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Cinq façons de réduire les coûts de conformité grâce à l'intelligence artificielle et à l'automatisation
Cinq façons de réduire les coûts de conformité grâce à l'intelligence artificielle et à l'automatisation
Bien que des réglementations soient adoptées pour protéger les consommateurs et le marché, elles sont souvent complexes, coûteuses et difficiles à respecter.
Les secteurs hautement réglementés tels que les services financiers et les sciences de la vie doivent supporter le coût de la conformité. Le cabinet d'études Deloitte estime que les coûts de conformité des banques ont augmenté de 60 % depuis la crise financière de 2008, et l'International Risk Management Association a constaté que 50 % des institutions financières consacrent 6 à 10 % de leurs revenus à la conformité.
L'intelligence artificielle et les processus automatisés intelligents tels que l'automatisation des processus robotiques (RPA) et le traitement du langage naturel (NLP) peuvent contribuer à accroître l'efficacité et à réduire les coûts pour respecter la conformité. Voici comment procéder :
1. Utilisez la RPA et la NLP pour gérer les changements réglementaires
En un an, les institutions financières pourraient devoir traiter jusqu'à 300 millions de pages de nouvelles réglementations, qui sont diffusées via divers canaux depuis le gouvernement fédéral, étatique ou municipal des États-Unis. autorités. L'effort manuel consistant à collecter, rassembler et comprendre ces changements et à les mapper aux domaines d'activité appropriés prend du temps.
Bien que la RPA puisse être programmée pour collecter les modifications réglementaires, il est également nécessaire de comprendre les réglementations et de les appliquer aux processus métier. C’est là qu’interviennent les modèles sophistiqués de reconnaissance optique de caractères, de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle.
- La reconnaissance optique de caractères peut convertir un texte réglementaire en texte lisible par machine.
- Le traitement du langage naturel est utilisé pour traiter du texte, comprendre des phrases complexes et des termes réglementaires complexes.
- Ensuite, le modèle d'IA peut exploiter les résultats pour fournir des options de changements de politique basées sur des cas passés similaires, filtrés par de nouvelles réglementations pour signaler les réglementations pertinentes pour l'entreprise.
Toutes ces fonctionnalités peuvent faire gagner beaucoup de temps aux analystes, réduisant ainsi les coûts.
2. Simplifier les rapports réglementaires
L'une des tâches les plus chronophages en matière de rapports réglementaires consiste à déterminer ce qui doit être déclaré, quand et comment. Cela oblige les analystes non seulement à examiner les réglementations, mais également à les interpréter, à rédiger des textes expliquant comment les réglementations s'appliquent à leur entreprise et à les traduire en code afin que les données pertinentes puissent être récupérées.
Alternativement, l'IA peut analyser rapidement les données réglementaires non structurées pour définir les exigences en matière de reporting, les interpréter en fonction des règles et circonstances passées, et générer du code pour déclencher des processus automatisés permettant d'accéder à plusieurs ressources de l'entreprise pour créer des rapports. Cette approche de la veille réglementaire gagne du terrain pour soutenir les rapports sur les services financiers ainsi que les entreprises liées aux sciences de la vie qui doivent soumettre de nouvelles approbations de produits.
3. Raccourcir le processus d'examen des supports marketing
Le processus de vente sur un marché hautement réglementé nécessite que les supports marketing soient conformes. Cependant, le processus d’approbation du flux continu de nouveaux supports marketing peut s’avérer onéreux.
La tendance des sociétés pharmaceutiques à privilégier le contenu marketing personnalisé fait augmenter les coûts de conformité à un rythme exponentiel, car le personnel chargé de la conformité doit s'assurer que chaque élément de contenu est conforme à l'étiquetage et aux réglementations des médicaments. Étant donné que l’augmentation de la main-d’œuvre pour faire évoluer ces politiques peut augmenter considérablement les coûts, l’intelligence artificielle est désormais utilisée pour analyser le contenu et déterminer la conformité plus rapidement et plus efficacement. Dans certains cas, les robots IA sont même utilisés pour éditer et rédiger des textes marketing conformes à la réglementation.
4. Réduire les erreurs dans la surveillance des transactions
Les systèmes traditionnels de surveillance des transactions basés sur des règles dans les services financiers ont tendance à produire trop de faux positifs. Dans certains cas, le taux de fausses alarmes a atteint 90 % et chaque alerte doit être examinée par le personnel de conformité.
En intégrant l'intelligence artificielle dans les systèmes traditionnels de surveillance des transactions, les fausses alertes de conformité peuvent être minimisées et les coûts d'examen réduits. Les problèmes à haut risque jugés légitimes peuvent être signalés au personnel chargé de la conformité, et ces problèmes ne peuvent pas être résolus automatiquement. Étant donné que le personnel de conformité ne gère que les transactions signalées à haut risque, ces ressources peuvent être redéployées là où elles peuvent ajouter davantage de valeur. L’IA peut également être utilisée pour mettre à jour les moteurs de règles et les systèmes de surveillance traditionnels à mesure que de nouvelles tendances sont identifiées.
5. Effectuer des vérifications d'antécédents et des vérifications juridiques
Pour limiter les activités criminelles et le blanchiment d'argent, les banques doivent faire preuve de diligence raisonnable pour s'assurer que les nouveaux clients respectent la loi et maintiennent ce comportement tout au long de la relation. Selon le niveau de risque de certaines personnes, la vérification des antécédents peut prendre de 2 à 24 heures. Une grande partie du temps est consacrée à la collecte de documents, à la vérification des bases de données et à l'examen des médias. L'intelligence artificielle et l'automatisation peuvent rationaliser ce processus. Les robots peuvent être utilisés pour explorer le contenu Web et utiliser l'analyse des sentiments pour signaler le contenu négatif. La technologie de traitement du langage naturel peut analyser les documents judiciaires à la recherche de signes d'activités illégales et de rapports médiatiques les plus pertinents pour l'analyse.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
