需要了解的内容：金融公司正在向以人工智能驱动、机器执行的大规模交易转变，这给遗留系统带来了压力，并迫使核心基础设施重新设计，微软和Chainalysis的发言人表示。行业领导者表示，关键挑战在于从人工智能系统能够做什么转向它们在高度监管环境中是否可以被信任、审计和控制。微软和Chainalysis的高管预计，传统的支付轨道、私有网络和公共区块链将共存，软件将作为链接它们的纽带，因为更多的商业转向公共基础设施。
人工智能正在推动金融系统向机器大规模执行交易的模型转变，带来了控制、监督和基础设施方面的新挑战，微软和Chainalysis的高管表示。
微软全球金融服务的企业副总裁比尔·鲍登周二表示，随着交易需求变得日益复杂，遗留系统将面临越来越大的压力。转折点来临时，“延迟、规模、复杂性开始影响你竞争的能力”，迫使公司重新思考其系统的构建方式，他在纽约市Alchemy举办的活动中表示。
尽管自动化长期以来一直是金融的一部分，鲍登表示，目前的关注点正在从能力转向信任。“这不是技术是否能够自动化……执行对冲策略——这可以做到。问题是：你能信任它吗？你能审计和控制它吗？”他说。
微软在其多款产品中提供自己的人工智能助手，并正在开发管理这一过渡的工具，包括为人工智能代理分配身份和权限的系统，以及跟踪其行为。在受监管的环境中，鲍登表示，公司必须能够展示“是什么控制了它”，以及在没有直接人类输入的情况下，系统是否“遵循了政策”。
Chainalysis的联合创始人兼首席执行官乔纳森·莱文表示，加密货币领域已经提供了自动化金融的有效模型。区块链网络通过智能合约和软件驱动的钱包处理大量交易，他将其描述为类似于基于代理系统的环境。“我们早在金融服务行业的其他部分之前就为这些时刻做好了准备，”莱文说道。
这种经验延伸到了风险管理。莱文指出，跨越“数千个不同钱包”追踪非法资金的努力，作为在没有直接人类输入情况下大规模进行交易所需监控的一个例子。
展望未来，两位高管预计将会有多种系统共存。莱文表示，“十年后大多数商业交易将会在公共基础设施上结算”，而鲍登则指出，连接公共区块链、私有网络和现有轨道的更综合的方法。
“我确实认为传统的轨道将继续存在，”鲍登表示，软件将作为连接它们的层。
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