規制の変化のスピードはますます速くなり、規制当局も潜在的な違反を監視・検出するためのテクノロジーへの依存度を高めています。その結果、金融機関は進化し続ける規制の状況に対応する方法を見つけなければなりません。そこで登場するのが、人工知能（AI）です。AIは、規制変更管理のプロセスを自動化し、潜在的な違反を検出できるセグメンテーションモデルを改善するために使用することができます。リスクスポットライトは、AIを活用して組織が規制遵守をより効果的に管理できるようにするソリューションの一例です。
AIとは？
AIは、意思決定やパターン認識など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムで構成されています。AIは、人間が手作業で分析することが不可能な大規模なデータセットに洞察を与えることができます。規制変更管理の文脈では、AIは、潜在的な違反やリスクを示す可能性のある規制データ内のパターンを特定するために使用することができます。
AIは規制変更管理にどのように役立つのか？
組織は、コンプライアンスを維持し、規制当局からの罰則を回避するために、規制の変更を常に把握する必要があります。AIを使用すると、組織の業務に影響を与える可能性のある新しい規制や改正を継続的にスキャンすることで、規制の変更を監視するプロセスの多くを自動化することができます。これにより、関連するすべての規制について最新の情報を得るための手作業が不要になり、リスク評価やコンプライアンス・テストなど、他の活動にリソースを割くことができるようになります。さらに、AIをセグメンテーション・モデルに使用することで、潜在的にリスクの高い顧客や取引を特定し、コンプライアンス・チームがより綿密に調査し、長期的により効果的に監視することができます。
今日の急速に変化するビジネス環境において、金融機関は効率的かつ収益性の高い業務を行いながら、規制当局のコンプライアンスを維持するために、関連するすべての規則や規制を常に把握しておく必要があります。Risk Spotlight のような人工知能を活用することで、企業は規制変更管理に関連するプロセスの多くを自動化することができ、同時に機械学習技術と自然言語処理 (NLP) を使用して構築したセグメンテーションモデルによって潜在的なリスクに対する洞察を得ることができます。これにより、企業は、規制変更の管理に関連する手動プロセスによって、リスク評価やコンプライアンステストなどの他の重要なタスクに多くの時間を取られ、生産性や収益性を犠牲にすることなく、関連する法律に準拠した状態を維持することができるようになります。
