 的解決方案？
我們的做法圍繞兩個關鍵理念：明確的監督與負責任的 AI 原則。我們使用的每個模型都有人負責。風險評估、性能審查與合規檢查都定期進行。
我們還確保系統是可審計的。如果算法做出決策，該過程可以被審查與驗證。這種透明性是我們對負責任 AI 發展承諾的核心部分。
6. 在你的職業旅程中，你學到的最困難的經驗教訓是什麼，關於在像反欺詐這樣的關鍵領域過度依賴自動化的限制或風險？
一個我們絕對需要記住的教訓是，即使是經過良好訓練的模型，也可能“產生幻覺”——在微妙但嚴重的方面出錯。
AI 可能會漏掉複雜的欺詐方案，或者觸發過多的誤報。這正是為什麼將 AI 與人類專業知識結合如此重要——人類帶來靈活的判斷力，更善於評估倫理與整體背景，這是 AI 無法做到的。
兩者的平衡能帶來更好、更可靠的結果。AI 可以用來應付大量任務，減輕它們的複雜性，而人類則用來維持必要的準確性與信任。
7. 對於今天剛進入合規、風險管理或 AI 開發的年輕專業人士，你會建議他們培養哪些個人原則或習慣，以在這個快速變化的環境中成功並適應？
首先也是最重要的：永遠不要停止學習。技術進步沒有“暫停”鍵，你必須跟上，否則就會被甩在後面。這裡沒有中間地帶。
第二，要有廣泛的思維。隨著 AI 的發展，角色之間的界線變得模糊——技術、金融與監管正變成一個混合體。我相信，擁有多元技能和開放的心態將是未來行業專業人士的決定性特徵。
第三——也是前兩點的自然延伸——要具有適應性。變化是常態，快速調整的能力將是你的一大優勢。
最後，培養良好的溝通技巧，學會團隊合作。如我們已討論，合規處於商業、技術與法律的交匯點。能夠在這些領域之間切換並與不同背景的人交流，將是一項寶貴的技能。
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合規中的人工智慧不是黑箱——它是問責制的考驗：與Roman Eloshvili的訪談
Roman Eloshvili 是 ComplyControl 的創始人，一家為金融機構提供人工智慧驅動的合規與反欺詐檢測的初創公司。
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合規中 AI 實際測試的是什麼：技術，還是我們？
在金融服務領域，合規不再僅僅是一個職能。它是一個積極的壓力點——在這裡，監管、風險與運營交匯。隨著人工智慧技術被引入這個領域，一個問題不斷浮現：我們能真正自動化多少，以及當事情出錯時，誰仍然負責？
在欺詐檢測與合規中，AI 的吸引力很容易理解。金融機構面臨著日益增加的期望，要處理大量數據、應對不斷演變的威脅，並遵守變化中的規範——所有這些都不能犧牲速度或準確性。自動化，尤其是由機器學習驅動的自動化，提供了一種減輕運營壓力的方法。但它也引發了更深層次的治理、可解釋性與控制問題。
這些緊張關係並非理論上的。 它們在實時展開，金融公司將 AI 模型部署到傳統由人類分析師擔任的角色中。在幕後，新的風險正在浮現：誤報、審計盲點，以及對用戶和監管者而言仍然不透明的算法決策。
同時，合規專業人士被要求轉變角色。不是手動檢查每一筆交易，而是監督那些工具。這種角色轉變——從執行者到評估者——不僅需要新的技術技能，還需要更強的倫理與程序責任感。AI 可以擴展數據分析能力。它可以標記不一致之處。但它無法完全解釋意圖、理解背景或承擔責任。
理解這些限制至關重要。很少有人比Roman Eloshvili 更適合探索這些問題，他是英國合規技術公司 ComplyControl 的創始人。他的工作正處於風險、自動化與監督的交匯點——在這裡，算法效率與監管審查相遇。
擁有超過十年的行業經驗，Roman 親眼見證了合規團隊的演變，以及 AI 如何重塑他們的工作流程與責任。他認為，AI 的承諾不在於消除人類角色，而在於重塑它們——為機器應該處理的事務帶來更清晰的界定，並讓人類仍然掌控。
這一轉變不僅需要技術升級。它還呼籲一種圍繞責任的文化調整。透明的系統、可審計的流程以及明確分配的人類責任，不再只是特點——它們是最低標準。當 AI 被引入關鍵基礎設施時，它不僅解決問題。它引入了一個需要積極、戰略性管理的新決策類別。
在這次為 FinTech Weekly 的對話中，Roman 提供了一個務實的觀點，說明將 AI 負責任地整合到合規與反欺詐中需要什麼。 他的觀點不將自動化視為必然，而是一種選擇——這需要持續的人類判斷、運營清晰，以及對信任真正所在提出嚴肅問題的意願。
我們很高興在許多金融科技人士正在思考不是是否採用 AI，而是如何在不失去讓金融系統運作的標準的前提下實施它的時候，分享他的見解。
1. 你在合規與技術的交匯點建立了職業生涯。你能回憶起你意識到 AI 可以從根本上改變風險管理方式的那一刻嗎？
