在金融服务中使用 LLM 的护栏（Guardrails）是作为技术控制措施来实现的，以确保输出符合法规、保持准确性并避免有害行为。这些保障措施在一个受到高度监管的行业中至关重要，因为错误或不合规可能导致财务损失、法律处罚或声誉损害。开发人员通常会设计护栏在 LLM 工作流程的多个阶段运行，包括输入验证、输出过滤和后处理，同时与现有合规系统集成。
一个关键应用是强制执行法规遵从性和数据准确性。例如，用于生成投资建议的 LLM 可能会对照精选的批准金融产品数据库和当前市场数据检查其输出，以避免推荐过时或不合规的选项。输入护栏可以通过在处理前自动编辑个人身份信息 (PII)，如社会安全号码，来匿名化客户数据。输出护栏可能会标记包含未经证实声明的响应，例如投机性股票预测，并将其路由进行人工审核。预定义的响应模板或基于 SQL 的规则引擎等工具可以强制执行格式标准（例如，在投资通信中始终披露“过往表现不代表未来结果”）。
另一个重点是防止有偏见或不道德的输出。开发人员可以实施公平性检查，通过比较不同人口群体之间的贷款审批建议来检测差异，使用像 IBM 的 AI Fairness 360 这样的库。对于面向客户的聊天机器人，护栏可以阻止偏离批准的金融术语或超出模型许可范围的响应（例如，在没有适当认证的情况下尝试提供税务建议）。交易监控系统可以将 LLM 输出与现有 AML 系统集成，在这种情况下，如果模型对交易的解释与存储在规则数据库中的已知洗钱模式匹配，则护栏会触发警报。
操作护栏解决安全性和可靠性问题。API 限速可以防止滥用，例如将贷款申请评估限制为每分钟 100 个请求，以避免系统过载。认证层确保只有经过授权的员工才能访问敏感的金融模型，而加密护栏会自动将 AES-256 应用于传输中的数据。通过记录所有模型输入/输出以及时间戳和用户 ID 来实施审计追踪，以便在合规审查期间重构决策。对于像电汇这样的高风险用例，护栏可能需要双重确认——LLM 建议一笔交易，但在执行之前，单独的验证模型必须对照“了解你的客户”(KYC) 检查进行批准。