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原文作者：Martin Da Rosa, Guillermo Spallina, Natalia Mayorga Prieto, Reagan Rosario, and Chethan Shriyan
dLocal 是乌拉圭第一家独角兽公司，自 2016 年成立以来，已成为跨境支付领域的先驱。如今，该公司在 40 多个新兴国家开展业务，将超过 20 亿消费者与全球技术领导者连接起来。
以这样的规模运营需要严格且一致的合规流程。每个月，dLocal 都会对数千个商家电子商务网站进行审查，以核实其是否符合 dLocal 的政策。这些商家要么已经将 dLocal 采纳为支付服务提供商，要么正处于采纳过程中。合规流程包括核实商家是否没有销售受禁或不合规的商品或服务，并确认域名是否有效且网站保持可访问性。然而，合规挑战并不仅限于初始入职阶段。商家网站可能会随时更改其产品或做法，因此需要持续监控以检测政策违规行为。
2023 年，dLocal 开发了一个专有的生成式 AI 解决方案，以帮助简化网站审查流程。但是，随着公司扩展到更多的国家/地区并每月接纳数千个新商家，日益增长的复杂性对该解决方案的持续发展构成了挑战。很大一部分案例仍然需要人工审查来验证合规决策，这造成了一个瓶颈，限制了随着交易量和商家增长加速而带来的可扩展性。对商家网站的人工审查包括检查其完整的产品目录，以识别违反公司受禁产品政策的商品。这些政策涵盖了广泛的非法或不道德类别，包括 15 个以上的主要类别和 100 多个子类别。这使得审查过程非常繁琐。
为解决这个问题，dLocal 寻求自动化审查流程，以减少人工工作量、最大限度地减少人为错误并促进合规性一致。此外，由于已入职的网站必须定期重新评估以确认持续遵守政策，自动化也将有助于简化现有商家的这些经常性合规检查。
dLocal 决定与 AWS 合作，实施 Amazon Quick Automate，它是 Amazon Quick Suite 的一项功能，并成为该服务的首批采用者之一。Quick Automate 帮助企业以规模化方式构建、部署和维护有弹性的自动化流程。
使用 Quick Automate，dLocal 自动化了其商家合规性网站审查流程，从而实现了大规模、高效且一致的政策执行。Quick Automate 采用专为企业规模部署而设计的先进多智能体自动化架构，在一个完全托管的解决方案中集成了 UI 自动化、API 集成和自动化编排。Quick Automate 使用生成式 AI 来分析来自用户的输入，并建议一个可以修改和扩展的自动化流程，以便跨业务系统和 UI 执行操作，并在需要时引入人工参与。通过专门的 AI 智能体，Quick Automate 帮助组织跨应用程序和部门实现复杂流程的自动化，并通过基于使用量的定价降低运营成本。
在本文中，我们将分享 dLocal 如何与 AWS 团队紧密合作，以帮助塑造产品路线图，巩固其作为行业创新者的地位，并在全球金融科技领域树立运营卓越的新标杆。
解决方案概述
dLocal 需要一个流程自动化解决方案，该方案能够导航网站上的多个产品页面，并根据其政策审查每件产品，以确定网站是否符合合规性要求。该解决方案需要高度可靠、准确且可扩展到数千个网站。鉴于允许销售受禁产品的网站进入其系统存在很高的合规风险，因此对自动化解决方案的准确性要求非常高。
该自动化是使用 Quick Automate 构建的，旨在自动化复杂的企业级业务流程。该解决方案的一个关键组成部分是 UI Agent（用户界面智能体），它被配置为自主执行网站导航和数据提取。UI Agent 是 Quick Automate 的一部分，支持复杂的基于浏览器的任务。
UI Agent 接收自然语言输入，导航网站，并根据输入在网站上执行任务。自动化流程被配置为导航和评估商家网站的产品页面，以识别受禁产品，帮助 dLocal 维护其合规态势。AWS 团队与 dLocal 团队密切合作，设计和完善提示词，帮助自动化根据客户的需求实现最佳性能。以下架构图说明了该自动化流程。
工作流程包括以下步骤：
- 案例管理功能从处理队列中检索待评估的商家案例，每个案例包含基本数据，包括需要导航和评估的网站 URL。此功能支持并行自动化执行，允许同时处理队列中的多个案例，每个自动化处理指定数量的案例，以优化效率并减少总体处理时间。
- UI Agent 旨在跨不同语言导航网站。此智能体使用特别设计的提示词，根据当地法规和特定国家的要求识别受禁产品和假冒商品。它自主浏览网站以收集产品信息并评估是否符合 dLocal 的政策。
- 当网站无法访问时，系统将其标记为“不合规”，并根据受禁类别评估可访问的网站。
- 系统将每个案例分类为“已批准”、“已拒绝”或“网站无法访问”，生成详细的决策理由，并将“已拒绝”的案例标记以供人工干预（HILO）审查。
- 每个案例都会根据其合规状态和理由进行更新，结果保存到案例管理系统中以供跟踪和将来参考。
- 合规结果存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中，以符合监管标准并促进商家评估的适当记录。
核心自动化组件
在本节中，我们将讨论解决方案中使用的核心自动化组件。
案例处理
解决方案使用其案例管理功能来处理商家网站。此功能将每个重复实体（在本例中为每个网站）视为一个单独的案例，从而增强了可观测性。用户可以跟踪指标（如成功率）并在案例级别而不是在整个自动化范围内审查日志。