我不會說只有一個具體的時刻改變了一切。更像是一個逐步展開的過程。我在歐洲的傳統銀行工作了相當長一段時間，並且一直注意到，它們在數字銀行解決方案方面遠遠落後。與更先進的金融科技中心相比，這種差距尤其明顯。
幾年前，當 AI 發展的話題再次升溫時，我自然產生了好奇心並開始研究。隨著我學習這項技術及其運作方式，我意識到人工智慧有潛力徹底改變銀行處理合規的方式，使它們更接近現代、更敏捷的金融科技公司。
這促使我在 2023 年創立了自己的公司。合規與風險管理的複雜性每年都在增加。面對這一現實，我們的使命很簡單：為金融公司帶來 AI 驅動的解決方案，幫助他們更有效地應對這些日益嚴峻的挑戰。
2. 從你的專業角度來看，隨著 AI 工具在合規與反欺詐方面變得更先進，人類專家的角色有何演變？
在說任何事情之前，讓我先說一件事。許多領域都擔心 AI 會取代人類工作者。而就合規與風險專業人士而言，我的回答是否定的——至少目前還不是。
儘管人工智慧已經在改變我們的行業，但它遠未做到萬無一失。因此，人類的參與仍然是不可或缺的因素。合規規範不斷變化，總有人需要負責系統失效或出錯時的責任。在目前的發展階段，AI 仍然難以清楚解釋其決策，因此還不能獨立運作。尤其是在信任與透明度至關重要的領域。
話雖如此，AI 正在積極簡化合規流程。例如，根據配置不同，AI 系統現在可以標記可疑交易，甚至在請求進一步驗證時暫時阻止交易。除非某些交易確實異常，否則不需要真人逐一審查。隨著這些系統的演進，它們將繼續減少手動工作的需求，使團隊能專注於更細膩、真正需要人類介入的任務。
我相信，我們將看到一種混合模型的興起，合規專家也會越來越擅長使用 AI 工具。他們將負責實施與維護 AI 系統，而 AI 本身則通過理解複雜數據並提供建議來簡化他們的工作。然而，最終的判斷仍由人類來做。
3. 在像金融合規這樣敏感的領域使用 AI 時，你是如何個人應對在決策中維持信任與責任的挑戰的？
當然。正如我之前提到的，在合規中使用 AI 時，信任至關重要。
因此，我們構建的 AI 系統是完全透明的。它們不會像“黑箱”——每一個建議都基於可追溯的規則與數據。我們保留完整的審計追蹤，記錄每個決策的過程，讓它完全可解釋。這一做法在與監管機構打交道時已經證明非常有價值。
最終的決定權始終在合規官手中。AI 只提供一個充分理由的建議，然後由人類輕鬆檢查並決定是否批准或拒絕。
4. 你有超過十年的經驗。隨著 AI 越來越自主，你對自動化與人類監督的看法有何轉變？
絕對如此。更廣泛地談論 AI 的採用狀況，隨著技術的進步，我們逐漸賦予它更多自主權——只要它經過徹底測試並持續證明可靠。
但更改得更多的是人類專家的角色。在這個方程中，他們不再是微觀管理每個案例，而是轉變為戰略監督者。他們可以在短時間內審查整批相似案例，驗證系統性能，並根據結果微調模型。
換句話說，合規官的實際角色正從手工操作轉向管理 AI 系統，讓它們為自己工作。
5. 在 AI 驅動的風險管理中工作，意味著要應對複雜的倫理問題。你是如何個人建立一個負責任的決策框架，來設計或實施基於 AI 的解決方案？
我們的做法圍繞兩個關鍵理念：明確的監督與負責任的 AI 原則。我們使用的每個模型都有人負責。風險評估、性能審查與合規檢查都定期進行。
我們還確保系統是可審計的。如果算法做出決策，該過程可以被審查與驗證。這種透明性是我們對負責任 AI 發展承諾的核心部分。
6. 在你的職業旅程中，你學到的最困難的經驗教訓是什麼，關於在像反欺詐這樣的關鍵領域過度依賴自動化的限制或風險？
一個我們絕對需要記住的教訓是，即使是經過良好訓練的模型，也可能“產生幻覺”——在微妙但嚴重的方面出錯。
AI 可能會漏掉複雜的欺詐方案，或者觸發過多的誤報。這正是為什麼將 AI 與人類專業知識結合如此重要——人類帶來靈活的判斷力，更善於評估倫理與整體背景，這是 AI 無法做到的。
兩者的平衡能帶來更好、更可靠的結果。AI 可以用來應付大量任務，減輕它們的複雜性，而人類則用來維持必要的準確性與信任。
7. 對於今天剛進入合規、風險管理或 AI 開發的年輕專業人士，你會建議他們培養哪些個人原則或習慣，以在這個快速變化的環境中成功並適應？
首先也是最重要的：永遠不要停止學習。技術進步沒有“暫停”鍵，你必須跟上，否則就會被甩在後面。這裡沒有中間地帶。
第二，要有廣泛的思維。隨著 AI 的發展，角色之間的界線變得模糊——技術、金融與監管正變成一個混合體。我相信，擁有多元技能和開放的心態將是未來行業專業人士的決定性特徵。
第三——也是前兩點的自然延伸——要具有適應性。變化是常態，快速調整的能力將是你的一大優勢。
最後，培養良好的溝通技巧，學會團隊合作。如我們已討論，合規處於商業、技術與法律的交匯點。能夠在這些領域之間切換並與不同背景的人交流，將是一項寶貴的技能。