对于金融机构而言，合规成本正日益攀升。调查显示，76%的金融服务公司在2022至2023年间增加了合规支出，主因在于新规出台。目前，每位员工的平均合规成本约1万美元，促使企业寻求在不违规前提下降本增效的方案。企业家Nir Laznik与Eyal Peleg推出的生成式AI平台Sedric，正是顺应这一趋势的产物。
Sedric：AI驱动的合规解决方案
Laznik与Peleg联合创立了Sedric，旨在协助金融机构落实合规规则并识别潜在风险。Laznik曾主导多家初创企业，Peleg则在Intel AI及机器学习部门任职近八年。
Laznik指出：“中型组织面临不成比例的合规压力，银行业亦遭遇新挑战。AI技术的快速进步为解决这些问题提供了全新路径，两者的结合催生了Sedric。”
Sedric扮演“监督者”角色，实时监控员工通话、聊天、邮件、社媒私信及即时消息。系统能在遗漏披露、流程缺失或行为不端等合规问题发生时进行标记；据称，Sedric还能自动“缓解”部分问题并为涉事员工提供指导。
“该技术使合规官全面掌握多渠道客户接触点，高效标记偏离既定政策的行为，”Laznik表示，“平台覆盖从政策制定、执行、纠正到审计的完整合规生命周期。”
隐私边界与监管合规
尽管Sedric依据员工对政策的遵守情况进行互动“评分”，看似涉及隐私侵犯，但美国州级及联邦法规赋予企业在保持合理透明度前提下的广泛监控裁量权。
此外，针对内幕交易、串通及收益文件分享等的联邦法规，强制要求金融机构密切追踪员工与客户及市场的互动。这些规定优先于纽约州、康涅狄格州等地对劳动力监控的额外要求。
应对AI偏见与数据安全
鉴于AI可能监控多元背景员工的通信，关于算法偏见的担忧不容忽视。研究表明，部分毒性检测AI会将非裔美国人英语视为“有毒”，语音识别系统也更容易误转录黑人音频。
Laznik回应称，Sedric采用经行业专家策划验证的“专有数据集”训练微调模型，以最大限度减少偏见。公司持续监控模型性能，必要时重新训练。
他补充道：“平台允许客户通过标注输入反馈，经合规团队审核后用于模型重训或预测整合，确保模型高度定制化。”
为保障隐私安全，Sedric支持自定义数据存储位置，并实施措施删除（或尝试删除）个人身份信息。“我们以合规和安全为核心设计平台，企业可依据内部指南及特定法规设置保留策略，”Laznik强调。
市场表现与融资进展
Sedric还提供呼叫中心代理辅助工具，目前在美国和欧洲拥有数百名付费合规官及企业客户。过去一年收入增长五倍，具体数据未公开。
“针对中小企业提供现成方案，面向企业及银行则提供混合定制模式，”Laznik表示，“专注金融场景需求及受法规启发的预训练模型库，是我们的核心优势。”
这种差异化定位使Sedric在Fairwords、Shield等竞争对手中脱颖而出。Foundation Capital领投1850万美元A轮融资，Amex Ventures跟投。新资金将用于扩大纽约和特拉维夫的市场拓展及研发团队，累计融资达2200万美元。公司计划未来12个月内员工人数翻倍。