在受监管的金融行业，生成式人工智能（GenAI）的应用必须确保输出结果可解释且零错误。劳埃德银行集团与科技初创公司Aveni合作开发了FinLLM——专为金融服务定制的AI语言模型。该模型由爱丁堡大学商业化服务机构Edinburgh Innovations支持开发，不再基于互联网通用文本训练，而是针对金融行业的专业术语、监管要求和产品特性进行优化。

当FinLLM进行负担能力分析、行为准则审查或起草适配性信件时，能够准确理解金融服务领域的细微差别，而非仅提供推测性结果。目前该银行正在审计团队测试由集团审计与行为调查部（GA&CI）开发的审计聊天机器人虚拟助手，通过将生成式AI与内部文档系统Atlas集成，显著提升了审计情报的获取效率与交互体验。

劳埃德银行集团首席数据与分析官Ranil Boteju表示，银行基于所有收集的审计数据，利用FinLLM成功训练了这款聊天机器人。为解决通用大语言模型（如OpenAI和谷歌提供的模型）在专业领域的局限性，银行正探索如何将基于公共互联网数据训练的GenAI广度知识，与银行持有的精细金融服务信息相结合。

该项目展示了如何通过工程化部署GenAI和专业模型（如FinLLM）来支撑核心银行业务流程。其技术架构表明，银行可将GenAI应用于客户服务聊天机器人：当客户与银行对话时，系统需理解对话内容，并将查询转化为一系列编排任务，这正是代理式AI的体现——每个任务都由专用AI系统处理。

Aveni首席执行官Joseph Twigg指出：“AI代理大规模直接参与客户交互已成必然趋势，这需要新型保障机制来规范其行为。”除了协调专业AI模型外，还需确保各AI系统的响应合理准确。

Boteju将劳埃德银行降低错误率的方法称为“AI法官”机制：“我们让特定模型生成结果后，会通过不同模型进行独立评审并打分。”银行与Aveni紧密合作开发的这套体系，通过多模型交叉验证确保输出符合金融行为监管局（FCA）指南和内部规范。Boteju强调，这种输出检查机制能有效避免向客户提供错误建议，目前银行正在持续完善这些防护措施。