인공지능과 자동화를 통해 규정 준수 비용을 줄이는 5가지 방법

규정은 소비자와 시장을 보호하기 위해 제정되지만 규정은 복잡하고 비용이 많이 들고 준수하기 어려운 경우가 많습니다.

금융 서비스, 생명과학 등 규제가 엄격한 산업은 규정 준수 비용을 부담해야 합니다. 조사업체 딜로이트는 은행의 규정준수 비용이 2008년 금융위기 이후 60% 증가했다고 추산했으며, 국제위험관리협회(International Risk Management Association)는 금융기관의 50%가 수익의 6~10%를 규정준수에 지출하는 것으로 나타났다.

인공 지능과 RPA(로보틱 프로세스 자동화), NLP(자연어 처리)와 같은 지능형 자동화 프로세스는 규정 준수를 위해 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. RPA 및 NLP를 사용하여 규제 변경 관리

1년 동안 금융 기관은 미국 연방, 주 또는 지방 자치 단체의 다양한 채널을 통해 배포되는 최대 3억 페이지에 달하는 새로운 규정을 처리해야 할 수 있습니다. 당국. 이러한 변경 사항을 수집, 대조, 이해하고 이를 적절한 비즈니스 영역에 매핑하는 수동 작업에는 시간이 많이 걸립니다.

규제 변경 사항을 수집하도록 RPA를 프로그래밍할 수 있지만, 규정을 이해하고 이를 비즈니스 프로세스에 적용할 필요도 있습니다. 정교한 광학 문자 인식, 자연어 처리 및 인공 지능 모델이 작동하는 곳입니다.

• 광학 문자 인식은 규제 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환할 수 있습니다.
• 자연어 처리는 텍스트를 처리하고, 복잡한 문장과 복잡한 규제 용어를 이해하는 데 사용됩니다.
• 다음으로 AI 모델은 출력을 활용하여 유사한 과거 사례를 기반으로 정책 변경에 대한 옵션을 제공하고 새로운 규정을 필터링하여 비즈니스와 관련된 규정을 표시할 수 있습니다.

이러한 모든 기능은 분석가의 시간을 많이 절약하여 비용을 절감할 수 있습니다.

2. 규제 보고 단순화

규제 보고에서 소비자가 가장 많이 시간을 두는 것 중 하나는 무엇을, 언제, 어떻게 보고해야 하는지 결정하는 것입니다. 이를 위해서는 분석가가 규정을 검토할 뿐만 아니라 해석하고, 규정이 비즈니스에 어떻게 적용되는지에 대한 텍스트를 작성하고, 관련 데이터를 검색할 수 있도록 코드로 변환해야 합니다.

또는 AI는 구조화되지 않은 규제 데이터를 신속하게 구문 분석하여 보고 요구 사항을 정의하고, 과거 규칙 및 상황을 기반으로 해석하고, 보고서 작성을 위해 여러 회사 리소스에 액세스하는 자동화된 프로세스를 트리거하는 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 규제 인텔리전스 접근 방식은 금융 서비스 보고는 물론 신제품 승인을 제출해야 하는 생명과학 관련 기업을 지원하기 위해 주목을 받고 있습니다.

3. 마케팅 자료 검토 프로세스 단축

규제가 엄격한 시장에서 판매하는 과정에서는 마케팅 자료의 규정을 준수해야 합니다. 그러나 새로운 마케팅 자료의 지속적인 흐름을 승인하는 과정은 번거로울 수 있습니다.

개인화된 마케팅 콘텐츠를 지향하는 제약 회사의 추세는 규정 준수 담당자가 모든 콘텐츠가 약품 라벨링 및 규정을 준수하는지 확인해야 하기 때문에 규정 준수 비용을 기하급수적으로 증가시키고 있습니다. 이러한 정책을 확장하기 위해 인력을 추가하면 비용이 크게 증가할 수 있으므로 이제 인공 지능을 사용하여 콘텐츠를 스캔하고 규정 준수 여부를 더 빠르고 효율적으로 판단합니다. 어떤 경우에는 AI 봇이 규제를 준수하는 마케팅 카피를 편집하고 작성하는 데에도 사용됩니다.

4. 거래 모니터링 오류 감소

금융 서비스의 기존 규칙 기반 거래 모니터링 시스템은 너무 많은 오탐을 생성하는 경향이 있습니다. 어떤 경우에는 허위 경보 비율이 90%에 도달했으며 모든 경고는 규정 준수 담당자가 검토해야 합니다.

인공지능을 기존 거래 모니터링 시스템에 통합함으로써 허위 규정 준수 알림을 최소화하고 검토 비용을 절감할 수 있습니다. 합법적이라고 간주되는 고위험 문제는 규정 준수 담당자에게 에스컬레이션될 수 있으며, 이는 자동으로 해결될 수 있는 문제가 아닙니다. 규정 준수 담당자는 위험도가 높은 거래만 처리하므로 이러한 리소스를 더 많은 가치를 추가할 수 있는 곳에 재배치할 수 있습니다. AI는 새로운 추세가 식별됨에 따라 기존 규칙 엔진과 모니터링 시스템을 업데이트하는 데에도 사용할 수 있습니다.

5. 배경 및 법적 조사 실시

범죄 활동과 돈세탁을 제한하기 위해 은행은 신규 고객이 법을 준수하고 관계 전반에 걸쳐 이러한 행동을 유지할 수 있도록 실사를 수행해야 합니다. 특정 개인의 위험 수준에 따라 신원 조사에는 2~24시간이 걸릴 수 있습니다. 대부분의 시간은 문서 수집, 데이터베이스 확인, 미디어 검토에 소요됩니다. 인공지능과 자동화는 이 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 봇을 사용하여 웹 콘텐츠를 크롤링하고 감정 분석을 사용하여 부정적인 콘텐츠에 플래그를 지정할 수 있습니다. 자연어 처리 기술은 법원 문서에서 불법 활동의 징후와 분석과 가장 관련성이 높은 언론 보도를 검색할 수 있습니다.

위 내용은 인공지능과 자동화를 통해 규정 준수 비용을 줄이는 5가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!