AI と自動化でコンプライアンス コストを削減する 5 つの方法

消費者と市場を保護するために規制やルールが制定されていますが、多くの場合、それらは複雑であり、それらの遵守はコストがかかり、困難なものとなっています。

金融サービスやライフ サイエンスなどの厳しく規制されている業界は、最も大きなコンプライアンス コストを負担する必要があります。 Deloitte は、2008 年の金融危機以来、銀行業界のコンプライアンス コストが 60% 増加したと推定しています。一方、リスク管理協会は、金融機関の 50% が収益の 6% ～ 10% しかコンプライアンス コストに費やしていないことを発見しました。

人工知能 (AI) と、RPA (ロボット プロセス オートメーション) や NLP (自然言語処理) などのインテリジェントな自動プロセスは、規制要件を満たすために効率を向上させ、コストを削減するのに役立ちます。

1. RPA と NLP を使用して規制変更を管理する

金融機関は、1 年だけで最大 3 億ページの新しい規制とこれらの規制を処理する必要がある可能性があります。規制は、複数の州、連邦、地方自治体などの当局によって多数のチャネルを通じて広く普及されています。

変更の収集、分類、理解、適切なビジネスへのマッピングなど、手動による参加が必要なタスクは非常に時間がかかります。

RPA はプログラミングを通じてシステムの変更を収集できますが、それでも理解してビジネス プロセスに適用する必要があります。ここで、高度な OCR (光学式文字認識)、NLP、AI モデルが登場します。

• まず、OCR は機関のテキストを機械語に変換できます。
• 2 番目に、NLP を使用してこれらの機械語を処理し、複雑な文章や複雑な規制用語を理解します。
• AI モデルは、その出力を活用して、過去の同様の事例に基づいて政策変更のオプションを提供したり、新しい規制をフィルタリングしてビジネス関連の規制を特定したりできます。

これらの関数やメソッドはすべて、アナリストの時間を大幅に節約し、コストを削減します。

2. 規制報告の合理化

規制報告の内容、時間、方法の決定には最も時間がかかります。そのためには、アナリストは関連するシステムを何度も読んだり再読したりするだけでなく、システムを説明し、システムを自分のビジネスにどのように適用するかについての指示を書き、関連するデータを取得できるようにコードに変換する必要があります。

あるいは、AI は非構造化規制データを迅速に解析してレポート要件を定義し、過去のルールや状況に基づいて解釈し、複数の企業リソースにアクセスしてレポートを作成するための自動化プロセスをトリガーするコードを生成できます。規制インテリジェンスへのこのアプローチは、新製品の承認を申請する必要がある金融サービスやライフサイエンスなどの企業をサポートするためにますます受け入れられてきています。

3. マーケティング資料のレビュー プロセスを短縮する

厳しく規制された市場では、販売プロセス中に作成されるマーケティング資料にはコンプライアンスが要求されます。ただし、絶えず登場する新しいマーケティング資料を承認するプロセスは面倒な場合があります。

製薬会社のマーケティング コンテンツのトレンドは、パーソナライゼーションに向かって発展しています。同時に、コンプライアンス責任者は、すべてのコンテンツが医薬品ラベルと一致し、法的に準拠していることを確認する必要があるため、この発展によりコンプライアンスコストが急激に上昇しています。これらのポリシーを拡張するために人員を追加するコストが大幅に増加する中、コンテンツをスキャンしてコンプライアンスをより迅速かつ効率的に判断するために人工知能が使用されるようになりました。場合によっては、AI ボットが規制に準拠したマーケティング コピーの編集や作成に使用されることもあります。

4. トランザクション監視における誤検知の削減

金融サービスの従来のルールベースのトランザクション監視システムでは、大量の誤検知が簡単に発生します。場合によっては、誤警報率が 90% に達しており、各警報にはコンプライアンス担当者による検証が必要です。

AI を従来のトランザクション監視システムに統合することで、誤ったコンプライアンス アラートを最小限に抑え、レビュー コストを削減できます。正当であると特定された高リスクの問題はコンプライアンス担当者に問い合わせることができ、正当でない問題は自動的に解決されます。

コンプライアンス担当者は高リスクのフラグが立てられた取引の処理のみを担当するため、これらのリソースをより価値のある他の分野に再配置できます。人工知能を使用して従来のルール エンジンや監視システムを更新できる、もう 1 つの新しいトレンドが出現しています。

5.身元調査と法的調査の実施

犯罪行為やマネーロンダリング行為を制限するために、銀行はデューデリジェンスを実施して、新規顧客が関係全体を通じて法律を遵守していることを確認する必要があります。誰かのリスクレベルに応じて、身元調査には 2 ～ 24 時間かかる場合があります。その時間の多くは、文書の収集、データベースのチェック、報道機関のレビューに費やされました。

人工知能と自動化により、このプロセスを合理化できます。ボットを使用すると、ウェブ全体で顧客の言及を収集し、感情分析を使用してネガティブなコンテンツにフラグを立てることができます。 NLP テクノロジーを使用して法廷文書をスキャンし、違法行為や関連するメディア露出の兆候がないか確認します。

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