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，因此合规成本高昂且具有挑战性。金融服务和生命科学等监管严格的行业必须承担最沉重的合规成本。德勤估计，自2008年金融危机以来，银行业的合规成本增加了60%，而风险管理研究所发现，50%的金融机构仅将其收入的6%至10%用于合规成本。人工智能(AI)和智能自动化流程，例如RPA（机器人流程自动化）和NLP（自然语言处理），可以帮助提高效率并降低成本以满足监管要求。这里有五种方法可以做到：1.使用RPA和NLP管理监管变化在短短一年内，一家金融机构可能需要处理多达3亿页的新法规，而这些法规由多个州、联邦发布机构等或市政当局等通过多种渠道广泛传播。那些需要人工参与的工作，比如收集、分类、理解变化并对应到合适的业务，是非常耗时的。虽然RPA可以通过编程收集系统变化，但仍然需要对其进行理解并将其应用到业务流程中。这就是复杂的OCR（光学字符识别）、NLP和AI模型发挥作用的地方。首先，OCR可以将机构文本转换为机器语言。第二，用NLP来处理这个机器语言，理解错综复杂的句子和复杂的监管术语。然后，AI模型可以使用输出来根据类似的过去案例提供政策变更选项，并过滤新法规以识别与业务相关的法规。所有这些功能或方法都可以为分析人员节省大量时间，从而降低成本。2.简化监管报告确定监管报告的内容、时间和方式是最耗时的。这要求分析师不仅要仔细研究相关制度，还要对其进行解释，编写说明，说明如何将其应用于业务，并将其转化为代码，以便于检索相关数据。换句话说，人工智能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认可，以支持金融服务和生命科学等需要提交新产??品以供批准的公司。3.缩短营销材料的审核流程在高度监管的市场中，销售过程中产生的营销材料需要合规。但是批准源源不断的新营销材料的过程可能很麻烦。制药公司的营销内容趋势是个性化。同时，由于合规官需要确保每一项内容都与药品标签一致，合法合规，这种发展趋势正以指数级的速度推高合规成本。由于增加人力来扩展这些政策会导致成本显着增加，因此人工智能现在被用于扫描内容以更快、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、减少交易监控误报在传统的基于规则的金融业务交易监控系统中，很容易引发大量的误报。在某些情况下，误报率高达90%，要求合规人员审查每个警报。通过将人工智能纳入传统交易监控系统，可以最大限度地减少虚假合规警报并降低审计成本。被确定为合法的高风险问题可以提交给合规官，而那些不合法的问题可以自动解决。由于合规官只负责处理高风险标记的交易，因此可以将这些资源重新部署到其他更有价值的地方。另一个新趋势正在出现，人工智能也可以用来更新传统的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和洗钱活动，银行需要进行尽职调查，以确保新客户在整个关系过程中遵守法律。背景调查可能需要2到24小时不等，具体取决于某人的风险级别。大部分时间都花在了收集文件、检查数据库和审查媒体渠道上。人工智能和自动化可以简化这个过程。机器人可用于在网络上抓取对客户的提及，并使用情绪分析来标记负面内容。可以使用NLP技术扫描法院文件，以查找非法活动和媒体曝光的迹象。
