雖然制定法規是為了保護消費者和市場，但它們往往很複雜，成本高昂，而且難以遵守。
金融服務和生命科學等高度監管的產業必須承擔合規成本的代價。研究機構德勤公司估計，自從2008年發生金融危機以來，銀行的合規性成本增加了60%，國際風險管理協會發現50%的金融機構將其收入的6%到10%用於合規。
人工智慧和智慧自動化流程，例如機器人流程自動化(RPA)和自然語言處理(NLP)可以幫助提高效率並降低成本，以滿足合規性。其方法如下：
在一年內，金融機構可能需要處理多達3億頁的新法規，這些法規從美國聯邦、各州或市政當局透過各種管道傳播。收集、整理和理解這些變更並將其對應到適當的業務領域的人工工作非常耗時。
雖然可以對機器人流程自動化進行程式設計以收集法規變更，但還需要了解法規並將其應用於業務流程。這就是複雜的光學字元辨識、自然語言處理和人工智慧模型發揮重要的地方。
所有這些功能都可以為分析師節省大量時間，從而降低成本。
監管報告中最大的時間消耗之一是確定需要報告的內容、時間和方式。這要求分析師不僅要審查法規，還要對其進行解釋，編寫有關法規如何適用於其業務的文本，並將其翻譯成程式碼以便檢索相關資料。
或者，人工智慧可以快速解析非結構化監管資料以定義報告要求，根據過去的規則和情況對其進行解釋，並產生程式碼以觸發自動化流程，以存取多個公司資源以構建報告。這種監管情報方法正在獲得支持，以支持金融服務報告以及需要提交新產品批准的生命科學相關企業。
在高度監管的市場中銷售的過程要求行銷資料合規。然而，批准新行銷材料持續流動的過程可能會很繁重。
製藥公司向個人化行銷內容發展的趨勢正在以指數速度推高合規成本，因為合規人員需要確保每條內容都符合藥品標籤和法規。由於增加人力來擴展這些策略會顯著增加成本，因此現在使用人工智慧來掃描內容並更快、更有效地確定合規性。在某些情況下，人工智慧機器人甚至被用於編輯和編寫符合法規的行銷文案。
金融服務中傳統的基於規則的交易監控系統容易產生過多的誤報。在某些情況下，誤報率已達到90%，每個警報都需要由合規人員審查。
透過將人工智慧整合到傳統交易監控系統中，可以最大限度地減少錯誤的合規警報，並降低審查成本。被認為是合法的高風險問題可以提升到合規人員，而這些不是可以自動解決的問題。由於合規人員只處理高風險標記的交易，這些資源可以重新部署到可以增加更多價值的地方。隨著新趨勢的確定，人工智慧還可用於更新傳統的規則引擎和監控系統。
為了限制犯罪活動和洗錢活動，銀行需要進行盡職調查，以確保新客戶遵守法律，並在整個關係中保持這種行為。根據某些個人的風險水平，背景調查可能需要2到24小時。大部分時間都花在收集文件、檢查資料庫和審查媒體。人工智慧和自動化可以簡化這個過程。機器人可用於抓取網路內容並利用情緒分析來標記負面內容。自然語言處理技術可以掃描法庭文件，尋找非法活動的跡象和與分析最相關的媒體報導。
以上是利用人工智慧和自動化降低合規性成本的五種方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
