Sebbene le normative siano create per proteggere consumatori e mercati, sono spesso complesse, il che le rende costose e difficili da rispettare. Settori altamente regolamentati come i servizi finanziari devono assorbire i costi di conformità più significativi. Deloitte stima che i costi di conformità per le banche siano aumentati del 60% dalla crisi finanziaria del 2008 e la Risk Management Association ha rilevato che il 50% degli istituti finanziari spende dal 6 al 10% dei propri ricavi per la conformità.

L’intelligenza artificiale (IA) e i processi di automazione intelligente, come RPA (automazione dei processi robotici) e NLP (elaborazione del linguaggio naturale) possono aiutare a incrementare l’efficienza e ridurre i costi nel rispetto della conformità normativa. Ecco come.

Utilizzare RPA e NLP per gestire le modifiche alle normative

In un solo anno, un istituto finanziario potrebbe dover elaborare fino a 300 milioni di pagine di nuovi regolamenti, diffusi da più autorità statali, regionali o municipali attraverso una varietà di canali. Il lavoro manuale di raccolta, smistamento e comprensione di questi cambiamenti e la loro mappatura nell’area aziendale appropriata richiedono molto tempo.

Sebbene la RPA possa essere programmata per raccogliere le modifiche normative, queste normative devono anche essere comprese e applicate ai processi aziendali. È qui che entrano in gioco sofisticati modelli OCR (riconoscimento ottico dei caratteri), NLP e IA.

  • L’OCR può trasformare i testi normativi in testi leggibili dalle macchine
  • La PNL viene quindi utilizzata per elaborare i testi, comprendere frasi contorte e terminologia normativa complessa.
  • Successivamente, i modelli di intelligenza artificiale possono sfruttare l’output per fornire opzioni per modifiche alle policy basate su casi passati simili e filtrare attraverso nuove normative per contrassegnare quelle rilevanti per l’azienda.

Tutte queste capacità possono far risparmiare all’analista una notevole quantità di tempo, riducendo così i costi.

Semplificare la rendicontazione normativa

Una delle maggiori perdite di tempo nel reporting normativo è capire cosa deve essere segnalato, quando e come. Ciò richiede agli analisti non solo di rivedere le normative, ma anche di interpretarle, scrivere un testo su come le normative si applicano alla loro attività e tradurlo in codice per recuperare i dati rilevanti.

In alternativa, l’IA può analizzare rapidamente i dati normativi non strutturati per definire i requisiti di reporting, interpretarli in base a regole e situazioni passate e produrre codice per attivare un processo automatizzato per accedere a più risorse aziendali per creare i report. Questo approccio all’intelligence normativa sta guadagnando terreno per supportare la creazione di report sui servizi finanziari per l’approvazione di nuovi prodotti.

automazione RPA

Accorciare il processo di revisione del materiale di marketing

Il processo di vendita in mercati altamente regolamentati richiede che il materiale di marketing sia conforme. Tuttavia, il processo di approvazione del flusso continuo di nuovi materiali di marketing può essere gravoso.

La tendenza del settore farmaceutico verso contenuti di marketing personalizzati sta facendo aumentare i costi di conformità a un ritmo esponenziale, dal momento che i responsabili della conformità devono garantire che ogni contenuto sia coerente con le etichette e le normative dei farmaci. Poiché l’aggiunta di manodopera per scalare queste strategie comporta un aumento significativo dei costi, l’IA viene ora utilizzata per scansionare i contenuti e determinare la conformità in modo più rapido ed efficiente. In alcuni casi, i bot vengono persino utilizzati per modificare e scrivere testi di marketing conformi alle normative.

Ridurre gli errori nel monitoraggio delle transazioni

I tradizionali sistemi di monitoraggio delle transazioni basati su regole nei servizi finanziari tendono a produrre falsi positivi eccessivi. In alcuni casi, i falsi positivi hanno raggiunto il 90% e ogni avviso richiede la revisione da parte di un responsabile della conformità.

Integrando l’IA nei sistemi di monitoraggio delle transazioni legacy, è possibile ridurre al minimo gli avvisi di conformità errati e ridurre i costi di revisione. I problemi ritenuti ad alto rischio possono essere assegnati a un responsabile della conformità, mentre quelli che non lo sono possono essere risolti automaticamente. Con i responsabili della conformità che lavorano solo su transazioni contrassegnate ad alto rischio, queste risorse possono essere ridistribuite dove possono aggiungere più valore. Man mano che vengono identificate nuove tendenze, l’IA può essere utilizzata anche per aggiornare i motori delle regole tradizionali e i sistemi di monitoraggio.

Eseguire controlli legali

Per limitare l’attività criminale e il riciclaggio di denaro, le banche devono eseguire la due diligence per garantire che i nuovi clienti rispettino la legge. A seconda del livello di rischio di alcune persone, i controlli in background possono variare da 2 a 24 ore. Gran parte di questo tempo viene dedicato alla raccolta di documenti, al controllo dei database e alla revisione dei media.

L’intelligenza artificiale e l’automazione possono semplificare questo processo. I bot possono essere utilizzati per eseguire la scansione del Web alla ricerca di informazioni su un cliente e sfruttare l’analisi del sentiment per segnalare contenuti negativi. Le tecnologie NLP possono infine scansionare gli atti giudiziari per scoprire eventuali attività illegali e le menzioni dei media più rilevanti per l’analisi.