虽然制定法规是为了保护消费者和市场，但它们往往很复杂，成本高昂，并且难以遵守。
金融服务和生命科学等高度监管的行业必须承担合规成本的代价。调研机构德勤公司估计，自从2008年发生金融危机以来，银行的合规性成本增加了60%，国际风险管理协会发现50%的金融机构将其收入的6%到10%用于合规。
人工智能和智能自动化流程，例如机器人流程自动化(RPA)和自然语言处理(NLP)可以帮助提高效率并降低成本，以满足合规性。其方法如下：
在一年内，金融机构可能需要处理多达3亿页的新法规，这些法规从美国联邦、各州或市政当局通过各种渠道传播。收集、整理和理解这些更改并将其对应到适当的业务领域的人工工作非常耗时。
虽然可以对机器人流程自动化进行编程以收集法规变更，但还需要了解法规并将其应用于业务流程。这就是复杂的光学字符识别、自然语言处理和人工智能模型发挥重要的地方。
所有这些功能都可以为分析师节省大量时间，从而降低成本。
监管报告中最大的时间消耗之一是确定需要报告的内容、时间和方式。这要求分析师不仅要审查法规，还要对其进行解释，编写有关法规如何适用于其业务的文本，并将其翻译成代码以便检索相关数据。
或者，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获得支持，以支持金融服务报告以及需要提交新产品批准的生命科学相关企业。
在高度监管的市场中销售的过程要求营销材料合规。然而，批准新营销材料持续流动的过程可能会很繁重。
制药公司向个性化营销内容发展的趋势正在以指数速度推高合规成本，因为合规人员需要确保每条内容都符合药品标签和法规。由于增加人力来扩展这些策略会显著增加成本，因此现在使用人工智能来扫描内容并更快、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于编辑和编写符合法规的营销文案。
金融服务中传统的基于规则的交易监控系统容易产生过多的误报。在某些情况下，误报率已达到90%，每个警报都需要由合规人员审查。
通过将人工智能集成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。被认为是合法的高风险问题可以提升到合规人员，而这些不是可以自动解决的问题。由于合规人员只处理高风险标记的交易，这些资源可以重新部署到可以增加更多价值的地方。随着新趋势的确定，人工智能还可用于更新传统的规则引擎和监控系统。
为了限制犯罪活动和洗钱活动，银行需要进行尽职调查，以确保新客户遵守法律，并在整个关系中保持这种行为。根据某些个人的风险水平，背景调查可能需要2到24小时。大部分时间都花在收集文件、检查数据库和审查媒体上。人工智能和自动化可以简化这个过程。机器人可用于抓取网络内容并利用情绪分析来标记负面内容。自然语言处理技术可以扫描法庭文件，寻找非法活动的迹象和与分析最相关的媒体报道。
以上是利用人工智能和自动化降低合规性成本的五种方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
