Northern Trust 部署 AI 智能体，加快客户接入

Northern Trust 与 Microsoft于 2026 年 11 月 9 日宣布，双方联合开发的客户接入智能体已将数据准备时间缩短 83%，从约两个半星期降至三天。此次部署标志着双方扩大 AI 合作，并为使用 Northern Trust 资产服务部门 Front Office Solutions 平台的客户提供服务。

该系统可处理跨越多年的历史投资和交易记录，并将其重新整理为 Northern Trust 用于报告的标准数据结构。养老金计划、捐赠基金、基金会和大型家族办公室等机构客户使用 Front Office Solutions 获取投资表现数据和分析服务。重建新客户的投资表现历史记录，可能需要实施团队整合来自多个来源的记录；另类资产则会增加这一过程的复杂性。

生产环境中的时间测量与质量测试

部署后，Northern Trust 在真实客户接入场景中测量了节省的时间。分析涵盖数据转换、分析师审核、异常处理和最终验证，并将此前工作流程的基准时间与智能体辅助生产案例的平均完成时间进行比较。因此，这项测量也计入了相关的分析师工作，而非仅衡量自动转换环节。

两家公司还报告称，首轮质量的 F1 得分为 96.5%；该评估指标综合了精确率和召回率。测试集由七个具有代表性的案例组成，这些案例取自真实的历史客户交易工作簿，Northern Trust 以匿名形式提供了这些工作簿。

研究人员将智能体生成的数值与分析师预先制作、并在执行期间保密的参考结果进行了比较。首轮结果在分析师提供反馈或进行修正之前记录，因此衡量的是智能体的初始输出，而非人工审核后的质量。这一区分将受控质量测试与生产环境中的计时测量区分开来；后者包含分析师审核和验证所需的时间。

Azure 架构与人工控制

Northern Trust 与 Microsoft Frontier Company 的前沿部署工程团队共同开发了该系统。Microsoft Foundry 提供企业级 AI 工具，Microsoft Azure 则提供底层平台。该系统与 Excel、SharePoint 及其他 Microsoft 365 工具集成，使分析师能够检查、调整并批准输出结果。Azure 还支持一个受治理的智能层，用于保留已获批准的客户接入知识，使系统能够随着时间推移运用机构专业经验。

整个工作流程都持续接受监督。分析师可以评估智能体的推理过程、处理异常并提供专业反馈。在实施阶段、客户正式上线之前，他们可以借助智能体识别并核对错误，同时验证客户的初始数据。这让实施团队既能检查收到的历史数据，也能核查智能体的输出结果。

Microsoft 的开发过程采用了两家公司所称的“免接触”方法。Microsoft 仅使用匿名数据来优化 F1 首轮质量及其他评估指标，而 Northern Trust 的客户数据仍由该公司管控。此项安排旨在满足金融服务行业对隐私、安全和数据管理的要求，同时使联合工程团队能够改进系统。

Northern Trust 首席运营官 Pete Cherecwich 表示，该智能体缩短了准备和验证客户数据所需的时间，“同时保持客户所期望的监督和控制措施”，从而让双方能够腾出精力专注于价值更高的工作。根据该公司更广泛的增强智能策略，AI 扩展人类的专业能力，而判断权和问责责任仍由人承担。

此次部署将可量化的准备时间缩短与明确的职责分工结合起来：AI 负责数据转换，分析师负责异常处理和验证，Northern Trust 则继续掌控客户信息。若要扩大应用范围，运营层面需要考察的问题是：在同样的控制措施下，面对多种不同的客户历史数据，已测得的时间节省和首轮质量能否保持稳定。