FIS 已将其 AML 调查智能体正式商用，向所有美国本土银行开放，包括目前并非 FIS 客户的机构。该解决方案由 FIS 在 Anthropic 及设计合作伙伴 Amalgamated Bank 的支持下开发。FIS 于 2026 年 5 月与 Anthropic 联合发布了该产品。

在 Amalgamated Bank，预计该智能体可将一级警报审查时间缩短 90% 以上、二级案件调查时间缩短约 98%、可疑活动报告（SAR）叙述撰写时间缩短 80% 以上。这些预估基于 Amalgamated 对其现有工作流程与该智能体预期能力的对比分析。一级指初始警报分诊，二级指升级后的深度案件审查。SAR 则是银行在交易涉嫌可疑时向监管机构提交的申报文件。

该智能体基于 FIS Trust Assured 构建，这是 FIS 将治理、合规和负责任 AI 嵌入其所有产品的框架。该系统旨在让分析师对决策负责：每项输出仅为建议，未经分析师明确确认不得关闭任何案件，每条陈述均链接至其源记录，且每家机构的风险逻辑、流程和阈值保持隔离。

FIS 表示，该 AML 调查智能体是同类解决方案中首个由已经运营着金融犯罪调查所依赖的核心银行、支付和数据基础设施的提供商推出的产品。该智能体目前正在 Amalgamated Bank 部署。

合规挑战的规模可观。据 LexisNexis（2023）数据，美国金融机构每年在反洗钱运营上的支出估计为 350 亿至 400 亿美元。据 AnChain.AI（2025）数据，分析师在开始分析之前需将 40% 至 60% 的调查时间用于汇集数据；据 Datos Insights（2023）数据，行业误报率（即最终证明不涉及可疑活动的警报）在 90% 至 95% 之间。FIS 表示，核心问题不在于分析能力不足，而在于随着警报量不断增加，人工汇集证据消耗了调查人员的时间。

基于 Amalgamated 的工作流程分析和该智能体的预期能力，审查和文件处理时间的预计缩短将使调查人员得以将精力从数据收集转向需要更强判断力的复杂案件。

该智能体为每项调查引入客户特定的背景信息，而非对所有警报一视同仁。在汇集证据之前，它会将客户的类型、历史活动和预期行为与警报进行比对，使生成的摘要能够区分对该客户而言可能属正常的活动与可能需要进一步审查的活动。例如，现金存款的季节性激增与刻意保持在联邦申报阈值之下的存款截然不同；常规的国际汇款与向高风险司法管辖区发送的无法解释的跨境电汇也截然不同。该智能体会识别这些差异，并向分析师解释其判断依据。

系统将每项输出链接至其来源的具体记录、文件或支票影像。每项建议、其背后的推理以及分析师的最终决定均记录在完整的审计追踪中。FIS 表示，此举旨在使调查结果可解释，并可为内部审计或监管审查做好准备。

各机构特定的风险逻辑、阈值和调查流程通过 FIS Control Plane 保持隔离，这是 FIS 用于管理智能体访问权限、控制和配置的治理层。该智能体旨在增强而非取代银行现有的交易监控和案件管理系统。它原生集成 FIS Horizon 和 FIS Systematics 这两个 FIS 核心银行平台，产品路线图上的下一个平台是 FIS IBS。公告未说明运行其他核心系统的银行将如何接入该智能体；目前在 Amalgamated Bank 进行的部署以及计划中的 FIS IBS 集成是该产品近期落地范围的参考点。

“调查进展缓慢并非因为分析师缺乏判断力，而是因为证据分散在各系统之中，且所有警报都被一视同仁地处理，”FIS 企业欺诈与金融犯罪主管 Stan Szwalbenest 表示，“通过将这些调查所依赖的核心系统、支付和数据整合在一起，FIS 让分析师抢得先机，同时确保他们对每一项决策保持掌控。”

“反洗钱调查需要全面的证据和经验丰富的判断。FIS AML 调查智能体可以减少收集信息和准备文件所花的时间，使调查人员能够专注于复杂案件和关键决策。每项建议都有清晰的审计追踪，而调查人员仍对最终判定负责。在受监管的环境中，AI 必须在增强人类专业能力的同时，维护信任与治理，”Amalgamated Bank 首席信息与运营官 Sean Searby 表示。

FIS 开发并拥有该 AML 调查智能体。该产品由一个与 FIS 产品和合规团队紧密协作的 Anthropic 团队提供支持，并借助 FIS 与金融机构的关系、监管专业知识和交易数据基础设施。此次合作还产出了 FIS 计划用于在同一受治理平台上开发和扩展更多智能体的评估框架和工程实践。

该智能体运行于 FIS 私有云，使用 Anthropic 的 Claude 模型。原始公告可从 GlobalFinTechSeries 获取。