用AI和自动化降低合规成本的五种方法
虽然制定规章制度是为了保护消费者和市场，但它们往往很复杂，因此使得遵守这些制度的成本很高，且具有挑战性。像金融服务和生命科学这些监管严格的行业，必须承担最繁重的合规成本。据Deloitte估计，自2008年金融危机以来，银行业的合规成本增加了60%，而风险管理协会发现，50%的金融机构仅将其收入的6%到10%用于合规成本。人工智能(AI)和智能自动化流程，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，以满足监管的要求。以下是如何实现的五种
虽然制定规章制度是为了保护消费者和市场，但它们往往很复杂，因此使得遵守这些制度的成本很高，且具有挑战性。
像金融服务和生命科学这些监管严格的行业，必须承担最繁重的合规成本。据 Deloitte 估计，自 2008 年金融危机以来，银行业的合规成本增加了 60%，而风险管理协会发现，50% 的金融机构仅将其收入的 6% 到 10% 用于合规成本。
人工智能 (AI) 和智能自动化流程，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，以满足监管的要求。以下是如何实现的五种方法：
1. 用 RPA 和 NLP 管理法规的变更
仅在一年时间里，一个金融机构就可能需要处理高达 3 亿页的新法规，而且这些法规由多个州、联邦或市政当局等通过众多渠道广为传播。
那些需要人工参与的工作，如收集、分类、理解其中的变化以及将它们对应到合适的业务中，是十分花费时间的。
虽然 RPA 可以通过编程来收集制度的变更，但还需要理解并应用到业务流程中去。这就是复杂的 OCR（光学字符识别）、NLP 和 AI 模型的用武之地。
- 首先，OCR 可以将制度文本转换为机器语言。
- 其次，使用 NLP 去处理这些机器语言、理解错综复杂的句子和复杂的监管术语。
- 然后，人工智能模型可以利用输出结果，根据过去类似的案例提供政策变化的选项，并通过新法规过滤以识别与业务相关的法规。
所有这些功能或方法，都可以为分析师节省大量的时间，从而降低成本。
2. 精简监管报告
确定监管报告的内容、时间和方式是最耗费时间的。这要求分析师不仅要反复研读相关制度，还要对其进行解释，编写如何适用于自身业务的说明，并将其翻译成代码，以便于检索相关数据。
换一个办法的话，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不断获得认可，以便能够对金融服务和生命科学这类需要提交新产品批准的公司提供支持。
3. 缩短营销材料的审核过程
在监管严格的市场中，对销售过程中产生的营销材料要求合规。但是，审批不断涌现新的营销材料的过程可能是繁琐的。
制药公司的营销内容趋势向个性化发展。同时，因为合规官需要确保每条内容都与药品标签一致并合法合规，这种发展趋势以指数级增加的速度推高合规成本。由于增加人力来扩大这些策略规模，对成本带来显著的提升，因此人工智能现在被用来扫描内容，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法规的营销文案。
4. 减少交易监控中的误报
在金融服务传统的基于规则的交易监控系统中，容易触发较多次数的误报。在某些情况下，误报率已高达 90%，每个警报都需要合规官进行核查。
通过将 AI 整合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。被识别出是合法的高风险类问题可以提交至合规官，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，这些资源可以重新部署到其他价值更多的地方。还有另一种新的趋势出现，人工智能也可用于更新传统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中都是守法行为。根据某些人的风险水平，背景调查可能需要 2 — 24 小时不等。其中大部分时间都用在收集文件、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一过程。机器人可用于抓取网络上提到的客户，并利用情绪分析来标记负面内容。使用 NLP 技术可以扫描法庭文件，寻找非法活动迹象和相关媒体的曝光报道。
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