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

像金融服務和生命科學這些監(jiān)管嚴格的行業(yè)，必須承擔最繁重的合規(guī)成本。據(jù) Deloitte 估計，自 2008 年金融危機以來，銀行業(yè)的合規(guī)成本增加了 60%，而風險管理協(xié)會發(fā)現(xiàn)，50% 的金融機構僅將其收入的 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，一個金融機構就可能需要處理高達 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到合適的業(yè)務中，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，但還需要理解并應用到業(yè)務流程中去。這就是復雜的 OCR（光學字符識別）、NLP 和 AI 模型的用武之地。

• 首先，OCR 可以將制度文本轉換為機器語言。
• 其次，使用 NLP 去處理這些機器語言、理解錯綜復雜的句子和復雜的監(jiān)管術語。
• 然后，人工智能模型可以利用輸出結果，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)務相關的法規(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)管報告的內容、時間和方式是最耗費時間的。這要求分析師不僅要反復研讀相關制度，還要對其進行解釋，編寫如何適用于自身業(yè)務的說明，并將其翻譯成代碼，以便于檢索相關數(shù)據(jù)。

換一個辦法的話，人工智能可以快速解析非結構化監(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建報告。這種監(jiān)管情報方法正在不斷獲得認可，以便能夠對金融服務和生命科學這類需要提交新產(chǎn)品批準的公司提供支持。

3. 縮短營銷材料的審核過程 

在監(jiān)管嚴格的市場中，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)官需要確保每條內容都與藥品標簽一致并合法合規(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)在被用來掃描內容，更快更有效地確定合規(guī)性。在某些情況下，人工智能機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 90%，每個警報都需要合規(guī)官進行核查。

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)官只負責處理高風險標記的交易，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. 進行背景和法律調查 

為了限制犯罪和洗錢活動，銀行需要進行盡職調查，以確保新客戶在整個關系中都是守法行為。根據(jù)某些人的風險水平，背景調查可能需要 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。機器人可用于抓取網(wǎng)絡上提到的客戶，并利用情緒分析來標記負面內容。使用 NLP 技術可以掃描法庭文件，尋找非法活動跡象和相關媒體的曝光報道。