Cinq façons de réduire les coûts de conformité grâce à l'intelligence artificielle et à l'automatisation

Bien que des réglementations soient adoptées pour protéger les consommateurs et le marché, elles sont souvent complexes, coûteuses et difficiles à respecter.

Les secteurs hautement réglementés tels que les services financiers et les sciences de la vie doivent supporter le coût de la conformité. Le cabinet d'études Deloitte estime que les coûts de conformité des banques ont augmenté de 60 % depuis la crise financière de 2008, et l'International Risk Management Association a constaté que 50 % des institutions financières consacrent 6 à 10 % de leurs revenus à la conformité.

L'intelligence artificielle et les processus automatisés intelligents tels que l'automatisation des processus robotiques (RPA) et le traitement du langage naturel (NLP) peuvent contribuer à accroître l'efficacité et à réduire les coûts pour respecter la conformité. Voici comment procéder :

1. Utilisez la RPA et la NLP pour gérer les changements réglementaires

En un an, les institutions financières pourraient devoir traiter jusqu'à 300 millions de pages de nouvelles réglementations, qui sont diffusées via divers canaux depuis le gouvernement fédéral, étatique ou municipal des États-Unis. autorités. L'effort manuel consistant à collecter, rassembler et comprendre ces changements et à les mapper aux domaines d'activité appropriés prend du temps.

Bien que la RPA puisse être programmée pour collecter les modifications réglementaires, il est également nécessaire de comprendre les réglementations et de les appliquer aux processus métier. C’est là qu’interviennent les modèles sophistiqués de reconnaissance optique de caractères, de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle.

• La reconnaissance optique de caractères peut convertir un texte réglementaire en texte lisible par machine.
• Le traitement du langage naturel est utilisé pour traiter du texte, comprendre des phrases complexes et des termes réglementaires complexes.
• Ensuite, le modèle d'IA peut exploiter les résultats pour fournir des options de changements de politique basées sur des cas passés similaires, filtrés par de nouvelles réglementations pour signaler les réglementations pertinentes pour l'entreprise.

Toutes ces fonctionnalités peuvent faire gagner beaucoup de temps aux analystes, réduisant ainsi les coûts.

2. Simplifier les rapports réglementaires

L'une des tâches les plus chronophages en matière de rapports réglementaires consiste à déterminer ce qui doit être déclaré, quand et comment. Cela oblige les analystes non seulement à examiner les réglementations, mais également à les interpréter, à rédiger des textes expliquant comment les réglementations s'appliquent à leur entreprise et à les traduire en code afin que les données pertinentes puissent être récupérées.

Alternativement, l'IA peut analyser rapidement les données réglementaires non structurées pour définir les exigences en matière de reporting, les interpréter en fonction des règles et circonstances passées, et générer du code pour déclencher des processus automatisés permettant d'accéder à plusieurs ressources de l'entreprise pour créer des rapports. Cette approche de la veille réglementaire gagne du terrain pour soutenir les rapports sur les services financiers ainsi que les entreprises liées aux sciences de la vie qui doivent soumettre de nouvelles approbations de produits.

3. Raccourcir le processus d'examen des supports marketing

Le processus de vente sur un marché hautement réglementé nécessite que les supports marketing soient conformes. Cependant, le processus d’approbation du flux continu de nouveaux supports marketing peut s’avérer onéreux.

La tendance des sociétés pharmaceutiques à privilégier le contenu marketing personnalisé fait augmenter les coûts de conformité à un rythme exponentiel, car le personnel chargé de la conformité doit s'assurer que chaque élément de contenu est conforme à l'étiquetage et aux réglementations des médicaments. Étant donné que l’augmentation de la main-d’œuvre pour faire évoluer ces politiques peut augmenter considérablement les coûts, l’intelligence artificielle est désormais utilisée pour analyser le contenu et déterminer la conformité plus rapidement et plus efficacement. Dans certains cas, les robots IA sont même utilisés pour éditer et rédiger des textes marketing conformes à la réglementation.

4. Réduire les erreurs dans la surveillance des transactions

Les systèmes traditionnels de surveillance des transactions basés sur des règles dans les services financiers ont tendance à produire trop de faux positifs. Dans certains cas, le taux de fausses alarmes a atteint 90 % et chaque alerte doit être examinée par le personnel de conformité.

En intégrant l'intelligence artificielle dans les systèmes traditionnels de surveillance des transactions, les fausses alertes de conformité peuvent être minimisées et les coûts d'examen réduits. Les problèmes à haut risque jugés légitimes peuvent être signalés au personnel chargé de la conformité, et ces problèmes ne peuvent pas être résolus automatiquement. Étant donné que le personnel de conformité ne gère que les transactions signalées à haut risque, ces ressources peuvent être redéployées là où elles peuvent ajouter davantage de valeur. L’IA peut également être utilisée pour mettre à jour les moteurs de règles et les systèmes de surveillance traditionnels à mesure que de nouvelles tendances sont identifiées.

5. Effectuer des vérifications d'antécédents et des vérifications juridiques

Pour limiter les activités criminelles et le blanchiment d'argent, les banques doivent faire preuve de diligence raisonnable pour s'assurer que les nouveaux clients respectent la loi et maintiennent ce comportement tout au long de la relation. Selon le niveau de risque de certaines personnes, la vérification des antécédents peut prendre de 2 à 24 heures. Une grande partie du temps est consacrée à la collecte de documents, à la vérification des bases de données et à l'examen des médias. L'intelligence artificielle et l'automatisation peuvent rationaliser ce processus. Les robots peuvent être utilisés pour explorer le contenu Web et utiliser l'analyse des sentiments pour signaler le contenu négatif. La technologie de traitement du langage naturel peut analyser les documents judiciaires à la recherche de signes d'activités illégales et de rapports médiatiques les plus pertinents pour l'analyse.

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