Lima cara untuk mengurangkan kos pematuhan dengan kecerdasan buatan dan automasi

Walaupun peraturan digubal untuk melindungi pengguna dan pasaran, peraturan ini selalunya rumit, mahal dan sukar untuk dipatuhi.

Industri yang dikawal selia tinggi seperti perkhidmatan kewangan dan sains hayat mesti menanggung kos pematuhan. Firma penyelidikan Deloitte menganggarkan bahawa kos pematuhan bank telah meningkat sebanyak 60% sejak krisis kewangan pada tahun 2008, dan Persatuan Pengurusan Risiko Antarabangsa mendapati bahawa 50% daripada institusi kewangan membelanjakan 6% hingga 10% daripada hasil mereka untuk pematuhan.

Kecerdasan buatan dan proses automatik pintar seperti automasi proses robotik (RPA) dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) boleh membantu meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos untuk memenuhi pematuhan. Kaedahnya adalah seperti berikut:

1 Gunakan RPA dan NLP untuk mengurus perubahan kawal selia

Dalam satu tahun, institusi kewangan mungkin perlu menangani sebanyak 300 juta halaman peraturan baharu, yang mana terdiri daripada persekutuan, negeri atau majlis perbandaran AS melalui pelbagai saluran. Usaha manual untuk mengumpul, menyusun dan memahami perubahan ini dan memetakannya ke kawasan perniagaan yang sesuai memakan masa.

Walaupun RPA boleh diprogramkan untuk mengumpul perubahan kawal selia, terdapat juga keperluan untuk memahami peraturan dan menggunakannya dalam proses perniagaan. Di sinilah pengecaman aksara optik yang canggih, pemprosesan bahasa semula jadi dan model kecerdasan buatan dimainkan.

• Pengecaman aksara optik boleh menukar teks kawal selia kepada teks yang boleh dibaca mesin.
• Pemprosesan bahasa semula jadi digunakan untuk memproses teks dan memahami ayat kompleks dan istilah peraturan yang kompleks.
• Seterusnya, model AI boleh memanfaatkan output untuk menyediakan pilihan bagi perubahan dasar berdasarkan kes masa lalu yang serupa, ditapis oleh peraturan baharu untuk membenderakan peraturan yang berkaitan dengan perniagaan.

Semua ciri ini boleh menjimatkan banyak masa penganalisis, sekali gus mengurangkan kos.

2. Permudahkan pelaporan kawal selia

Salah satu masa terbesar pengguna dalam pelaporan kawal selia ialah menentukan perkara yang perlu dilaporkan, bila dan bagaimana. Ini memerlukan penganalisis untuk bukan sahaja menyemak peraturan tetapi juga mentafsirnya, menulis teks tentang cara peraturan itu digunakan untuk perniagaan mereka dan menterjemahkannya ke dalam kod supaya data yang berkaitan boleh diambil semula.

Sebagai alternatif, AI boleh menghuraikan data kawal selia yang tidak berstruktur dengan cepat untuk mentakrifkan keperluan pelaporan, mentafsirnya berdasarkan peraturan dan keadaan lepas, dan menjana kod untuk mencetuskan proses automatik untuk mengakses berbilang sumber syarikat untuk membina Laporan. Pendekatan kepada perisikan kawal selia ini semakin mendapat daya tarikan untuk menyokong pelaporan perkhidmatan kewangan serta perniagaan berkaitan sains hayat yang perlu mengemukakan kelulusan produk baharu.

3. Memendekkan proses semakan bahan pemasaran

Proses penjualan di pasaran yang sangat dikawal selia memerlukan bahan pemasaran yang patuh. Walau bagaimanapun, proses meluluskan aliran berterusan bahan pemasaran baharu boleh membebankan.

Trend dalam kalangan syarikat farmaseutikal terhadap kandungan pemasaran yang diperibadikan meningkatkan kos pematuhan pada kadar eksponen kerana kakitangan pematuhan perlu memastikan setiap bahagian kandungan mematuhi pelabelan dan peraturan ubat. Memandangkan penambahan tenaga kerja pada skala dasar ini boleh meningkatkan kos dengan ketara, kecerdasan buatan kini digunakan untuk mengimbas kandungan dan menentukan pematuhan dengan lebih cepat dan lebih cekap. Dalam sesetengah kes, bot AI bahkan digunakan untuk mengedit dan menulis salinan pemasaran yang mematuhi peraturan.

4. Kurangkan ralat dalam pemantauan transaksi

Sistem pemantauan transaksi berasaskan peraturan tradisional dalam perkhidmatan kewangan cenderung untuk menghasilkan terlalu banyak positif palsu. Dalam sesetengah kes, kadar penggera palsu telah mencapai 90%, dan setiap makluman perlu disemak oleh kakitangan pematuhan.

Dengan menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam sistem pemantauan transaksi tradisional, makluman pematuhan palsu boleh diminimumkan dan menyemak kos dikurangkan. Isu berisiko tinggi yang dianggap sah boleh ditingkatkan kepada kakitangan pematuhan, dan ini bukan isu yang boleh diselesaikan secara automatik. Memandangkan kakitangan pematuhan hanya mengendalikan transaksi yang dibenderakan berisiko tinggi, sumber ini boleh digunakan semula di mana mereka boleh menambah nilai. AI juga boleh digunakan untuk mengemas kini enjin peraturan tradisional dan sistem pemantauan apabila trend baharu dikenal pasti.

5. Menjalankan pemeriksaan latar belakang dan undang-undang

Untuk mengehadkan aktiviti jenayah dan pengubahan wang haram, bank perlu menjalankan usaha wajar untuk memastikan pelanggan baharu mematuhi undang-undang dan mengekalkan tingkah laku ini sepanjang perhubungan. Bergantung pada tahap risiko individu tertentu, semakan latar belakang mungkin mengambil masa antara 2 hingga 24 jam. Kebanyakan masa dihabiskan untuk mengumpul dokumen, menyemak pangkalan data dan menyemak media. Kecerdasan buatan dan automasi boleh menyelaraskan proses ini. Bot boleh digunakan untuk merangkak kandungan web dan menggunakan analisis sentimen untuk membenderakan kandungan negatif. Teknologi pemprosesan bahasa semula jadi boleh mengimbas dokumen mahkamah untuk tanda-tanda aktiviti haram dan laporan media yang paling berkaitan dengan analisis.

Atas ialah kandungan terperinci Lima cara untuk mengurangkan kos pematuhan dengan kecerdasan buatan dan automasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!