AI와 자동화를 통해 규정 준수 비용을 줄이는 5가지 방법

소비자와 시장을 보호하기 위해 규정과 규칙이 제정되지만, 규정이 복잡하여 준수하는 데 비용이 많이 들고 어려운 경우가 많습니다.

금융 서비스 및 생명 과학과 같이 엄격하게 규제되는 산업은 가장 큰 규정 준수 비용을 부담해야 합니다. 딜로이트는 2008년 금융 위기 이후 은행 업계의 규정 준수 비용이 60% 증가한 것으로 추정한 반면, 리스크 관리 연구소(Risk Management Institute)는 금융 기관의 50%가 수익의 6~10%만 규정 준수 비용에 지출하는 것으로 나타났습니다.

인공 지능(AI)과 RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 NLP(자연어 처리)와 같은 지능형 자동화 프로세스는 규제 요구 사항을 충족하기 위해 효율성을 향상하고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에 대한 5가지 방법은 다음과 같습니다.

1. RPA 및 NLP를 사용하여 규제 변경 사항을 관리합니다.

금융 기관은 1년 동안 여러 가지로 구성된 최대 3억 페이지에 달하는 새로운 규정을 처리해야 할 수 있습니다. 주, 연방 또는 지방자치단체를 포함한 다양한 채널을 통해.

수집, 분류, 변화 이해, 적절한 비즈니스 매핑 등 수동 참여가 필요한 작업은 시간이 매우 많이 걸립니다.

RPA는 프로그래밍을 통해 시스템 변경 사항을 수집할 수 있지만 여전히 비즈니스 프로세스에 대한 이해와 적용이 필요합니다. 정교한 OCR(광학 문자 인식), NLP 및 AI 모델이 등장하는 곳입니다.

• 먼저 OCR은 기관의 텍스트를 기계어로 변환할 수 있습니다.
• 둘째, NLP를 사용하여 이러한 기계어를 처리하고 복잡한 문장과 복잡한 규제 용어를 이해합니다.
• 그런 다음 AI 모델은 결과를 활용하여 유사한 과거 사례를 기반으로 정책 변경에 대한 옵션을 제공하고 새로운 규정을 필터링하여 비즈니스 관련 규정을 식별할 수 있습니다.

이 모든 기능이나 방법은 분석가의 시간을 많이 절약하여 비용을 절감할 수 있습니다.

2. 규제 보고 간소화

규제 보고의 내용, 시간, 방법을 결정하는 것은 가장 많은 시간이 소요됩니다. 이를 위해서는 분석가가 관련 시스템을 읽고 다시 읽어야 할 뿐만 아니라 이를 설명하고 자신의 비즈니스에 적용하는 방법에 대한 지침을 작성하고 관련 데이터를 검색할 수 있도록 코드로 변환해야 합니다.

다른 말로 하면, AI는 구조화되지 않은 규제 데이터를 빠르게 분석하여 보고 요구 사항을 정의하고, 과거의 규칙과 상황에 따라 이를 해석하고, 보고서 작성을 위해 여러 회사 리소스에 액세스하는 자동화된 프로세스를 트리거하는 코드를 생성할 수 있습니다. 규제 정보에 대한 이러한 접근 방식은 신제품 승인을 제출해야 하는 금융 서비스 및 생명 과학과 같은 기업을 지원하기 위해 점점 더 널리 받아들여지고 있습니다.

3. 마케팅 자료 검토 프로세스 단축

엄격하게 규제되는 시장에서는 판매 과정에서 생성되는 마케팅 자료에 대해 규정을 준수해야 합니다. 그러나 끊임없이 등장하는 새로운 마케팅 자료를 승인하는 과정은 번거로울 수 있습니다.

제약사의 마케팅 콘텐츠 트렌드는 개인화 쪽으로 발전하고 있습니다. 동시에 이러한 발전으로 인해 규정 준수 비용이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 규정 준수 담당자는 모든 콘텐츠가 약물 라벨링과 일치하고 법적 규정을 준수하는지 확인해야 하기 때문입니다. 이러한 정책을 확장하기 위해 인력을 추가하는 데 드는 비용이 크게 증가함에 따라 이제 인공 지능을 사용하여 콘텐츠를 스캔하고 규정 준수 여부를 더 빠르고 효율적으로 판단하고 있습니다. 어떤 경우에는 AI 봇이 규제를 준수하는 마케팅 카피를 편집하고 작성하는 데에도 사용됩니다.

4. 거래 모니터링에서 오탐지 감소

금융 서비스의 기존 규칙 기반 거래 모니터링 시스템에서는 대량의 오탐이 발생하기 쉽습니다. 어떤 경우에는 허위 경보 비율이 90%에 이르렀으며, 각 경보에는 규정 준수 담당자의 확인이 필요합니다.

기존 거래 모니터링 시스템에 AI를 통합하면 허위 규정 준수 알림을 최소화하고 검토 비용을 절감할 수 있습니다. 합법적인 것으로 식별된 고위험 문제는 규정 준수 담당자에게 회부될 수 있으며, 합법적이지 않은 문제는 자동으로 해결될 수 있습니다.

규정 준수 담당자는 위험도가 높은 거래만 처리할 책임이 있으므로 이러한 리소스는 더 가치 있는 다른 장소에 재배치될 수 있습니다. 인공 지능을 사용하여 기존 규칙 엔진과 모니터링 시스템을 업데이트할 수 있는 또 다른 새로운 추세가 나타나고 있습니다.

5. 배경 및 법적 조사 실시

범죄 및 돈세탁 활동을 제한하기 위해 은행은 신규 고객이 관계 전반에 걸쳐 법을 준수하도록 실사를 수행해야 합니다. 개인의 위험 수준에 따라 신원 조사에는 2~24시간이 걸릴 수 있습니다. 그 시간의 대부분은 문서 수집, 데이터베이스 확인, 언론 매체 검토에 소비되었습니다.

인공 지능과 자동화는 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 봇을 사용하면 웹에서 고객 언급을 긁어내고 감정 분석을 사용하여 부정적인 콘텐츠에 플래그를 지정할 수 있습니다. NLP 기술을 사용하여 법원 문서에서 불법 활동 및 관련 미디어 노출의 징후를 검색합니다.

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