AI=防范？
想象你能将流氓交易扼杀在交易员刚刚起这个念头时——交易员代价高昂的离婚、在扑克游戏中遭受的巨大损失，或是对这项日常差事渐渐增加的幻灭感，让他不经意间萌生这个念头。
但是你的手机疯了，赶紧摁停它
想象合规团队不必每天被10000封含有“欺诈”之类字眼的邮件淹没，而可以监测语气和其他微妙举止的变化，这些变化表明一位交易员的行为正在改变。
既然一家日本公司已经开发了人工智能相机，以在事发 前预测商店盗窃，那就不难相信世界最大的那些银行正在采用新突破，让它们能够做到上面那些事情，以及更多。
在监视交易员这方面，银行在过去几年已经实现了重大进步，它们采用了通信监听工具，这些工具寻找明显的关键词句，也寻找没那么明显的词句，比如“让我们在线下继续这次谈话”。
银行在交易员的活动上设置了更严格的限制，任何人想要做出一次性损失高达60亿美元的大赌注——像摩根大通(JPMorgan)的“伦敦鲸”丑闻那样——都会变得困难得多。据分析供应商Corlytics，过去十年中，13家全球顶尖银行因流氓交易承受的损失和罚款总和超过100亿美元。
如今，得益于人工智能和机器学习，银行的努力进入了新时代。“我们打开了可能性的大门，”IBM沃森金融服务(Watson Financial Services)的副总裁马克?安德鲁斯(Marc Andrews)说道，他解释了该部门开发的工具，从监听通话语气，到利用信用评分预测哪位交易员有流氓交易的可能，这些工具什么都做。
十几家银行已经部署了IBM的人工智能软件沃森(Watson)，用于监听日常通信。“我们检查交易员的邮件，除了内容本身外，还辨认他们的交流模式，以及邮件的语气。”安德鲁斯说道。
100亿美元
过去十年中顶级银行流氓交易导致的损失“应用机器学习的好处之一……是你不是在执行某人可以避开的特定规则。”他补充道。“当人们真的开始改变他们的行为……模型也会逐渐学习这些改变，并且能够快得多地调整。”
重要结果之一是减少银行要处理的“假阳性”案例数量。传统系统每个月都标识出成千上万可能有嫌疑的信息，这无疑是让银行大海捞针。IBM的沃森软件能够区分高危和低危警报，这让银行在他们收到的一团乱麻中理出头绪。安德鲁斯表示，目的在于减少花在低危事件上的成本和精力。
IBM沃森部门另外开发了工具，可以在交易员监视系统中加入公开卷宗等其他信息。一项法院判决或者为数不小的离婚赔偿金都被视作危险信号。谈到这项新科技，安德鲁斯表示：“就此，我们收到了不少咨询，但还没有人开始实践。”
“很多企业还在试验阶段……它们试图找出哪项科技值得投资。”与流氓交易给银行带来的数十亿美元损失相比，流氓交易探测系统通常小于1000万美元的成本很小，但安德鲁斯表示银行仍然在选择系统上“对价格敏感”。
“本质上说，它（流氓交易）永远都是一个问题。”英国金融服务咨询公司FSCom的约恩?库米斯基(Eoin Cumiskey)说道。“科技的应用带来了更多的控制，但是……我们目前还没有遇到谁说：‘没问题，我们在角落里有个黑匣子，它彻底消灭了流氓交易。那是过去的问题了。’
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