人工知能（AI）と機械学習は、近年、利用が大幅に増加している2つの技術です。AIと機械学習は、プロセスを自動化し、意思決定の基礎となる正確なデータを提供することで、組織がより良い意思決定を行うために使用することができます。しかし、これらの同じツールが、規制変更管理プロセスの改善にも使用できることをご存知でしょうか？ここでは、AIと機械学習によって、組織の規制変更管理プロセスをどのようにパワーアップできるかを探ってみましょう。
規制変更管理とは
規制変更管理（RCM）とは、法律、規制、その他の法的要件へのコンプライアンスを確保するための実践です。法規制の変更を監視し、その変更の意味を理解し、コンプライアンスを維持するために必要な変更を実施することが必要です。このプロセスは、正しく行われないと非常に時間がかかり、エラーになりやすいものです。
AI/機械学習によるRCM自動化のメリット
人工知能（AI）と機械学習を活用した自動化ソリューションを活用することで、組織は人的ミスやリソース不足によるコンプライアンス違反のリスクを大幅に低減することができます。これらのソリューションは、複数の管轄区域にまたがる法律の変更を自動的に追跡し、新しい規制が導入または改正されたときに関係者に警告を発し、それらの変更に対応するための最善の方法に関する推奨事項を提供することにより、組織のコンプライアンスの状況についてより完全な図を提供することができます。さらに、RCMを自動化することで、このプロセスに関連する手作業の多くを排除することができ、効率性を高めることができます。
RCMの自動化ソリューションの導入を検討している企業は、まず現在のプロセスを評価することから始める必要があります。これには、文書レビューや複数の法域にまたがる規制動向の分析など、自動化が有効なタスクやアクティビティを特定することが含まれる。
自動化ソリューションの導入はあくまで半分の戦いに過ぎず、その利点を最大限に活用するために、従業員がテクノロジーの適切な使用方法を理解することも同様に重要である。正確さや完全性を犠牲にすることなく、最大限の効率化を図るために、テクノロジーの最適な活用方法についてトレーニングを実施する必要があります。
結論として、人工知能（AI）と機械学習を規制変更管理プロセスに活用することは、ヒューマンエラーや不十分なリソースに関連するリスクを軽減しながら、効率を向上させる方法を探している組織にとって、多くの潜在的なメリットをもたらします。自動化されたソリューションは、組織にコンプライアンス環境の全体像を提供し、RCMプロセスに関連する手作業の多くを排除することができます。しかし、従業員が正確性や完全性を損なうことなく、これらのツールを最大限に活用する方法を理解し、最終的に規制遵守の達成に近づけるために、適切なトレーニングに投資することが重要である！
AI技術で規制変更管理プロセスのパワーアップをお考えですか？詳しくは「Connected Risk: RCM」をご確認ください！
