人工智能如何增强合规性实践

　　合规性是必须做的活动，而不是一件好事。公司必须从合规流程中获取最大价值，这必须减少其被视为成本中心的可能性。

　　技术创新可以帮助减轻一些合规负担。您可以实际实现的技术水平取决于组织起步的先进程度。一家公司的月球照常可能是另一家公司的日常业务。评估起点与考虑收益和最终目标一样重要。

　　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。RegTech部分专注于提高现有流程的效率和有效性。作为改进的一部分，组织正在使用AI，机器学习和机器人流程自动化(RPA)来平滑新RegTech解决方案，现有旧版合规性解决方案和旧版平台之间的集成和流程。

　　为什么要向AI寻求帮助?诸如GDPR或PSD2之类的最新法规以庞大且极其密集的文档形式发布(仅英国政府针对GDPR的指导文档就有201页)。要确定这些冗长的文档要求采取的适当措施，需要进行大量的交叉引用，历史组织活动的先验知识以及相关组织系统和过程的知识。更重要的是，如果没有正确实施，有几项法规会受到罚款或采取纠正措施(例如，GDPR附带的臭名昭著的“公司营业额的4%”罚款)。

　　简而言之，法规的实际应用当前依赖于人为解释和随后解决方案的部署，并对不合规处以重罚。这是AI可以提供帮助的地方，可以减少涉及的工作量并提高准确性。这是AI如何帮助公司将合规性转变为增值活动的三个关键示例。

　　在部署合规流程之后，通常会存在残留风险。这可能是由于合规流程中存在无法预见的差距，或者是大规模运行时出现的意外事件。

　　这部分是因为在合规性计划的数据整理阶段通常要执行许多步骤和过程。RPA可以帮助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，将数据从一个系统复制到另一个系统。然后，人工智能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，组织可以自动化转换和增强数据。智能自动化使公司能够以更高的准确性执行流程。

　　流程效率低下也会阻碍合规性。例如，检测反洗钱(AML)流程中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指出，在审查的第一阶段中已完成标记交易的95%。实际上，调查人员将大部分时间都花在看质量差的案件上。

　　使用AI混合方法进行检测可确保生成的警报更少，质量更高。此外，可以对标记为要调查的案件进行风险排名，加快互动并降低低风险交易的等级。尽管AI构成了大多数现代检测系统的基本原理，但维护是管理有效性能的关键。

　　AI还可以用于更广泛地支持AML和欺诈措施。例如，将AI应用于文本挖掘，异常检测和高级分析等技术可以改善贸易融资监控。反过来，这可以提高文件审查和寄售检查的规律性，提高材料越过边界时的确认率。

　　合规性永远不会停滞不前。企业必须应对可能在多个地区不断发展的格局。人工智能可以帮助优化这些法规的处理及其所需的操作，从而帮助公司保持最新状态。需要有效遵守几项不同法规的公司需要在业务的各个方面都有广泛的了解。业务的规模，复杂性和遗留系统可能成为重大障碍。

　　为了减轻这种风险，公司可以使用自然语言处理(NLP)来自动化法规审查的各个方面，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，人工智能可以帮助地理位置不同的公司确定英国的变化是否对其新加坡办事处产生影响。

　　在这一点上需要注意的重要一点是，预计AI和RegTech不会广泛替代人类。我们在RegTech领域看到了AI的早期进入，但它们主要是为完成较低的任务和重复性任务提供帮助。人工智能主要是在增强人类所做的工作，使他们的角色更加有效。

　　但是，人工智能并非没有任何考虑。关于AI部署中可能存在的偏见，有很多关注和审查。其他讨论正在探讨应用程序的透明性和治理以及有关谁拥有生成的IP的问题。因此，人工智能与人类紧密合作，增强活动并平衡适当的人工监督水平至关重要。

　　AI通过提供更快的文档审阅，更深入的欺诈预防措施和更深入的上下文洞察力，增强了合规性实践。它还可以减少高事务环境中的噪音，减轻工作人员的文件记录负担。从监管审查的开始到合规过程的结束，AI都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。

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