增加对人工智能的使用可以提高合规管理的效率并降低成本。 这对高度监管行业的 CIO 来说意味着什么。
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，因此成本高昂且难以遵守。
金融服务和生命科学等高度监管的行业必须承担最重要的合规成本。德勤估计，自 2008 年金融危机以来，银行的合规成本增加了 60%，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。
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法规遵从性。就是这样：
1. 使用 RPA 和 NLP 管理法规变更
在一年内，一家金融机构可能需要处理多达 3 亿页的新法规，这些法规从多个州、联邦或市政当局通过各种渠道传播。收集、分类和理解这些变化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 RPA 进行编程以收集法规变更，但还需要了解法规并将其应用于业务流程。这就是复杂的 OCR（光学字符识别）、NLP 和 AI 模型的用武之地。
OCR 可以将监管文本转换为机器可读的文本。
然后使用 NLP 处理文本、理解复杂的句子和复杂的监管术语。
接下来，人工智能模型可以利用输出为基于类似过去案例的政策更改提供选项，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
监管报告中最大的时间消耗之一是确定需要报告的内容、时间和方式。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，并将其翻译成代码以检索相关数据。
或者，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支持，以支持金融服务报告以及需要提交新产品批准的生命科学公司。
3. 缩短营销材料的审核流程
在高度监管的市场中销售的过程要求营销材料合规。然而，批准新营销材料的持续流动的过程可能是繁重的。
制药公司向个性化营销内容发展的趋势正在以指数速度推高合规成本，因为合规官员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策略会显着增加成本，因此人工智能现在用于扫描内容并更快、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于编辑和编写符合法规的营销文案。
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产生过多的误报。在某些情况下，误报率已达到 90%，每个警报都需要由合规官审查。
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错误的合规警报并降低审查成本。被认为是合法的高风险问题可以提升到合规官，而那些不是可以自动解决的问题。由于合规官只处理高风险标记的交易，这些资源可以重新部署到可以增加更多价值的地方。随着新趋势的确定，人工智能还可用于更新传统的规则引擎和监控系统。
5. 进行背景和法律调查
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。根据某些个人的风险水平，背景调查可能需要 2 到 24 小时。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以提及客户并利用情绪分析来标记负面内容。 NLP 技术可以扫描法庭文件以寻找与分析最相关的非法活动迹象和媒体提及。
原文：https://cio.ceo/5-ways-reduce-compliance-costs-ai-and-automation
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