雖然制定規(guī)章制度是為了保護(hù)消費者和市場，但它們往往很復(fù)雜，因此使得遵守這些制度的成本很高，且具有挑戰(zhàn)性。

像金融服務(wù)和生命科學(xué)這些監(jiān)管嚴(yán)格的行業(yè)，必須承擔(dān)最繁重的合規(guī)成本。據(jù)Deloitte估計，自2008年金融危機(jī)以來，銀行業(yè)的合規(guī)成本增加了60%，而風(fēng)險管理協(xié)會發(fā)現(xiàn)，50%的金融機(jī)構(gòu)僅將其收入的6%到10%用于合規(guī)成本。

人工智能(AI)和智能自動化流程，如RPA（機(jī)器人流程自動化）和NLP（自然語言處理），可以幫助提高效率并降低成本，以滿足監(jiān)管的要求。以下是如何實現(xiàn)的五種方法：

1.用RPA和NLP管理法規(guī)的變更

僅在一年時間里，一個金融機(jī)構(gòu)就可能需要處理高達(dá)3億頁的新法規(guī)，而且這些法規(guī)由多個州、聯(lián)邦或市政當(dāng)局等通過眾多渠道廣為傳播。

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(yīng)到合適的業(yè)務(wù)中，是十分花費時間的。

雖然RPA可以通過編程來收集制度的變更，但還需要理解并應(yīng)用到業(yè)務(wù)流程中去。這就是復(fù)雜的OCR（光學(xué)字符識別）、NLP和AI模型的用武之地。

首先，OCR可以將制度文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器語言。

其次，使用NLP去處理這些機(jī)器語言、理解錯綜復(fù)雜的句子和復(fù)雜的監(jiān)管術(shù)語。

然后，人工智能模型可以利用輸出結(jié)果，根據(jù)過去類似的案例提供政策變化的選項，并通過新法規(guī)過濾以識別與業(yè)務(wù)相關(guān)的法規(guī)。

所有這些功能或方法，都可以為分析師節(jié)省大量的時間，從而降低成本。

2.精簡監(jiān)管報告

確定監(jiān)管報告的內(nèi)容、時間和方式是最耗費時間的。這要求分析師不僅要反復(fù)研讀相關(guān)制度，還要對其進(jìn)行解釋，編寫如何適用于自身業(yè)務(wù)的說明，并將其翻譯成代碼，以便于檢索相關(guān)數(shù)據(jù)。

換一個辦法的話，人工智能可以快速解析非結(jié)構(gòu)化監(jiān)管數(shù)據(jù)以定義報告要求，根據(jù)過去的規(guī)則和情況對其進(jìn)行解釋，并生成代碼以觸發(fā)自動化流程以訪問多個公司資源以構(gòu)建報告。這種監(jiān)管情報方法正在不斷獲得認(rèn)可，以便能夠?qū)鹑诜?wù)和生命科學(xué)這類需要提交新產(chǎn)品批準(zhǔn)的公司提供支持。

3.縮短營銷材料的審核過程

在監(jiān)管嚴(yán)格的市場中，對銷售過程中產(chǎn)生的營銷材料要求合規(guī)。但是，審批不斷涌現(xiàn)新的營銷材料的過程可能是繁瑣的。

制藥公司的營銷內(nèi)容趨勢向個性化發(fā)展。同時，因為合規(guī)官需要確保每條內(nèi)容都與藥品標(biāo)簽一致并合法合規(guī)，這種發(fā)展趨勢以指數(shù)級增加的速度推高合規(guī)成本。由于增加人力來擴(kuò)大這些策略規(guī)模，對成本帶來顯著的提升，因此人工智能現(xiàn)在被用來掃描內(nèi)容，更快更有效地確定合規(guī)性。在某些情況下，人工智能機(jī)器人甚至被用來編輯和編寫符合法規(guī)的營銷文案。

4.減少交易監(jiān)控中的誤報

在金融服務(wù)傳統(tǒng)的基于規(guī)則的交易監(jiān)控系統(tǒng)中，容易觸發(fā)較多次數(shù)的誤報。在某些情況下，誤報率已高達(dá)90%，每個警報都需要合規(guī)官進(jìn)行核查。

通過將AI整合到傳統(tǒng)交易監(jiān)控系統(tǒng)中，可以最大限度地減少錯誤的合規(guī)警報并降低審查成本。被識別出是合法的高風(fēng)險類問題可以提交至合規(guī)官，而那些不合法的問題可以自動解決。

由于合規(guī)官只負(fù)責(zé)處理高風(fēng)險標(biāo)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(xiàn)，人工智能也可用于更新傳統(tǒng)規(guī)則引擎和監(jiān)控系統(tǒng)。

5.進(jìn)行背景和法律調(diào)查

為了限制犯罪和洗錢活動，銀行需要進(jìn)行盡職調(diào)查，以確保新客戶在整個關(guān)系中都是守法行為。根據(jù)某些人的風(fēng)險水平，背景調(diào)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、檢查數(shù)據(jù)庫和審查媒體渠道上。

人工智能和自動化可以簡化這一過程。機(jī)器人可用于抓取網(wǎng)絡(luò)上提到的客戶，并利用情緒分析來標(biāo)記負(fù)面內(nèi)容。使用NLP技術(shù)可以掃描法庭文件，尋找非法活動跡象和相關(guān)媒體的曝光報道。