人工智能是许多组织技术战略中的一个重要主题，它可以扩展商业实践的范围，包括合规性。

合规是必须的活动，不是好事。公司必须从合规过程中获得最大价值，这必须降低被视为成本中心的可能性。

技术创新有助于减轻一些合规负担。您实际能达到的技术水平取决于您的组织有多先进。一个公司的月亮照常可能是另一个公司的日常业务。评价的出发点和对收入的考虑以及最终目的一样重要。

REG、AI和合规性的未来

这是新兴的RegTech(监管技术)行业寻求解决的问题。人工智能通常处于最前沿。REG专注于提高现有流程的效率和有效性。作为改进的一部分，该组织正在使用人工智能、机器学习和机器人流程自动化(RPA)来平滑新RegTech解决方案、现有旧合规性解决方案和旧平台之间的集成和流程。

为什么要找AI帮忙？最新的法规，如GDPR或PSD2，都是以巨大且极其密集的文件形式公布的(仅英国政府关于GDPR的指导性文件就有201页)。为了确定这些冗长文件所要求的适当措施，需要大量的交叉引用、历史组织活动的先验知识以及相关组织系统和流程的知识。更重要的是，如果没有正确执行，一些规定将被罚款或采取纠正措施(例如，臭名昭著的“公司营业额的4%”的罚款附在GDPR)。

简而言之，法规的实际应用目前依赖于人工解释和随后部署解决方案，并且对不遵守法规的行为施以重罚。这就是AI可以帮助的地方，可以减少涉及的工作量，提高准确率。这是人工智能如何帮助公司将合规转化为增值活动的三个关键例子。

1)降低不合格的风险。

部署法规遵循流程后，通常会有残余风险。这可能是由于合规流程中不可预见的差距，或大规模运营期间的意外事件。

这部分是因为许多步骤和过程通常在法规计划的数据整理阶段执行。RPA有助于减轻与这些过程相关的管理负担，这些过程包括高度重复，例如，将数据从一个系统拷贝到另一个系统。然后，AI可以帮助处理跨组织的文档，结合内部和外部资源，并在必要时进行适当的匹配。

人工智能还可以帮助降低公司违反隐私法规的风险。此外，使用AI技术，组织可以自动转换和增强数据。自动化使公司能够更准确地执行流程。

2)提高流程效率。

低效的流程也会阻碍合规性。例如，在反洗钱(AML)流程中检测可疑交易的自动化系统有时并不总是尽可能准确。最近的一份报告强调，在审查的第一阶段，95%的标记交易已经完成。事实上，调查人员大部分时间都在调查质量差的案件。

使用人工智能混合方法进行检测可以保证更少的报警和更高的质量。此外，您可以对标记为调查的案件的风险进行排序，加快交互并降低低风险交易的级别。虽然人工智能构成了大多数现代检测系统的基本原则，但维护是管理有效性能的关键。

人工智能还可以更广泛地用于支持反洗钱和反欺诈措施。例如，将人工智能应用于文本挖掘、异常检测和高级分析可以改善贸易融资监控。进而可以提高单证审核和托运检查的规律性，提高物料跨境时的确认率。

3)遵守法规的变化。

合规永远不会停滞。企业必须应对可能在许多地区持续发展的格局。人工智能可以帮助优化这些法规和所需操作的处理，从而帮助公司跟上时代。需要有效遵守多种不同法规的公司需要对其业务的各个方面有广泛的了解。业务规模、复杂性和遗留系统可能会成为主要障碍。

为了降低这种风险，公司可以使用自然语言处理(NLP)来自动化监管审查的所有方面，识别法规中包含的适当更改，然后将潜在影响传达给适当的部门。例如，人工智能可以帮助不同地理位置的公司确定英国的变化是否对其新加坡办事处产生影响。

人类仍然需要

在这一点上需要注意的重要一点是，预计AI和RegTech不会广泛取代人类。我们已经看到AI在RegTech领域的早期进入，但它们主要是帮助完成较低级的任务和重复性的任务。人工智能主要是增强人类所做的工作，使其角色更加有效。

但是，人工智能也不是没有任何考虑。对于人工智能部署中可能存在的偏见，有许多担忧和评论。其他讨论正在探索应用程序的透明度和治理，以及谁拥有生成的IP的问题。因此，人工智能与人类密切合作以增强活动并平衡人工监督的适当水平非常重要。

AI通过提供更快的文档审查、更深入的欺诈预防措施和更深入的上下文洞察来增强合规性实践。还可以减少高交易环境下的噪音，减轻工作人员的文档负担。从监管审查的开始到合规流程的结束，AI是整体解决方案的一部分，以提供更高效、更有价值的合规功能。