AI och maskininlärning inom handelövervakning: en guide för 2025

Precis som i många andra branscher förändrar AI och maskininlärning handelövervakningen under 2025. Den här artikeln tar upp de växande kraven, tillsynsmyndigheternas förväntningar och hur teknik kan bidra till att ligga steget före.

De finansiella marknaderna utvecklas snabbare än vad många regelefterlevnadsteam hinner anpassa sig till.

Handelsvolymerna är större, produkterna mer avancerade, och manipulativa beteenden sker över tillgångsslag och geografiska områden.

Tillsynsmyndigheter i EU, USA och APAC ställer högre krav – inte bara på att upptäcka marknadsmissbruk, utan på att använda teknik som kan förklara sina beslut.

Företag som fortfarande förlitar sig på statiska, regelbaserade system riskerar att:

• missa mönster av marknadsmissbruk som sker över flera marknadsplatser och tillgångsslag
• generera ett stort antal falska positiva varningar
• få anmärkningar från tillsynsmyndigheter på grund av bristande transparens

Övervakningsutmaningar

Moderna marknader genererar miljontals affärer, order, prisnoteringar och tillhörande kommunikation – varje dag.

Även välanpassade regelverk kan leda till tusentals falska positiva varningar för analytiker att hantera.

Detta förvärras av avancerade manipulativa strategier, som involverar flera marknadsplatser eller tillgångsslag (se vår guide om övervakning över marknader), samt ökad användning av kryptomarknader, DeFi-plattformar och kommunikation utanför vanliga kanaler.

Detta innebär tre stora utmaningar för övervakningsteam:

• Datavolymer: stora, fragmenterade datamängder från olika system
• Förändrade taktiker: allt mer avancerade strategier som rör sig över marknader
• Regeltryck: ökade krav på styrning, kontroll och mänsklig insyn

Möjligheter med AI

AI och maskininlärning är mer än verktyg för effektivisering – de utökar möjligheterna inom handelövervakning.

Genom att lära sig från historiska mönster och anpassa sig till nya beteenden kan systemen identifiera missbruk som annars går obemärkt förbi, analysera kommunikation och ge analytiker tydligare och snabbare insikter.

Några av de främsta fördelarna:

• Identifiering av subtila eller nya manipulationsmönster
• Minskade falska positiva varningar genom kontextbaserade modeller
• Övervakning över flera tillgångsslag: aktier, derivat, valutor, räntepapper och krypto
• Beslutsförklaringar som uppfyller granskningskrav
• Skalbarhet för att täcka marknader dygnet runt, globalt

Joe Biddle, UK Markets Director på Trapets, poängterar:

"Finansiella aktörers nuvarande kontroller räcker inte mot hot som drivs av AI. Det här är något som måste hanteras – innovation med syfte är nyckeln till framtidens arbete mot finansiell brottslighet."

Så implementerar du AI i handelövervakning

Rätt grund är avgörande för att lyckas med AI. Övervakningssystemen måste först samla in och normalisera all relevant data – affärer, order och kommunikation – i en gemensam miljö.

Att komplettera detta med referensdata, kontostrukturer och KYC/PEP-profiler (se våra guider för KYC och PEP & RCA) gör det möjligt att koppla marknadsbeteende till kundrisk.

En konkret plan för AI-integrering kan inkludera:

• Kombinerade modeller – Regelverk kombineras med maskininlärning för att upptäcka både kända och nya mönster
• Förklaringsbara modeller – Med spårbar logik och SHAP-värden för att möta tillsynskrav
• Automatiserad prioritering – Larma utifrån sannolikheten för att varningen är korrekt
• Löpande träning – Anpassa modeller efter utredningar och förändringar på marknaden

Sanja Gabler, Chief Revenue Officer på Trapets, sammanfattar:

"För att hålla jämna steg måste företagen prioritera att investera i sina team - bygga upp och utbilda specialister som spelar en avgörande roll när det kommer till att navigera komplexa regelverk och definiera den teknik som behövs för att stödja efterlevnadsarbetet."

Tillsynsfokus under 2025

Myndigheter världen över ställer nu krav på att övervakning ska vara både tekniskt avancerad och transparent:

• EU – MAR & MiFID II: Kräver AI i kombination med mänsklig granskning och artikel 16-kompatibla utredningar
• USA – SEC, FINRA, CFTC: Fokuserar på "spoofing", "layering" och otillräcklig övervakningsteknik
• APAC – MAS, ASIC, HK SFC: Främjar AI men kräver modellvalidering och styrdokumentation

Läs mer i vår artikel om globala regler för handelövervakning.

Avslutande tankar

År 2025 är AI och maskininlärning en självklar del av effektiv handelövervakning.

Företag som investerar tidigt får bättre förutsättningar att identifiera hot, uppfylla regelverken och arbeta mer effektivt.

Den som väntar riskerar att reagera – istället för att förebygga.