AI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

規制は消費者と市場を保護するために設けられていますが、多くの場合、規制は複雑であり、遵守にはコストがかかり、困難を伴います。

金融サービスやライフサイエンスなどの規制が厳しい業界では、コンプライアンスコストが最も高くなります。デロイトは、銀行業界のコンプライアンス費用は2008年の金融危機以来60%増加したと推定している一方、リスクマネジメント協会は、金融機関の50%が収益のわずか6%から10%をコンプライアンス費用に費やしていることを発見した。

人工知能 (AI) と、RPA (ロボティック プロセス オートメーション) や NLP (自然言語処理) などのインテリジェントな自動化プロセスは、効率を向上させ、コストを削減して規制要件を満たすのに役立ちます。以下に、その方法を 5 つ紹介します。

1. RPAとNLPで規制の変更を管理する

わずか 1 年で、金融機関は、複数の州、連邦、または地方自治体の当局を含む多数のチャネルを通じて配布される最大 3 億ページに及ぶ新しい規制に対処する必要がある場合があります。

変更の収集、分類、理解、適切なビジネスへのマッピングなど、人間の関与を必要とするタスクは非常に時間がかかります。

RPA はシステム変更を収集するようにプログラムできますが、ビジネス プロセスを理解して適用する必要もあります。ここで、高度な OCR (光学文字認識)、NLP、AI モデルが役立ちます。

• まず、OCR は組織のテキストを機械言語に変換できます。
• 次に、NLP を使用してこれらの機械言語を処理し、複雑な文章や複雑な規制用語を理解します。
• AI モデルは、その出力を使用して、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を特定できます。

これらの機能や方法はすべて、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. 規制報告の合理化

規制報告をいつ、どのように報告するかを決定するのに最も時間がかかります。そのため、アナリストは関連する規制を繰り返し読むだけでなく、それらを解釈し、自社のビジネスにどのように適用されるかについての指示を書き、関連するデータの検索を容易にするためにそれらをコードに変換する必要があります。

言い換えれば、AI は構造化されていない規制データを迅速に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それらを解釈し、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、新製品の承認を提出する必要がある金融サービスやライフ サイエンスなどの企業をサポートするために受け入れられつつあります。

3. マーケティング資料のレビュープロセスを短縮する

規制が厳しい市場では、販売プロセス中に生成されるマーケティング資料に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。

製薬会社のマーケティングコンテンツのトレンドはパーソナライゼーションへと移行しています。同時に、この傾向によりコンプライアンス コストが急激に増加しています。コンプライアンス担当者は、すべてのコンテンツが医薬品ラベルと一致し、法的に準拠していることを確認する必要があるためです。これらのポリシーを拡大するために人員を追加するとコストがかかる可能性があるため、現在では AI 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. トランザクション監視における誤検知を減らす

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、多数の誤報が簡単にトリガーされます。場合によっては、誤検知率が 90 パーセントにも達し、各アラートはコンプライアンス担当者による確認が必要でした。

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。正当であると特定された高リスクの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、正当でない問題は自動的に解決されます。

コンプライアンス担当者は、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処理のみを担当するため、これらのリソースは、より多くの価値を提供できる他の領域に再配置できます。 AI を使用して従来のルール エンジンや監視システムを更新できるという新たなトレンドも生まれています。

5. 身元調査と法的調査を実施する

犯罪やマネーロンダリングを制限するために、銀行は新規顧客が取引関係全体を通じて合法的に行動することを保証するデューデリジェンスを実行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。その時間の多くは、書類の収集、データベースの確認、メディアの調査に費やされました。

AI と自動化により、このプロセスを簡素化できます。ボットを使用すると、Web 上の顧客の発言を収集し、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。 NLP テクノロジーを使用すると、裁判所の文書をスキャンして、違法行為の兆候や関連するメディアの報道を探すことができます。