虽然制定法规是为了保护消费者和市场，但它们通常很复杂、成本高昂且难以遵守。金融服务和生命科学等受到高度监管的行业必须承担合规成本。研究公司德勤估计，自2008年金融危机以来，银行的合规成本增加了60%，国际风险管理协会发现，50%的金融机构将其收入的6%至10%用于合规。AI和智能自动化流程（例如机器人流程自动化(RPA)和自然语言处理(NLP)）可以帮助提高效率并降低成本以满足合规性。方法如下：1.使用RPA和NLP管理监管变化在一年内，金融机构可能需要处理多达3亿页的新法规，这些法规从美国联邦、州或市政当局通过各种渠道传播。收集、整理和理解这些更改并将它们映射到适当的业务领域的手动工作非常耗时。虽然可以对机器人流程自动化进行编程以收集法规变化，但它还需要了解法规并将其应用于业务流程。这就是复杂的光学字符识别、自然语言处理和人工智能模型发挥作用的地方。光学字符识别可以将法规文本转换为机器可读的文本。自然语言处理用于处理文本、理解复杂的句子和复杂的法规术语。接下来，AI模型可以利用输出来根据过去的类似案例提出政策变更选项建议，并过滤新法规以标记与业务相关的法规。所有这些功能都可以为分析师节省大量时间，从而降低成本。2.简化监管报告监管报告中最耗时的事情之一是确定需要报告什么、何时以及如何报告。这要求分析师不仅要审查法规，还要对其进行解释，编写有关法规如何适用于其业务的文本，并将其转化为代码以检索相关数据。或者，AI可以快速解析非结构化监管数据以定义报告要求，根据过去的规则和情况对其进行解释，并生成代码以触发自动化流程以访问多个公司资源以构建报告。这种监管情报方法正在获得支持，以支持金融服务报告以及需要提交新产??品以供批准的生命科学相关企业。3.缩短营销材料的审核过程在高度监管的市场中销售过程要求营销材料合规。然而，批准源源不断的新营销材料的过程可能很繁琐。制药公司个性化营销内容的趋势正在以指数级速度推高合规成本，因为合规官需要确保每条内容都符合药品标签和法规。由于增加人力来扩展这些政策会增加大量成本，人工智能现在被用来扫描内容并更快、更有效地确定合规性。在某些情况下，人工智能机器人甚至被用来编辑和编写符合监管要求的营销文案。4.减少交易监控中的错误金融服务中传统的基于规则的交易监控系统容易出现过多的误报。在某些情况下，误报率高达90%，每条告警都需要合规人员审核。通过将AI集成到传统交易监控系统中，可以最大限度地减少虚假合规警报并降低审计成本。被认为合法的高风险问题可以上报给合规人员，这些问题不是可以自动解决的。由于合规人员只处理标记为高风险的交易，因此可以将这些资源重新部署到可以增加更多价值的地方。随着新趋势的发现，人工智能还可用于更新传统规则引擎和监控系统。5.进行背景和法律检查为了限制犯罪活动和洗钱活动，银行需要进行尽职调查以确保新客户遵守法律并在整个关系中保持这种行为。背景调查可能需要2到24小时不等，具体取决于某些人的风险级别。大部分时间都花在收集文件、检查数据库和审查媒体上。人工智能和自动化可以简化这个过程。机器人可用于抓取网络内容并使用情绪分析来标记负面内容。自然语言处理技术可以扫描法庭文件以寻找非法活动的迹象和最相关的媒体报道以供分析。
