眼下，当世界各国经济都在努力追求更高水平的经济刺激和生产力时，许多企业领袖都将目光投向了人工智能，希望能找到出路。
第一波人工智能将智能引入业务流程，取代了部分人力的繁重劳动，提高了工作效率。
未来人工智能的发展必将产生更深远的影响。
利用人工智能技术驱动生产力发展，开创新的经济发展道路是时代大势所趋。
近年来，人工智能赋能金融科技成为金融行业的热门话题，2016年，“智慧金融”的概念诞生。
监管科技作为金融科技的子集，迫切需要抓住人工智能的机遇，及时高效地维护金融安全并进行监管合规。
那么，人工智能可以为监管合规做些什么呢？ 1.数据处理人类正在从IT（信息技术）时代迈向DT（数据技术）时代。
DT时代，数据成为数字时代的“新能源”。
金融监管对数据的依赖也在不断增强，但现阶段仍有不少金融机构难以满足监管机构提出的数据要求：一是数据处理能力相对落后。
现阶段很多金融机构的基础设施还不够完善。
随着交易方式的创新和交易系统的升级，交易过程中产生的海量数据加剧了数据处理的难度。
二是数据质量不高。
金融业务发展过程中产生的大量文本、图像、音频等非结构化数据缺乏进一步的数据清洗和处理。
三是数据孤岛现象。
金融机构之间、监管机构与被监管机构之间存在信息鸿沟。
原因如下：1）不同金融机构之间的数据标准化程度不同，无法实现数据的有效流通和共享； 2）企业希望保护商业秘密。
或者出于节省数据采集成本的考虑而不愿意共享自己的数据，而一些政府部门也缺乏披露数据的动力； 3）数据流通和共享过程中，无法保证数据的安全性和完整性。
人工智能在数据信息处理方面具有天然优势。
它不仅可以高效处理大量数据，还可以将图片、语音、视频等复杂的非线性、非结构化数据转换为标准化、结构化数据进行分析。
此外，人工智能还具备自然语言处理能力，可以从语义层面分析数据信息，而不仅仅是专注于符号处理。
它可以帮助监管机构从数亿交易信息中筛选出最有实力的交易者。
相关或可疑交易数据还可以帮助从业者提取有价值的交易信息，提高监管者的监管效率。
2、合规审查和持续合规评估传统监管合规更多依赖人工核查，多采用统计报告、现场检查等方式，监管机构依靠金融机构提交监管数据和合规报告。
这种监管模式存在明显的时滞性。
那么人工智能有没有可能取代一些监管合规岗位呢？答案是肯定的。
“智能合规官（AICO）”、“机器人辅助合规手册（RACH）”等典型人工智能应用场景正是出于高效、实时的监管合规需求而诞生。
智能合规技术又称“监管雷达”、“智能合规官”，是一种基于认知计算的应用。
通过数字监管协议（RegPort），“机器可读”的规则可以帮助规范规则的发布和使用，可以帮助金融机构和金融科技公司进行合规审计和持续的合规评估，通过使用标准化的规则集来减少歧义和解释错误。
当业务系统运行时，智能合规官会实时发现和识别违反合规要求的流程并提出建议。
同时，在线学习手册将嵌入到机构的各个系统中。
只要有相关业务发生，就会出现在线手册，提示相关规定和要求。
此外，人工智能还可以自主学习监管政策和案例，分析比较不同国家监管文件的相关性和差异性，帮助实现风险评估的全局计算，协助跨国公司准确掌握海外监管规则，提供金融服务。
为机构实现合法跨境业务提供保障。
除了智能合规之外，AI还可以自动生成合规报告。
爱尔兰初创公司AQMETRICS的MiFID II系统采用自动数据采集和分析技术，设计了一个可以自动生成标准化MiFID II报告的系统。
该系统还可以存储报告和原始数据以供审查。
3、KYCKYC（了解你的客户）是金融监管中识别风险、做好风险防控的重要内容。
随着以第三方支付、P2P、互联网理财等为代表的互联网金融快速崛起，金融机构面临着准确识别海量客户风险以及严格反洗钱、反恐的压力。
融资和其他监管合规要求。
传统的KYC流程不仅需要巨大的人力和时间成本，而且准确性低、识别能力有限。
人工智能可以帮助金融机构合规部门减轻一些繁重、枯燥的合规工作。
目前，人脸识别、指纹识别技术等人工智能技术已经成熟，作为验证客户身份、远程开户、人脸识别支付、解决金融安全风险的解决方案正在逐步推广。
例如，京东金融以客户信息收集和验证为基础，建立了基于完整KYC流程的反洗钱模型，并充分利用人脸识别、语音识别、设备指纹等人工智能技术进行身份识别。
筛选和风险调查，提高客户身份。
识别效率。
除了识别客户之外，人工智能还可以用于评估客户风险。
机器学习、自然语言处理（NLP）等人工智能技术可以帮助金融机构从更多维度表征客户身份，建立客户风险视图，实现精准的客户风险评分，并利用规则引擎和算法模型减少反洗钱虚假信息积极的一面。
、提高金融机构对客户的了解和监管合规能力。
例如，美国证券交易委员会（SEC）使用机器学习方法来分析注册申请人填写的描述性披露信息（非结构化数据），以更全面地预测申请人的行为，特别是其潜在的欺诈和不当行为的市场风险以及将这些信息映射到已知的风险级别（例如申请人审查结果或过去的违规行为），从而提高金融机构评估客户风险和监控风险的能力。
能力。
4、风控人工智能对于监控金融机构内部威胁和外部风险，防范反欺诈、反洗钱等金融犯罪也很有帮助。
与传统的人工风险监控相比，爱尔兰电商防欺诈公司Trustev可以在交易对手登录网站时分析客户的登录信息，并进行深入的数据挖掘分析，将交易分为欺诈、可疑、欺诈三类的安全性。
Trustev 自动阻止欺诈交易并将可疑交易转发给人工识别。
在降低人工成本的同时，Trustev还有效提高了欺诈交易的识别率。
此外，基于人工智能技术的“智能合约”还可以与区块链技术相结合，将“区块链+智能合约”技术嵌入到金融监管体系中，符合监管部门对金融机构的内部风控要求和金融科技公司。
、内部审计和合规要求。
由于区块链技术的去中心化、增强信任、分布式共识、不可篡改、可追溯等特性，金融企业可以依靠区块链技术及时发现和追踪贷款诈骗、洗钱等犯罪活动，从而最大限度地降低风险。
屏蔽经营风险。
有人将人工智能的发展分为三个阶段：计算智能、感知智能、认知智能。
DT服务相应的发展就是数据从信息演化到知识，最终成长为数据智能的演化过程。
但目前大多数金融机构的人工智能仍处于从感知智能向认知智能转变的阶段。
上述四种应用场景目前还主要处于感知阶段。
未来，在需求驱动、新技术赋能下，人工智能将更好地服务监管合规。