雖然制定規章制度是為了保護消費者和市場，但它們往往很複雜，因此使得遵守這些制度的成本很高，且具有挑戰性。
就像金融服務和生命科學這些嚴格監管的行業，必須承擔最繁重的合規成本。根據 Deloitte 估計，自 2008 年金融危機以來，銀行業的合規成本增加了 60%，而風險管理協會發現，50% 的金融機構僅將其收入的 6% 到 10% 用於合規成本。
人工智慧 (AI) 和智慧自動化流程，如 RPA（機器人流程自動化） 和 NLP（自然語言處理）， 可以幫助提高效率並降低成本，以滿足監管的要求。以下是如何實現的五種方法：
僅在一年時間裡，一個金融機構就可能需要處理高達3 億頁的新法規，而且這些法規由多個州、聯邦或市政當局等透過眾多管道廣為傳播。
那些需要人工參與的工作，如收集、分類、理解其中的變化以及將它們對應到合適的業務中，是十分花費時間的。
雖然 RPA 可以透過程式設計來收集制度的變更，但還需要理解並應用到業務流程中去。這就是複雜的 OCR（光學字元辨識）、NLP 和 AI 模型的用武之地。
所有這些功能或方法，都可以為分析師節省大量的時間，從而降低成本。
確定監管報告的內容、時間和方式是最耗費時間的。這要求分析師不僅要反覆研讀相關制度，還要對其進行解釋，編寫如何適用於自身業務的說明，並將其翻譯成程式碼，以便於檢索相關資料。
換一個辦法的話，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建構報告。這種監管情報方法正在不斷獲得認可，以便能夠對金融服務和生命科學這類需要提交新產品批准的公司提供支援。
在監管嚴格的市場中，對銷售過程中產生的行銷資料要求符合。但是，審批不斷湧現新的行銷資料的過程可能是繁瑣的。
製藥公司的行銷內容趨勢朝向個人化發展。同時，因為合規官需要確保每個內容都與藥品標籤一致且合法合規，這種發展趨勢以指數級增加的速度推高合規成本。由於增加人力來擴大這些策略規模，對成本帶來顯著的提升，因此人工智慧現在被用來掃描內容，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來編輯和編寫符合法規的行銷文案。
在金融服務傳統的基於規則的交易監控系統中，容易觸發較多次數的誤報。在某些情況下，誤報率已高達 90%，每個警報都需要合規官進行核查。
透過將 AI 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。被識別出是合法的高風險類問題可以提交至合規官，而那些不合法的問題可以自動解決。
由於合規官只負責處理高風險標記的交易，這些資源可以重新部署到其他價值更多的地方。還有另一種新的趨勢出現，人工智慧也可用於更新傳統規則引擎和監控系統。
為了限制犯罪和洗錢活動，銀行需要進行盡職調查，以確保新客戶在整個關係中都是守法行為。根據某些人的風險水平，背景調查可能需要 2 — 24 小時不等。其中大部分時間都用在收集文件、檢查資料庫和審查媒體管道。
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上提到的客戶，並利用情緒分析來標記負面內容。使用 NLP 技術可以掃描法庭文件，尋找非法活動跡象和相關媒體的曝光報告。
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