content
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- 一、背景与需求
- 二、技术实现
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- [1. 框架与工具介绍](#1. 框架与工具介绍)
- [2. 伪代码实现](#2. 伪代码实现)
- 三、收益/成本/风险
- 四、运行官方栗子
- 客户身份验证任务源代码与结果
- 参考资料与实现工具
在金融行业中，合规性检查（如 KYC 和制裁名单筛查）是确保业务合法性和降低风险的重要环节。然而，这些任务通常需要耗费大量的人力和时间。本文将分享如何使用Upsonic框架结合大语言模型（LLM）实现金融合规任务的自动化，并探讨其价值点及潜在问题。
一、背景与需求
金融合规任务通常包括：
- 客户身份验证（KYC）：验证客户是否符合基本的身份要求。
- 制裁名单筛查：检查客户是否出现在国际制裁或限制名单上。
这些任务的特点是：
- 高重复性：需要处理大量客户数据。
- 高准确性要求：错误可能导致法律风险或声誉损失。
- 实时性需求：需要快速响应业务需求。
为了解决这些问题，我们尝试使用 Upsonic 框架，结合 OpenAI 的 GPT 模型，构建一个自动化的合规检查代理。
二、技术实现
1. 框架与工具介绍
- Upsonic：一个支持任务定义、工具集成和代理执行的框架，适合构建基于LLM的自动化任务。
- GPT模型：用于理解任务描述并生成合规检查结果。
2. 伪代码实现
伪代码：Upsonic 合规检查任务执行流程（完整代码在文末）
python
# Step 1: 导入必要的库
IMPORT Agent, Task FROM upsonic
IMPORT time
# Step 2: 定义工具函数
FUNCTION check_sanctions_list(client_id, client_type):
PRINT "正在查询制裁名单..."
WAIT 1.5 秒 # 模拟延迟
IF client_id STARTS WITH "FLAG":
RETURN {"status": "MATCH", "reason": "高风险匹配，需人工复核"}
ELSE IF client_id STARTS WITH "49":
RETURN {"status": "CLEAN", "reason": "未发现制裁记录"}
ELSE:
RETURN {"status": "ERROR", "reason": "查询系统不可用"}
# Step 3: 定义任务
CREATE sanctions_check_task AS Task:
description = "检查客户是否在制裁名单上"
tools = [check_sanctions_list]
# Step 4: 创建代理
CREATE compliance_agent AS Agent:
name = "Sanctions Compliance Agent"
role = "合规官，专注于制裁名单检查"
model = "openai/gpt-4o-mini"
# Step 5: 执行任务
PRINT "代理正在执行任务..."
CALL compliance_agent.print_do(sanctions_check_task)
PRINT "任务完成"
# Step 6: 进阶测试任务
CREATE high_risk_task AS Task:
description = "检查高风险客户是否在黑名单上"
tools = [check_sanctions_list]
PRINT "代理正在执行高风险客户检查任务..."
CALL compliance_agent.print_do(high_risk_task)
PRINT "任务完成"三、收益/成本/风险
| 维度 | 收益 | 成本 | 风险 |
|---|---|---|---|
| 效率 | 提高任务执行速度，减少人工操作 | 工具开发和任务描述设计需要时间 | 高并发场景可能导致性能瓶颈 |
| 准确性 | 减少人工错误，确保任务一致性 | 需要调试和测试，确保逻辑正确 | LLM 输出可能不准确，任务描述依赖性高 |
| 灵活性 | 模块化设计，便于扩展新功能 | 学习框架和工具使用需要时间 | 工具或外部服务调用失败的风险 |
| 隐私与合规 | 支持自动化合规检查 | LLM 调用和计算资源有成本 | 数据隐私泄露和法规限制风险 |
四、运行官方栗子
代码实现与微调
在这个例子中，我们将创建一个银行助手，用于执行金融法规并保护敏感的客户信息。
tips: free用户记得在Agent中指定model="openai/gpt-4o-mini",不然可能报错；还可以指定中文输出。
源代码：https://docs.upsonic.ai/guides/3-add-a-safety-engine
python
# Upsonic Docs: Add a Safety Engine
# https://docs.upsonic.ai/guides/3-add-a-safety-engine
# Imports
from upsonic import Agent, Task
from upsonic.safety_engine import CryptoBlockPolicy, AnonymizePhoneNumbersPolicy, SensitiveSocialBlockPolicy
# Banking Assistant with Multiple Safety Policies
banking_assistant = Agent(
name="Banking Assistant V1",
role="Certified banking assistant providing financial guidance",
goal="Help customers with banking services while maintaining regulatory compliance and data protection 用中文输出",
instructions="""
You are a banking assistant. Provide information about traditional banking products
like savings accounts, checking accounts, loans, and investment products.
