Cinq façons de réduire les coûts de conformité grâce à l'IA et à l'automatisation

Bien que des réglementations et des règles soient mises en place pour protéger les consommateurs et le marché, elles sont souvent complexes, ce qui rend leur respect coûteux et difficile.

Les secteurs strictement réglementés comme les services financiers et les sciences de la vie doivent supporter les coûts de conformité les plus élevés. Deloitte estime que les coûts de conformité dans le secteur bancaire ont augmenté de 60 % depuis la crise financière de 2008, tandis que le Risk Management Institute a constaté que 50 % des institutions financières consacrent seulement 6 à 10 % de leurs revenus aux coûts de conformité.

L'intelligence artificielle (IA) et les processus automatisés intelligents, tels que RPA (Robotic Process Automation) et NLP (Natural Language Processing), peuvent contribuer à améliorer l'efficacité et à réduire les coûts pour répondre aux exigences réglementaires. Voici cinq façons de procéder :

1. Gérer les changements réglementaires avec la RPA et le NLP

En un an seulement, une institution financière peut avoir besoin de traiter jusqu'à 300 millions de pages de nouvelles réglementations, composées de multiples diffusions larges à travers de nombreux canaux, y compris les autorités étatiques, fédérales ou municipales.

Les tâches qui nécessitent une participation manuelle, telles que la collecte, la classification, la compréhension des changements et leur mappage aux entreprises appropriées, prennent beaucoup de temps.

Bien que la RPA puisse collecter les modifications du système via la programmation, elle doit encore être comprise et appliquée aux processus métier. C’est là qu’interviennent les modèles sophistiqués d’OCR (Optical Character Recognition), de NLP et d’IA.

• Premièrement, l'OCR peut convertir le texte institutionnel en langage machine.
• Deuxièmement, utilisez la PNL pour traiter ces langages machine, comprendre des phrases complexes et une terminologie réglementaire complexe.
• Le modèle d'IA peut ensuite exploiter les résultats pour fournir des options de changement de politique basées sur des cas passés similaires et filtrer les nouvelles réglementations pour identifier les réglementations pertinentes pour l'entreprise.

Toutes ces fonctions ou méthodes peuvent faire gagner beaucoup de temps aux analystes et ainsi réduire les coûts.

2. Rationaliser les rapports réglementaires

Déterminer le contenu, le temps et la méthode des rapports réglementaires est la tâche la plus longue. Cela nécessite que les analystes non seulement lisent et relisent les systèmes concernés, mais également les expliquent, rédigent des instructions sur la manière dont ils s'appliquent à leur propre entreprise et les traduisent en code afin que les données pertinentes puissent être récupérées.

En d'autres termes, l'IA peut analyser rapidement les données réglementaires non structurées pour définir les exigences en matière de reporting, les interpréter en fonction des règles et des circonstances passées, et générer du code pour déclencher des processus automatisés permettant d'accéder à plusieurs ressources de l'entreprise afin de créer des rapports. Cette approche de la veille réglementaire est de plus en plus acceptée pour aider les entreprises telles que les services financiers et les sciences de la vie qui doivent soumettre de nouvelles approbations de produits.

3. Raccourcir le processus d'examen des supports marketing

Dans un marché strictement réglementé, la conformité est requise pour les supports marketing générés au cours du processus de vente. Cependant, le processus d’approbation des nouveaux supports marketing qui apparaissent constamment peut s’avérer fastidieux.

La tendance du contenu marketing des sociétés pharmaceutiques évolue vers la personnalisation. Dans le même temps, cette évolution fait grimper les coûts de conformité à un rythme exponentiel, car les responsables de la conformité doivent s'assurer que chaque élément de contenu est conforme à l'étiquetage des médicaments et conforme à la loi. Alors que le coût de la main-d’œuvre supplémentaire pour faire évoluer ces politiques augmente considérablement, l’intelligence artificielle est désormais utilisée pour analyser le contenu et déterminer la conformité plus rapidement et plus efficacement. Dans certains cas, les robots IA sont même utilisés pour éditer et rédiger des textes marketing conformes à la réglementation.

4. Réduire les faux positifs dans la surveillance des transactions

Dans le système traditionnel de surveillance des transactions des services financiers basé sur des règles, il est facile de déclencher un nombre plus élevé de faux positifs. Dans certains cas, les taux de fausses alarmes ont atteint jusqu'à 90 %, chaque alerte nécessitant une vérification par un responsable de la conformité.

En intégrant l'IA dans les systèmes traditionnels de surveillance des transactions, les fausses alertes de conformité peuvent être minimisées et les coûts d'examen réduits. Les problèmes à haut risque identifiés comme légitimes peuvent être soumis au responsable de la conformité, tandis que ceux qui ne sont pas légitimes peuvent être résolus automatiquement.

Étant donné que les agents de conformité sont uniquement responsables du traitement des transactions signalées à haut risque, ces ressources peuvent être redéployées vers d'autres lieux de plus grande valeur. Une autre nouvelle tendance émerge, selon laquelle l’intelligence artificielle peut également être utilisée pour mettre à jour les moteurs de règles et les systèmes de surveillance traditionnels.

5. Effectuer des vérifications d'antécédents et des vérifications juridiques

Pour limiter les activités criminelles et de blanchiment d'argent, les banques doivent faire preuve de diligence raisonnable pour s'assurer que les nouveaux clients respectent la loi tout au long de leur relation. Selon le niveau de risque d'une personne, une vérification des antécédents peut prendre de 2 à 24 heures. Une grande partie de ce temps a été consacrée à rassembler des documents, à vérifier des bases de données et à examiner les médias.

L'intelligence artificielle et l'automatisation peuvent simplifier ce processus. Les robots peuvent être utilisés pour récupérer les mentions des clients sur le Web et utiliser l'analyse des sentiments pour signaler le contenu négatif. Utilisez la technologie PNL pour analyser les documents judiciaires à la recherche de signes d’activités illégales et d’une exposition médiatique pertinente.

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