主要观点：实施 KYC 系统的工程师面临诸多问题，如规则引擎易受法规变化影响、文档处理耗时、API 集成复杂等。现代法规使情况更糟，传统方法难以应对大规模处理需求。Agentic AI 改变了这一局面，其多代理架构能处理复杂场景，适应新模式，维持详细决策记录。
关键信息：

• KYC 系统存在问题：规则引擎易变、文档处理慢、API 集成难，导致假阳性率高、合规团队负担重等。
• Agentic AI 优势：能推理复杂场景、适应新模式、维持审计线索，不是简单的聊天机器人，而是可协调多系统工作流的自治软件代理。

• 多代理架构设计：

  • 智能文档需求收集：根据客户资料等定制文档请求，避免一刀切。
  • 先进文档处理与验证：结合多种技术进行验证，避免简单 OCR。
  • 多源风险评估引擎：整合多数据源构建全面风险画像。
  • 合规决策引擎与持续监控：做出最终决定并进行监控。
  • 性能评估：生产实施在关键指标上有显著改善，如处理时间缩短、合规准确性提高等。

  重要细节：

• 各代理的协议定义，如 OnboardingAgent、DocumentAgent 等的接口方法。
• KYCOrchestrator 类的初始化及处理 KYC 申请的流程，包括各个代理的调用及超时处理等。
• 多代理架构通过独立操作、清晰接口、状态管理等实现水平扩展和故障隔离，以确保一致性和可靠性。