该功能使用并行批处理来同时处理多个商家评估，并提供实时状态更新，同时维护案例数据的全面记录。
使用 UI Agent 进行自动化网站分析
UI Agent 是 Quick Automate 中的一项功能，用于根据自然语言指令自动化复杂的基于浏览器的操作。它可以处理无法访问的网站、超时和技术故障。该智能体能够导航多个页面并对页面内容进行推理，以确定网站是否在销售受禁产品。它为下游业务系统提供标准化的数据格式。
UI Agent 针对 15 个以上的受禁类别对网站进行推理判断。
人工干预（Human in the Loop）
对于仍存在疑虑的少数案例，Quick Automate 可以将异常情况路由给人工操作员，从而实现关键步骤的手动审查。审查人员会收到结构化的证据网站数据、标记的问题和屏幕截图，以便他们能够快速做出明智的决策。
UI Agent 会为决策提供详细的理由，这些理由可以包含在人工干预审查步骤中，为审查人员提供额外的背景信息。
集成
该解决方案通过与 Amazon S3 的集成，安全地存储合规文档。该解决方案使用户能够在自动化流程中直接创建、修改和分析结构化数据。
可靠性和合规性
该解决方案会记录操作以供合规记录使用。内置的异常处理会自动检测和管理系统错误和业务逻辑异常，从而促进自动化连续性，并在无需人工干预的情况下实现智能错误恢复。
结果与影响
借助 Quick Automate，dLocal 在合规自动化方面取得了突破，在已推出的受控评估范围内，高达 75% 的商家网站审查是完全自动完成的，无需人工干预。合规专家过去花费数小时进行例行网站检查，现在可以完全专注于复杂案例和需要深入监管专业知识的细微判断，从而在最需要的地方做出了更高质量的风险决策。
除了提高入职效率外，该自动化还有助于识别政策漂移（policy drift）的情况，即以前合规的商家引入了受禁产品。这种自动化通过对整个商家组合提供持续的实时监控，增强了 dLocal 的合规流程。
dLocal 现在可以根据业务增长来扩展商家入职规模，并有一条清晰的路径可以进一步提高自动化率。目标是将自动化覆盖范围扩大到涵盖大多数合规案例，帮助团队将专业知识集中在高风险商家、复杂的监管场景和需要深入调查判断的案例上。
正如 dLocal AI 副总裁 Mauricio Clausen 所解释的那样：“有了 Amazon Quick Automate，我们加速了我们先进的 AI 辅助解决方案的演进：扩展了在新兴市场的跨境市场支付中的商家尽职调查。我们将 Amazon Quick Automate 集成到我们的尽职调查工作流程中，以增强我们合规团队的能力。我们最初的 AI 部署简化了许多案例的处理流程，我们继续在需要的地方应用专家审查。通过利用 Amazon Quick Automate，我们大大减少了例行的手动步骤，使我们的合规专家能够在保持准确性和可扩展性的同时专注于最复杂的案例。”
结论
dLocal 实施 Quick Automate 的案例说明了金融科技公司如何在扩展到新兴国家的同时保持严格的合规标准。dLocal 取得的成果表明，合规性可以从增长的制约因素转变为战略性的推动力。作为积极塑造 Quick Automate 开发的早期采用者，dLocal 巩固了其作为行业创新者的地位。他们将自动化常规决策与保留专业知识用于复杂、高风险场景相结合的方法，为在规模化过程中面临类似挑战的合规组织提供了一个典范。在一个监管要求随着公司扩张而日益严格的行业中，这种 AI 驱动的自动化与战略性人工监督的结合表明，技术可以增强而非取代专家判断。
要了解有关 Quick Automate 如何帮助企业重塑运营和自动化的更多信息，请参阅以下附加资源：
- Amazon Quick Automate
- Kitsa 利用 Amazon Quick Automate 转变临床试验站点选择
- Amazon Quick Suite 客户
- Amazon Quick Suite 定价
- Amazon Quick Suite 连接
作者简介
Martín Da Rosa 是 dLocal 的高级软件架构师，在软件行业拥有超过 13 年的经验。他常驻乌拉圭，自 2016 年起加入 dLocal 团队。Martin 在 AI 研发部门中发挥着关键作用。他的工作重点是将稳固的架构与应用 AI 相结合，以交付高影响力的技术解决方案。
Chethan Shriyan 是 AWS 的首席产品经理（技术），常驻华盛顿州西雅图。他拥有近 12 年的产品和业务管理经验，其中超过 6 年在亚马逊工作。他热衷于构建和交付能为客户生活带来有意义影响的技术产品。
Guillermo Spallina 是 AWS 的高级客户解决方案经理，常驻阿根廷布宜诺斯艾利斯，拥有超过 25 年的 IT 和产品管理经验，目前正协助 DNB/ISV 客户实现其业务目标。
Reagan Rosario 担任 AWS 生成式 AI 高级专职解决方案架构师，带来了十多年的技术专长。Reagan 通过战略性地实施 AI 驱动的云解决方案、自动化工作流程和创新架构设计，改造企业系统。他的专长在于引导组织完成数字化转型，在实施尖端生成式 AI 功能以显著提高运营效率和创造新可能性的同时，保护核心业务价值。
Natalia Mayorga Prieto 是 AWS 的助理规模 CSM，常驻哥伦比亚波哥大，作为 LATAM 地区 MAP 2.0 迁移的迁移成功负责人，为客户提供支持。她对技术和舞蹈充满热情，致力于在科技界留下自己的印记，激励其他女孩。
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