利用人工智能和自动化降低合规性成本的五种方法

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 人工智能和智能自动化流程,例如机器人流程自动化(RPA)和自然语言处理(NLP)可以帮助提高效率并降低成本,以满足合规性。

555cca413368b15ba0915587c041586d7ec38d.png

虽然制定法规是为了保护消费者和市场,但它们往往很复杂,成本高昂,并且难以遵守。

金融服务和生命科学等高度监管的行业必须承担合规成本的代价。调研机构德勤公司估计,自从2008年发生金融危机以来,银行的合规性成本增加了60%,国际风险管理协会发现50%的金融机构将其收入的6%到10%用于合规。

人工智能和智能自动化流程,例如机器人流程自动化(RPA)和自然语言处理(NLP)可以帮助提高效率并降低成本,以满足合规性。其方法如下:

1、使用RPA和NLP管理法规变更
在一年内,金融机构可能需要处理多达3亿页的新法规,这些法规从美国联邦、各州或市政当局通过各种渠道传播。收集、整理和理解这些更改并将其对应到适当的业务领域的人工工作非常耗时。

虽然可以对机器人流程自动化进行编程以收集法规变更,但还需要了解法规并将其应用于业务流程。这就是复杂的光学字符识别、自然语言处理和人工智能模型发挥重要的地方。

光学字符识别可以将监管文本转换为机器可读的文本。
自然语言处理用于处理文本,理解复杂的句子和复杂的监管术语。
接下来,人工智能模型可以利用输出为基于类似过去案例的政策变更提供选项,并通过新法规过滤以标记与业务相关的法规。
所有这些功能都可以为分析师节省大量时间,从而降低成本。

2、简化监管报告
监管报告中最大的时间消耗之一是确定需要报告的内容、时间和方式。这要求分析师不仅要审查法规,还要对其进行解释,编写有关法规如何适用于其业务的文本,并将其翻译成代码以便检索相关数据。

或者,人工智能可以快速解析非结构化监管数据以定义报告要求,根据过去的规则和情况对其进行解释,并生成代码以触发自动化流程,以访问多个公司资源以构建报告。这种监管情报方法正在获得支持,以支持金融服务报告以及需要提交新产品批准的生命科学相关企业。

3、缩短营销材料的审核流程
在高度监管的市场中销售的过程要求营销材料合规。然而,批准新营销材料持续流动的过程可能会很繁重。

制药公司向个性化营销内容发展的趋势正在以指数速度推高合规成本,因为合规人员需要确保每条内容都符合药品标签和法规。由于增加人力来扩展这些策略会显著增加成本,因此现在使用人工智能来扫描内容并更快、更有效地确定合规性。在某些情况下,人工智能机器人甚至被用于编辑和编写符合法规的营销文案。

4、减少交易监控中的错误
金融服务中传统的基于规则的交易监控系统容易产生过多的误报。在某些情况下,误报率已达到90%,每个警报都需要由合规人员审查。

通过将人工智能集成到传统交易监控系统中,可以最大限度地减少错误的合规警报,并降低审查成本。被认为是合法的高风险问题可以提升到合规人员,而这些不是可以自动解决的问题。由于合规人员只处理高风险标记的交易,这些资源可以重新部署到可以增加更多价值的地方。随着新趋势的确定,人工智能还可用于更新传统的规则引擎和监控系统。

5、进行背景和法律检查
为了限制犯罪活动和洗钱活动,银行需要进行尽职调查,以确保新客户遵守法律,并在整个关系中保持这种行为。根据某些个人的风险水平,背景调查可能需要2到24小时。大部分时间都花在收集文件、检查数据库和审查媒体上。人工智能和自动化可以简化这个过程。机器人可用于抓取网络内容并利用情绪分析来标记负面内容。自然语言处理技术可以扫描法庭文件,寻找非法活动的迹象和与分析最相关的媒体报道。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关文章
|
11月前
|
人工智能 搜索推荐
写歌词的技巧和方法:塑造完美歌词结构的艺术,妙笔生词AI智能写歌词软件
歌词是音乐的灵魂,其结构艺术至关重要。开头需引人入胜,主体部分无论是叙事还是抒情,都应层次分明、情感丰富,结尾则需升华或留白,给人以深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种AI辅助功能,助你轻松创作完美歌词,成为音乐创作的得力助手。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
智创 AI 新视界 -- 提升 AI 推理速度的高级方法(16 - 2)
本文深度聚焦提升 AI 推理速度,全面阐述模型压缩(低秩分解、参数量化)、硬件加速(GPU、TPU)及推理算法优化(剪枝感知推理、动态批处理)。结合图像识别等多领域案例与丰富代码示例,以生动形象且专业严谨的方式,为 AI 从业者提供极具价值的技术指南,助力突破 AI 推理速度瓶颈,实现系统性能跃升。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何让AI更“聪明”?VLM模型的优化策略与测试方法全解析​
本文系统解析视觉语言模型(VLM)的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准,助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏,深入学习。
74 8
|
24天前
|
人工智能
AI推理方法演进:Chain-of-Thought、Tree-of-Thought与Graph-of-Thought技术对比分析
大语言模型推理能力不断提升,从早期的规模扩展转向方法创新。2022年Google提出Chain-of-Thought(CoT),通过展示推理过程显著提升模型表现。随后,Tree-of-Thought(ToT)和Graph-of-Thought(GoT)相继出现,推理结构由线性链条演进为树状分支,最终发展为支持多节点连接的图网络。CoT成本低但易错传,ToT支持多路径探索与回溯,GoT则实现非线性、多维推理,适合复杂任务。三者在计算成本与推理能力上形成递进关系,推动AI推理向更接近人类思维的方向发展。
125 4
|
8天前
|
运维 Linux 网络安全
自动化真能省钱?聊聊运维自动化如何帮企业优化IT成本
自动化真能省钱?聊聊运维自动化如何帮企业优化IT成本
33 4
|
1月前
|
人工智能 JSON 监控
从零开始构建AI Agent评估体系:12种LangSmith评估方法详解
AI Agent的评估需覆盖其整个生命周期,从开发到部署,综合考量事实准确性、推理路径、工具选择、结构化输出、多轮对话及实时性能等维度。LangSmith作为主流评估平台,提供了一套全面的评估框架,支持12种评估技术,包括基于标准答案、程序性分析及观察性评估。这些技术可有效监控Agent各组件表现,确保其在真实场景中的稳定性和可靠性。
894 0
从零开始构建AI Agent评估体系:12种LangSmith评估方法详解
|
8月前
|
人工智能 供应链 PyTorch
TimesFM 2.0:用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势!谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型,支持长达2048个时间点的单变量预测,具备零样本学习能力,适用于零售、金融、交通等多个领域。
791 23
TimesFM 2.0:用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势!谷歌开源超越统计方法的预测模型
|
9月前
|
人工智能 前端开发 Unix
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
347 29
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法
在人工智能(AI)和深度学习(Deep Learning)快速发展的背景下,神经网络架构的设计已成为一个日益复杂而关键的任务。传统上,研究人员和工程师需要通过经验和反复试验来手动设计神经网络,耗费大量时间和计算资源。随着模型规模的不断扩大,这种方法显得愈加低效和不够灵活。为了解决这一挑战,神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)应运而生,成为自动化设计神经网络的重要工具。