ai托管的實力高低由什麼來決定?【導語】加大對人工智能的使用，可提高合規管理的效率并降低成本以下是在監管嚴格的行業中，人工智能對 CIO 的意義，今天小編就來聊一聊關于ai托管的實力高低由什麼來決定?接下來我們就一起去研究一下吧!

ai托管的實力高低由什麼來決定

【導語】加大對人工智能的使用，可提高合規管理的效率并降低成本。以下是在監管嚴格的行業中，人工智能對 CIO 的意義。

雖然制定規章制度是為了保護消費者和市場，但它們往往很複雜，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% 的金融機構僅将其收入的 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 5 種方法：

僅在一年時間裡，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衆多渠道廣為傳播。

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将它們對應到合适的業務中，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。這就是複雜的 OCR（光學字符識别）、NLP 和 AI 模型的用武之地。

· 首先，OCR 可以将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、理解錯綜複雜的句子和複雜的監管術語。

· 然後，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别與業務相關的法規。

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。

确定監管報告的内容、時間和方式是最耗費時間的。這要求分析師不僅要反複研讀相關制度，還要對其進行解釋，編寫如何适用于自身業務的說明，并将其翻譯成代碼，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産品批準的公司提供支持。

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

制藥公司的營銷内容趨勢向個性化發展。同時，因為合規官需要确保每條内容都與藥品标簽一緻并合法合規，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内容，更快更有效地确定合規性。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。

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。

通過将 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。被識别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。

由于合規官隻負責處理高風險标記的交易，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。

為了限制犯罪和洗錢活動，銀行需要進行盡職調查，以确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，并利用情緒分析來标記負面内容。使用 NLP 技術可以掃描法庭文件，尋找非法活動迹象和相關媒體的曝光報道。

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