Always comply with banking regulations and protect customer privacy.
""",
user_policy=CryptoBlockPolicy, # Block cryptocurrency content per banking regulations
agent_policy=AnonymizePhoneNumbersPolicy, # Protect customer phone numbers in responses
model="openai/gpt-4o-mini",
)
# Test Task with Crypto Content (Should be Blocked)
crypto_task = Task(
description="I want to invest in Bitcoin and Ethereum through my bank account. Can you help me set up crypto trading?",
response_format=str
)
# Test Task with Safe Banking Content (Should Pass)
safe_task = Task(
description="I'm 25 years old and want to open a high-yield savings account. What are the best options available?",
response_format=str
)
# Test Task with Sensitive Information (Should be Anonymized)
privacy_task = Task(
description="My phone number is +1-555-123-4567. Can you help me update my contact information?",
response_format=str
)
# Run the tasks
print("=== Testing Crypto Content (Should be Blocked) ===")
banking_assistant.print_do(crypto_task)
print("\n=== Testing Safe Banking Content (Should Pass) ===")
banking_assistant.print_do(safe_task)
print("\n=== Testing Privacy Protection (Should Anonymize) ===")
banking_assistant.print_do(privacy_task)
print("Crypto Task Result:", crypto_task.response)
print("Safe Task Result:", safe_task.response[:100] + "...")
print("Privacy Task Result:", privacy_task.response)运行结果展示
- 测试1：客户要投资比特币，结果：
CryptoBlockPolicy触发，任务被阻断：
- 测试2：年轻客户想要开立高收益储蓄账户，结果：代理正常用中文提供银行产品建议：
- 测试3：客户提供电话号码并要求更新，结果：
AnonymizePhoneNumbersPolicy策略被触发。
客户身份验证任务源代码与结果
python
import os
from upsonic import Agent, Task
import time # 引入time模拟API调用延迟
def check_sanctions_list(client_id: str, client_type: str) -> dict:
"""
检查客户是否出现在国际制裁或限制名单上。
Args:
client_id (str): 客户的唯一标识符（例如身份证号或公司注册号）。
client_type (str): 客户类型，可以是 'individual' 或 'corporate'。
Returns:
dict: 包含检查结果的状态和描述。
"""
print(f"\n[Tool Execution] 正在查询制裁名单... Client ID: {client_id}")
time.sleep(1.5) # 模拟 API 调用延迟
# 模拟不同的结果
if client_id.startswith("FLAG"):
return {"status": "MATCH", "reason": "该实体与高风险名单上的别名匹配，需人工复核。"}
elif client_id.startswith("49"):
return {"status": "CLEAN", "reason": "未发现制裁记录，风险等级低。"}
else:
return {"status": "ERROR", "reason": "查询系统暂时不可用。"}
# ----------------------
# --- 1. 定义任务 ---
# 任务描述必须清楚地告诉代理，它可以使用哪个工具，以及何时使用。
sanctions_check_task = Task(
description="作为合规官，请检查 ID 为 '4901234567' 的公司是否在制裁名单上。你必须使用 'check_sanctions_list' 工具来获取结果。",
# 关键：将工具列表传入 Task 对象
tools=[check_sanctions_list]
)
# --- 2. 创建代理 ---
# 代理可以执行包含其可用工具的任务
compliance_agent = Agent(
name="Sanctions Compliance Agent",
role="A global regulatory compliance officer specialized in OFAC and UN sanctions.",
model="openai/gpt-4o-mini",
# 理论上也可以将工具列表传入 Agent 构造函数，但通常与 Task 绑定更灵活
)
# --- 3. 运行代理 ---
print("--- 代理正在执行制裁名单查询任务 ---")
compliance_agent.print_do(sanctions_check_task)
print("---------------------------------------")
python
# --- 进阶测试任务 ---
high_risk_task = Task(
description="立即检查 ID 为 'FLAG-9900' 的客户是否在黑名单上。该客户类型是 'individual'。",
tools=[check_sanctions_list]
)
print("\n--- 代理正在执行高风险客户检查任务 ---")
compliance_agent.print_do(high_risk_task)
print("---------------------------------------")
参考资料与实现工具
参考：https://github.com/Upsonic/Upsonic
软件：Vscode；Python版本：3.13.7
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