AIと自動化を活用してコンプライアンスコストを削減する5つの方法

規制は消費者と市場を保護するために導入されていますが、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では、コンプライアンスコストを負担しなければなりません。調査会社デロイトは、銀行のコンプライアンス費用は2008年の金融危機以来60％増加していると推定しており、国際リスクマネジメント協会は金融機関の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発見した。

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) などの人工知能とインテリジェントな自動化プロセスは、効率性の向上とコストの削減を実現し、規制遵守に役立ちます。方法は次のとおりです。

1. RPAとNLPを使用して規制の変更を管理する

金融機関は、連邦政府、州政府、地方自治体の当局からさまざまなチャネルを通じて配布される、3億ページにも及ぶ新しい規制を 1 年間で処理する必要がある場合があります。これらの変更を収集、整理、理解し、適切なビジネス領域にマッピングする手作業には時間がかかります。

ロボティック プロセス オートメーションは規制の変更に対応するようにプログラムできますが、規制を理解してビジネス プロセスに適用する必要もあります。ここで、高度な光学文字認識、自然言語処理、人工知能モデルが役立ちます。

• 光学文字認識により、規制テキストを機械で読み取り可能な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、複雑な文章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 モデルは出力を使用して、過去の類似事例に基づいてポリシー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付けることができます。

これらすべての機能により、アナリストの時間を大幅に節約し、コストを削減できます。

2. 規制報告の簡素化

規制報告で最も時間がかかることの 1 つは、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。そのため、アナリストは規制を確認するだけでなく、規制を解釈し、規制が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、関連するデータを取得するためにコードに変換する必要があります。

あるいは、AI は構造化されていない規制データをすばやく解析して報告要件を定義し、過去の規則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ための自動プロセスをトリガーするコードを生成できます。この規制インテリジェンス 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 サイエンス関連のビジネスをサポートするために普及しつつあります。

3. マーケティング資料のレビュープロセスを短縮する

規制の厳しい市場で販売するプロセスでは、マーケティング資料のコンプライアンスが求められます。しかし、新しいマーケティング資料を継続的に承認するプロセスは面倒な場合があります。

製薬会社の間でマーケティング コンテンツをパーソナライズする傾向が強まり、コンプライアンス担当者がすべてのコンテンツが医薬品の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ています。場合によっては、AI ロ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ていることもあります。

4. 取引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取引監視システムでは、誤検知が過度に発生する傾向があります。場合によっては、誤検知率が 90% に達し、すべてのアラートをコンプライアンス担当者が確認する必要があります。

AI を従来の取引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。法的に高リスクと見なされる問題はコンプライアンス担当者にエスカレーションされる可能性があり、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としてフラグが付けられたトランザクションのみを処理するため、それらのリソースは、より高い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を実施する

犯罪行為やマネーロンダリングを制限するために、銀行は新規顧客が法律を遵守し、取引関係全体を通じてその行動を維持するようデューデリジェンスを実施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。ほとんどの時間は、文書の収集、データベースの確認、メディアの確認に費やされます。人工知能と自動化により、このプロセスを簡素化できます。ボットを使用して Web コンテンツをスクレイピングし、感情分析を使用して否定的なコンテンツにフラグを立てることができます。自然言語処理技術により、裁判所の文書をスキャンして、分析に最も関連性の高い違法行為の兆候やメディア報道を探すことができます。