Greenboard
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Greenboard 是給 SEC 與 FINRA 監管下投資機構使用的 AI 法遵平台。通訊歸檔、監督、員工法遵與行銷素材審查,全部收在同一個系統裡。

關於 Greenboard
About
什麼是 Greenboard
Greenboard 是針對美國投資顧問與券商設計的法遵軟體,整體架構繞著法遵主管一週裡真正要做的事:讀被標記的信件、追簽核確認、審核個人交易、批行銷文案、向主管機關送件。公司總部在紐約,2023 年成立,目前宣稱服務超過 750 家受監管機構。
傳統的 SEC 法遵軟體是靠不斷疊加長出來的:一家廠商做歸檔,另一家做監督,簽核確認靠問卷,行銷審查再開一套系統,禮品申報則放在試算表。Greenboard 的主張是把這些全部放回同一份紀錄。被標記的訊息、交易預先核准申請、簽回的確認書,都寫進同一條稽核軌跡,而這條軌跡存放在符合 17a-4 規則的 WORM 儲存體裡。稽查人員問起某個決定怎麼來的時候,答案只有一個地方要找。
實際的限制最好在聽簡報之前先弄清楚。它沒有公開價目表,不能自己註冊試用,也沒有免費版,要買就得走業務流程。系統內建的規則以美國證券法規為主,歐洲或亞洲的機構拿到範本也用不上。GreenboardGo 的表現則取決於你餵給它的政策文件和紀錄有多完整。
開始使用
- 在 greenboard.io 預約 demo。記得帶上目前使用的系統清單,因為導入的第一步就是把現有紀錄對應進平台。
- 接上資料來源。郵件與通訊軟體頻道進到歸檔,券商與保管銀行帳戶提供交易資料,書面政策則是 AI 層的依據。
- 設定監督規則。Greenboard 內建 SEC 與 FINRA 常見要求的範本,你在上面調整審查佇列、門檻與指定審查人。
- 對全公司開啟 GreenboardGo。員工在 Slack、Teams、ChatGPT 或 Claude 裡直接問問題,答案會扣著公司自己的文件,灰色地帶則轉給指名的法遵負責人。
- 跑完一輪完整流程並匯出紀錄。導入時間以週計算,不是以季計算,稽核軌跡從第一天就開始累積。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 投顧與券商的法遵主管:主控台把監督、簽核確認與稽查佐證放在一起,對兩三個人撐起十人編制規模法遵計畫的團隊特別合適。
- 法遵分析師:審查佇列、AI 產生的摘要,加上一個搜尋框就能查遍歸檔訊息,省下原本吃掉大半天的逐封翻閱。
- 業務人員與其他非法遵職能:有問題直接在 Slack 或 Teams 發問,不必寫信給法遵主管再等回覆,前提是公司政策已經載進系統。
任務
- 郵件歸檔與監督:訊息被完整留存、放進 WORM 儲存,再依規則篩選,被標記的項目送到審查人手上,而不是丟進共用信箱。
- 行銷素材審查:貼文、簡報與著陸頁的草稿走一條有留言、核准與簽核紀錄的流程,對一放就是幾個月的文案特別有用。
- 員工法遵:簽核確認、外部兼職、禮品餽贈與政治獻金都在同一個模組,催繳變成看儀表板,而不是寄一輪又一輪的信。
情境
- 準備稽查:SEC 稽查員要的簿冊與紀錄,是一次匯出,而不是花一週分別向四家廠商調資料。
- 人力快速擴張的機構:新進顧問第一天就能拿到政策解答與交易預先核准,不必先摸清誰是窗口。
- 整併零散工具:已經受不了歸檔、問卷、審查各用一套的團隊,可以一次退掉好幾份合約。
主要功能
GreenboardGo:長在自己紀錄上的 AI 層
GreenboardGo 是壓在公司政策、通訊與流程之上的對話層。員工用日常說法問問題,得到的答案緊扣公司自己寫的政策,而不是通用法規說明。判斷空間大的問題會轉給指名的法遵負責人,由他審閱、修改、核准之後才寫入紀錄。它跑在 Slack、Teams、ChatGPT 與 Claude 裡,員工不用為了守法遵再多開一個分頁。
通訊歸檔與監督
平台擷取郵件與通訊軟體的往來內容,存進不可竄改的儲存體,再依監督規則篩選。審查人在帶有 AI 上下文提示的佇列裡工作,廠商也提到客戶的誤報量比舊系統明顯下降。每個處置都有紀錄,監督因此從月底趕工變成一條有痕跡的日常流程。
員工法遵與簽核確認
簽核活動、外部活動審查、禮品餽贈紀錄與政治獻金檢查共用同一個模組。你指定誰要簽,系統去追沒回覆的人,完成率直接顯示在儀表板上。對以前用試算表辦這些活動的團隊來說,省下的工時就是採用理由。
行銷素材法遵審查
顧問與行銷團隊送草稿,審查人在流程裡留言、要求修改、核准,不必在信件串裡來回。核准版本與留言一起保存,日後有人問某句宣稱當初為何放行,查得到依據。內容產量大的機構會最先感受到這件事,因為審查速度直接決定發布速度。
交易預先核准與法規申報
個人交易申請、持股檢核與限制名單比對都在平台內處理,每次核准都有時間戳記。Form ADV、Form U4 的更新與相關申報,可以在同一個主控台準備與追蹤。原本要有人把同一批資料重新敲進申報系統的那一步,直接消失。
為稽查而生的稽核軌跡
各模組的每個動作都會寫入依 SEC 17a-4 規則打造的 WORM 紀錄,那是規範簿冊與紀錄保存方式的標準。AI 的動作也包括在內:GreenboardGo 回答問題或執行操作時,推理過程與核准紀錄一併留下。稽查員拿到的是匯出檔,公司也說得出誰在什麼時候決定了什麼。
優缺點
優點
- 用一套系統取代多個零散工具,授權費用下降,紀錄可能遺失的地方也跟著變少。
- 稽核軌跡涵蓋 AI 行為,被問到自動化決定時不必另外補一套說法。
- 在 Slack、Teams、ChatGPT 與 Claude 裡都能用,員工真的會開來用的機率因此高很多,而不是繼續寫信給法遵部門。
- 審查佇列與 AI 摘要對準監督最慢的一環,也就是人工閱讀。法遵自動化變成一個看得到的主控台,而不是散在五套系統裡。
缺點
- 沒有公開價格,也沒有免費試用。不談業務就無法評估成本與適配度,預算編列因此更難。
- 規則圍繞美國證券法規設計,歐盟或英國的顧問能用的範本很有限。
- GreenboardGo 的準確度取決於政策文件的新舊與完整度。文件單薄,答案就單薄,而且得有人負責持續維護。
常見問題
它扛起一家美國投資機構的日常法遵工作:歸檔與監督通訊、收集員工簽核、審查行銷素材、核准個人交易,並把紀錄保存成可隨時應付稽查的狀態。GreenboardGo 則在這些紀錄之上加一層對話式 AI。
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