雖然制定規章制度是為了保護消費者和市場，但它們往往很復雜，因此使得遵守這些制度的成本很高，且具有挑戰性。

像金融服務和生命科學這些監管嚴格的行業，必須承擔最繁重的合規成本。據 Deloitte 估計，自 2008 年金融危機以來，銀行業的合規成本增加了 60%，而風險管理協會發現，50% 的金融機構僅將其收入的 6% 到 10% 用于合規成本。

人工智能 (AI) 和智能自動化流程，如 RPA（機器人流程自動化） 和 NLP（自然語言處理）， 可以幫助提高效率并降低成本，以滿足監管的要求。以下是如何實現的五種方法：

1. 用 RPA 和 NLP 管理法規的變更

僅在一年時間里，一個金融機構就可能需要處理高達 3 億頁的新法規，而且這些法規由多個州、聯邦或市政當局等通過眾多渠道廣為傳播。

那些需要人工參與的工作，如收集、分類、理解其中的變化以及將它們對應到合適的業務中，是十分花費時間的。

雖然 RPA 可以通過編程來收集制度的變更，但還需要理解并應用到業務流程中去。這就是復雜的 OCR（光學字符識別）、NLP 和 AI 模型的用武之地。

• 首先，OCR 可以將制度文本轉換為機器語言。
• 其次，使用 NLP 去處理這些機器語言、理解錯綜復雜的句子和復雜的監管術語。
• 然后，人工智能模型可以利用輸出結果，根據過去類似的案例提供政策變化的選項，并通過新法規過濾以識別與業務相關的法規。

所有這些功能或方法，都可以為分析師節省大量的時間，從而降低成本。

2. 精簡監管報告

確定監管報告的內容、時間和方式是最耗費時間的。這要求分析師不僅要反復研讀相關制度，還要對其進行解釋，編寫如何適用于自身業務的說明，并將其翻譯成代碼，以便于檢索相關數據。

換一個辦法的話，人工智能可以快速解析非結構化監管數據以定義報告要求，根據過去的規則和情況對其進行解釋，并生成代碼以觸發自動化流程以訪問多個公司資源以構建報告。這種監管情報方法正在不斷獲得認可，以便能夠對金融服務和生命科學這類需要提交新產品批準的公司提供支持。

3. 縮短營銷材料的審核過程 

在監管嚴格的市場中，對銷售過程中產生的營銷材料要求合規。但是，審批不斷涌現新的營銷材料的過程可能是繁瑣的。

制藥公司的營銷內容趨勢向個性化發展。同時，因為合規官需要確保每條內容都與藥品標簽一致并合法合規，這種發展趨勢以指數級增加的速度推高合規成本。由于增加人力來擴大這些策略規模，對成本帶來顯著的提升，因此人工智能現在被用來掃描內容，更快更有效地確定合規性。在某些情況下，人工智能機器人甚至被用來編輯和編寫符合法規的營銷文案。

4. 減少交易監控中的誤報 

在金融服務傳統的基于規則的交易監控系統中，容易觸發較多次數的誤報。在某些情況下，誤報率已高達 90%，每個警報都需要合規官進行核查。

通過將 AI 整合到傳統交易監控系統中，可以最大限度地減少錯誤的合規警報并降低審查成本。被識別出是合法的高風險類問題可以提交至合規官，而那些不合法的問題可以自動解決。

由于合規官只負責處理高風險標記的交易，這些資源可以重新部署到其他價值更多的地方。還有另一種新的趨勢出現，人工智能也可用于更新傳統規則引擎和監控系統。

5. 進行背景和法律調查 

為了限制犯罪和洗錢活動，銀行需要進行盡職調查，以確保新客戶在整個關系中都是守法行為。根據某些人的風險水平，背景調查可能需要 2 — 24 小時不等。其中大部分時間都用在收集文件、檢查數據庫和審查媒體渠道上。

人工智能和自動化可以簡化這一過程。機器人可用于抓取網絡上提到的客戶，并利用情緒分析來標記負面內容。使用 NLP 技術可以掃描法庭文件，尋找非法活動跡象和相關媒體的曝光報道。