在投资顾问发出的邮件中，"本投资每年保证12%的回报"这样的表述，足以引发监管灾难。相关法规明确禁止金融机构承诺收益，并要求附上"历史业绩不代表未来表现"的免责声明。
随着人工智能的普及，越来越多的通信内容不再经过人工处理，而智能体产生的海量信息也使人工审核变得不切实际。
AI合规初创公司ZeroDrift Inc.正致力于解决这一问题。该公司近日正式推出Command平台——一套控制平面系统，能够在邮件或AI智能体生成的内容发出之前，自动检测并纠正其中的合规违规问题。
Command将企业政策与行业法规应用于邮件及AI智能体的输出内容，可识别承诺性表述、未经授权的信息披露以及对重大非公开信息的引用等问题。ZeroDrift将该平台定位为传统合规系统的替代方案——后者通常在信息发出后才进行审查，或需要耗时的人工复核。
首席执行官Kumesh Aroomoogan表示，Command能够实时拦截通信内容，并与监管要求及公司政策数据库进行比对。系统可将潜在违规内容标记以供审查，也可选择自动将其改写为合规版本。
随着企业部署能够自主、高频通信的AI智能体，这一功能的重要性日益凸显。单个智能体可在数秒内生成数千条消息。Aroomoogan指出，金融监管机构通常将AI生成的通信内容与员工撰写的消息同等对待，企业须承担相应责任。
Command由四个核心模块组成：Policy Studio负责将监管文件和内部政策转化为可执行规则；Anchor是一个专门分析内容潜在违规的小语言模型；Guard在通信进出组织的节点处执行策略；Command则记录相关决策及其支撑说明。
该平台可对消息执行放行、警告、修复或拦截四种操作。ZeroDrift会自动改写AI生成的内容，但不会修改员工撰写的消息——后者可被拦截、由合规专员审批，或附带修改建议退回给作者。
Command还内置沙箱环境，供开发者测试消息、查看识别出的违规内容、建议的修改方案以及原文与修订版之间的差异。其活动中心提供完整的审计追踪，记录被标记的内容、所援引的规则及最终处理结果。
用户可通过API接入该服务，并将各API密钥与特定法规及内部政策关联。ZeroDrift还支持与微软和谷歌的邮件系统以SMTP中继方式集成，从而对进出通信进行检查。
性能提升
Aroomoogan表示，该公司将确定性检查（包括关键词匹配和模式识别）与一个基于监管数据及律师标注通信内容进行后训练的开源模型相结合。改写后的消息在发出前会再次经过检查，以降低修正内容引入新违规的风险。
ZeroDrift声称，Anchor 3.0预览版检测到的违规数量至少是通用前沿模型的两倍。不过，该公司尚未公布详细的检测率或误报率数据。
"我们暂时不想公布这些数字，因为目前仍处于研究阶段，数据可能还会变化，"Aroomoogan说。该公司表示，目前正在使用一个包含10万封人工标注邮件的数据集对模型进行评估。
这一专用模型的另一目标，是降低将通用大语言模型用于内容检查所带来的成本与延迟。Aroomoogan表示，早期依赖某通用大语言模型的方案，检测并改写每处违规内容需要超过10秒。
通过采用专用小语言模型，ZeroDrift将延迟压缩至毫秒级。
"在检测和改写消息方面，我们的延迟绝对控制在一秒以内，"他说。
ZeroDrift提醒用户，Command是一个降低风险的工具层，而非对所有违规内容都能被捕获的保证。"我们不做任何保证，"Aroomoogan说，"归根结底，我们是在说，你可以将ZeroDrift作为一种潜在的风险管控工具来使用。"
该公司计划将覆盖范围扩展至WhatsApp、短信、Slack和微软Teams。定价基于处理的输入和输出Token数量，但公司未透露具体细节。
Q&A
Q1：ZeroDrift的Command平台是什么？它能解决什么问题？
A：Command是ZeroDrift推出的一套合规控制平面系统，能够在邮件或AI智能体生成的内容发出之前，实时检测并纠正其中的合规违规问题，例如承诺性收益表述、未经授权的信息披露等。它的目标是替代传统的事后审查或人工复核方式，尤其适用于AI智能体高频通信的场景。
Q2：Command平台的Anchor模型和通用大语言模型相比有什么优势？
A：Anchor是一个专门针对监管数据和律师标注通信内容进行后训练的小语言模型。ZeroDrift声称其检测违规的能力至少是通用前沿模型的两倍，同时将检测和改写的延迟从超过10秒压缩至毫秒级，大幅降低了成本和响应时间。
Q3：Command平台目前支持哪些通信渠道？
A：目前Command支持通过API接入，并可与微软和谷歌的邮件系统以SMTP中继方式集成。该公司计划未来将覆盖范围扩展至WhatsApp、短信、Slack和微软Teams。