Fünf Möglichkeiten zur Reduzierung der Compliance-Kosten mit KI und Automatisierung

Während Vorschriften und Regeln zum Schutz der Verbraucher und des Marktes erlassen werden, sind sie oft komplex, was ihre Einhaltung kostspielig und schwierig macht.

Streng regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen und Biowissenschaften müssen die höchsten Compliance-Kosten tragen. Deloitte schätzt, dass die Compliance-Kosten im Bankensektor seit der Finanzkrise 2008 um 60 % gestiegen sind, während das Risk Management Institute herausfand, dass 50 % der Finanzinstitute nur 6 bis 10 % ihres Umsatzes für Compliance-Kosten ausgeben.

Künstliche Intelligenz (KI) und intelligente automatisierte Prozesse wie RPA (Robotic Process Automation) und NLP (Natural Language Processing) können dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Hier sind fünf Möglichkeiten, wie das geht:

1. Regulierungsänderungen mit RPA und NLP verwalten

In nur einem Jahr muss ein Finanzinstitut möglicherweise bis zu 300 bearbeiten Millionen Seiten mit neuen Vorschriften, die über zahlreiche Kanäle von mehreren Landes-, Bundes- oder Kommunalbehörden usw. verbreitet werden.

Die Aufgaben, die eine manuelle Beteiligung erfordern, wie z. B. das Sammeln, Klassifizieren, Verstehen von Änderungen und deren Zuordnung zu geeigneten Unternehmen, sind sehr zeitaufwändig.

Obwohl RPA Systemänderungen durch Programmierung erfassen kann, muss es dennoch verstanden und auf Geschäftsprozesse angewendet werden. Hier kommen hochentwickelte OCR- (Optical Character Recognition), NLP- und KI-Modelle ins Spiel.

• Erstens kann OCR institutionellen Text in Maschinensprache umwandeln.
• Zweitens: Verwenden Sie NLP, um diese Maschinensprachen zu verarbeiten und komplizierte Sätze und komplexe regulatorische Terminologie zu verstehen.
• Das KI-Modell kann dann die Ausgabe nutzen, um Optionen für Richtlinienänderungen auf der Grundlage ähnlicher früherer Fälle bereitzustellen und neue Vorschriften zu filtern, um geschäftsrelevante Vorschriften zu identifizieren.

All diese Funktionen bzw. Methoden können Analysten viel Zeit sparen und somit Kosten senken.

2. Die regulatorische Berichterstattung optimieren

Die Festlegung von Inhalt, Zeit und Methode der regulatorischen Berichterstattung ist am zeitaufwändigsten. Dies erfordert, dass Analysten die relevanten Systeme nicht nur immer wieder lesen, sondern sie auch erklären, Anweisungen für ihre Anwendung auf ihr eigenes Unternehmen schreiben und sie in Code übersetzen, damit relevante Daten abgerufen werden können.

Alternativ kann KI unstrukturierte regulatorische Daten schnell analysieren, um Berichtsanforderungen zu definieren, sie basierend auf früheren Regeln und Umständen interpretieren und Code generieren, um automatisierte Prozesse auszulösen, um auf mehrere Unternehmensressourcen zuzugreifen und Berichte zu erstellen. Dieser Ansatz zur Regulierungsintelligenz gewinnt zunehmend an Akzeptanz, um Unternehmen wie Finanzdienstleistungen und Biowissenschaften zu unterstützen, die neue Produktzulassungen einreichen müssen.

3. Verkürzen Sie den Überprüfungsprozess von Marketingmaterialien.

In einem streng regulierten Markt ist Compliance für Marketingmaterialien erforderlich, die während des Verkaufsprozesses erstellt werden. Der Prozess der Genehmigung neuer Marketingmaterialien, die ständig auf den Markt kommen, kann jedoch mühsam sein.

Der Marketing-Content-Trend von Pharmaunternehmen entwickelt sich in Richtung Personalisierung. Gleichzeitig treibt diese Entwicklung die Compliance-Kosten exponentiell in die Höhe, da Compliance-Beauftragte sicherstellen müssen, dass jeder Inhalt mit der Arzneimittelkennzeichnung übereinstimmt und den gesetzlichen Bestimmungen entspricht. Da die Kosten für den Einsatz zusätzlicher Arbeitskräfte zur Skalierung dieser Richtlinien deutlich steigen, wird nun künstliche Intelligenz eingesetzt, um Inhalte schneller und effizienter zu scannen und die Einhaltung zu bestimmen. In einigen Fällen werden KI-Bots sogar verwendet, um gesetzeskonforme Marketingtexte zu bearbeiten und zu verfassen.

4. Reduzieren Sie Fehlalarme bei der Transaktionsüberwachung

Im traditionellen regelbasierten Transaktionsüberwachungssystem von Finanzdienstleistungen kann es leicht zu einer höheren Anzahl von Fehlalarmen kommen. In einigen Fällen liegt die Fehlalarmquote bei bis zu 90 %, wobei jede Warnung von einem Compliance-Beauftragten überprüft werden muss.

Durch die Integration von KI in herkömmliche Transaktionsüberwachungssysteme können falsche Compliance-Warnungen minimiert und die Überprüfungskosten gesenkt werden. Als legitim erkannte Probleme mit hohem Risiko können an den Compliance Officer weitergeleitet werden, während nicht legitime Probleme automatisch gelöst werden können.

Da Compliance-Beauftragte nur für die Verarbeitung von als risikoreich eingestuften Transaktionen verantwortlich sind, können diese Ressourcen in andere Bereiche mit größerem Wert verlagert werden. Es zeichnet sich ein weiterer neuer Trend ab, bei dem künstliche Intelligenz auch zur Aktualisierung traditioneller Regel-Engines und Überwachungssysteme eingesetzt werden kann.

5. Führen Sie Hintergrund- und Rechtsprüfungen durch.

Um Kriminalität und Geldwäsche einzudämmen, müssen Banken eine sorgfältige Prüfung durchführen, um sicherzustellen, dass sich neue Kunden während der gesamten Geschäftsbeziehung an die Gesetze halten. Abhängig vom Risikograd einer Person kann eine Hintergrundüberprüfung zwischen 2 und 24 Stunden dauern. Ein Großteil dieser Zeit wurde damit verbracht, Dokumente zu sammeln, Datenbanken zu überprüfen und Medien zu überprüfen.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung können diesen Prozess rationalisieren. Bots können verwendet werden, um Kundenerwähnungen im gesamten Web zu sammeln und mithilfe einer Stimmungsanalyse negative Inhalte zu kennzeichnen. Verwenden Sie die NLP-Technologie, um Gerichtsdokumente auf Anzeichen illegaler Aktivitäten und relevanter Medienpräsenz zu scannen.

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