人工知能と自動化でコンプライアンスコストを削減する 5 つの方法

消費者と市場を保護するために規制が制定されていますが、多くの場合、規制は複雑でコストがかかり、遵守することが困難です。

金融サービスやライフサイエンスなどの規制の厳しい業界は、コンプライアンスのコストを負担する必要があります。調査会社デロイトは、銀行のコンプライアンスコストが2008年の金融危機以来60％増加したと推定しており、国際リスク管理協会は金融機関の50％が収益の6％から10％をコンプライアンスに費やしていることを明らかにした。

人工知能と、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) や自然言語処理 (NLP) などのインテリジェントな自動プロセスは、コンプライアンスを満たすための効率の向上とコストの削減に役立ちます。方法は次のとおりです:

1. RPA と NLP を使用して規制変更を管理する

金融機関は、1 年で 3 億ページもの新しい規制に対処する必要がある可能性があります。米国の連邦、州、地方自治体からさまざまなルートを通じて提供されます。これらの変更を収集、照合、理解して、適切なビジネス領域にマッピングする手作業の作業には時間がかかります。

RPA は規制の変更を収集するようにプログラムできますが、規制を理解し、ビジネス プロセスに適用する必要もあります。ここで、高度な光学式文字認識、自然言語処理、人工知能モデルが活躍します。

• 光学式文字認識は、規制テキストを機械可読テキストに変換できます。
• 自然言語処理は、テキストを処理し、複雑な文や複雑な規制用語を理解するために使用されます。
• 次に、AI モデルは出力を活用して、過去の同様の事例に基づいて政策変更のオプションを提供し、新しい規制をフィルタリングしてビジネスに関連する規制にフラグを立てることができます。

これらの機能はすべて、アナリストの時間を大幅に節約し、コストを削減します。

2. 規制報告の簡素化

規制報告において消費者が最も時間を費やすのは、何を、いつ、どのように報告する必要があるかを決定することです。このため、アナリストは規制を検討するだけでなく、規制を解釈し、規制が自社のビジネスにどのように適用されるかについてテキストを作成し、関連データを取得できるようにコードに変換する必要があります。

あるいは、AI は非構造化規制データを迅速に解析してレポート要件を定義し、過去のルールや状況に基づいて解釈し、複数の企業リソースにアクセスしてレポートを作成する自動プロセスをトリガーするコードを生成できます。規制インテリジェンスへのこのアプローチは、金融サービスの報告や、新製品の承認を提出する必要があるライフ サイエンス関連企業をサポートするために注目を集めています。

3. マーケティング資料のレビュー プロセスを短縮する

高度に規制された市場で販売するプロセスでは、マーケティング資料が準拠している必要があります。ただし、新しいマーケティング資料の継続的なフローを承認するプロセスは面倒な場合があります。

製薬会社ではマーケティング コンテンツをパーソナライズする傾向があり、コンプライアンス スタッフがすべてのコンテンツが医薬品ラベルや規制に準拠していることを確認する必要があるため、コンプライアンス コストが急激に増加しています。これらのポリシーを拡張するために人員を追加するとコストが大幅に増加する可能性があるため、現在では人工知能を使用してコンテンツをスキャンし、コンプライアンスをより迅速かつ効率的に判断します。場合によっては、AI ボットが規制に準拠したマーケティング コピーの編集や作成に使用されることもあります。

4. トランザクション監視におけるエラーの削減

金融サービスにおける従来のルールベースのトランザクション監視システムでは、誤検知が多すぎる傾向があります。場合によっては、誤報率が 90% に達しており、すべてのアラートをコンプライアンス スタッフが確認する必要があります。

人工知能を従来のトランザクション監視システムに統合することで、誤ったコンプライアンス警告を最小限に抑え、レビューコストを削減できます。正当とみなされる高リスクの問題は、コンプライアンス スタッフにエスカレーションできますが、これらは自動的に解決できる問題ではありません。コンプライアンス スタッフは高リスクのフラグが立てられた取引のみを処理するため、これらのリソースをより多くの価値を付加できる場所に再配置できます。 AI は、新しいトレンドが特定されたときに従来のルール エンジンや監視システムを更新するためにも使用できます。

5.身元調査と法的調査の実施

犯罪行為とマネーロンダリングを制限するために、銀行はデューデリジェンスを実施して、新規顧客が法律を遵守し、関係全体を通じてこの行動を維持できるようにする必要があります。特定の個人のリスクレベルに応じて、身元調査には 2 ～ 24 時間かかる場合があります。多くの時間は、文書の収集、データベースのチェック、メディアのレビューに費やされます。人工知能と自動化により、このプロセスを合理化できます。ボットを使用して Web コンテンツをクロールしたり、感情分析を使用してネガティブなコンテンツにフラグを立てたりすることができます。自然言語処理テクノロジーは、法廷文書をスキャンして違法行為の兆候や分析に最も関連するメディア報道を見つけることができます。

以上が人工知能と自動化でコンプライアンスコストを削減する 5 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。