5 façons de réduire les coûts de conformité grâce à l’IA et à l’automatisation

Bien que les réglementations soient créées pour protéger les consommateurs et les marchés, elles sont souvent complexes, ce qui les rend coûteuses et difficiles à respecter.

Les secteurs hautement réglementés comme les services financiers et les sciences de la vie doivent absorber les coûts de conformité les plus importants. Deloitte estime que les coûts de mise en conformité pour les banques ont augmenté de 60 % depuis la crise financière de 2008, et la Association de gestion des risques ont constaté que 50 % des institutions financières consacrent 6 à 10 % de leurs revenus à la conformité.

L’intelligence artificielle (IA) et les processus d’automatisation intelligents, tels que RPA (automatisation des processus robotiques) et TAL (traitement du langage naturel) peut aider à augmenter l’efficacité et à réduire les coûts en respectant la conformité réglementaire. Voici comment:

1. Utilisez RPA et NLP pour gérer les changements de réglementation

En une seule année, une institution financière peut avoir à traiter jusqu’à 300 millions de pages de nouvelles réglementations, diffusées par plusieurs autorités étatiques, fédérales ou municipales via une variété de canaux. Le travail manuel de collecte, de tri et de compréhension de ces changements et de leur mise en correspondance avec le domaine d’activité approprié prend énormément de temps.

Bien que la RPA puisse être programmée pour collecter les changements de réglementation, les réglementations doivent également être comprises et appliquées aux processus métier. C’est là qu’interviennent les modèles sophistiqués d’OCR (reconnaissance optique de caractères), de NLP et d’IA.

• L’OCR peut transformer des textes réglementaires en textes lisibles par machine.
• La PNL est ensuite utilisée pour traiter les textes, comprendre les phrases alambiquées et la terminologie réglementaire complexe.
• Ensuite, les modèles d’IA peuvent tirer parti de la sortie pour fournir des options de changements de politique basés sur des cas antérieurs similaires et filtrer à travers de nouvelles réglementations pour signaler celles qui sont pertinentes pour l’entreprise.

Toutes ces fonctionnalités peuvent faire gagner un temps considérable à un analyste, réduisant ainsi les coûts.

2. Rationaliser les rapports réglementaires

L’une des plus grandes pertes de temps dans les rapports réglementaires consiste à déterminer ce qui doit être signalé, quand et comment. Cela nécessite que les analystes non seulement examinent les réglementations, mais les interprètent, rédigent un texte sur la manière dont les réglementations s’appliquent à leur entreprise et le traduisent en code afin de récupérer les données pertinentes.

Alternativement, l’IA peut rapidement analyser les données réglementaires non structurées pour définir les exigences de déclaration, les interpréter en fonction des règles et des situations passées et produire du code pour déclencher un processus automatisé pour accéder à plusieurs ressources de l’entreprise afin de créer les rapports. Cette approche de l’intelligence réglementaire gagne du terrain pour prendre en charge les rapports des services financiers ainsi que les entreprises des sciences de la vie où des soumissions sont requises pour l’approbation de nouveaux produits.

3. Raccourcir le processus de révision des supports marketing

Le processus de vente sur des marchés hautement réglementés nécessite que le matériel marketing soit conforme. Pourtant, le processus d’approbation du flux continu de nouveaux supports marketing peut être fastidieux.

La tendance de l’industrie pharmaceutique vers un contenu marketing personnalisé fait grimper les coûts de conformité à un rythme exponentiel, car les responsables de la conformité doivent s’assurer que chaque élément de contenu est conforme aux étiquettes et réglementations des médicaments. Étant donné que l’ajout de main-d’œuvre pour faire évoluer ces stratégies s’accompagne d’une augmentation significative des coûts, l’IA est désormais utilisée pour analyser le contenu et déterminer la conformité plus rapidement et plus efficacement. Dans certains cas, Robots IA sont même utilisés pour éditer et rédiger des textes marketing conformes à la réglementation.

4. Réduire les erreurs dans le suivi des transactions

Les systèmes traditionnels de surveillance des transactions basés sur des règles dans les services financiers sont susceptibles de produire un nombre excessif de faux positifs. Dans certains cas, les faux positifs ont atteint 90 %, chaque alerte devant être examinée par un responsable de la conformité.

En intégrant l’IA dans les anciens systèmes de surveillance des transactions, les alertes de conformité erronées peuvent être minimisées et les coûts d’examen réduits. Les problèmes considérés comme légitimes à haut risque peuvent être confiés à un responsable de la conformité, tandis que ceux qui ne le sont pas peuvent être automatiquement résolus. Les responsables de la conformité travaillant uniquement sur les transactions signalées à haut risque, ces ressources peuvent être redéployées là où elles peuvent ajouter plus de valeur. À mesure que de nouvelles tendances sont identifiées, l’IA peut également être utilisée pour mettre à jour les moteurs de règles et les systèmes de surveillance traditionnels.

5. Effectuer des vérifications des antécédents et juridiques

Pour limiter les activités criminelles et le blanchiment d’argent, les banques doivent faire preuve de diligence raisonnable pour s’assurer que les nouveaux clients respectent la loi et le restent tout au long de la relation. Selon le niveau de risque de certaines personnes, les vérifications des antécédents peuvent aller de deux à 24 heures. Une grande partie de ce temps est consacrée à la collecte de documents, à la vérification des bases de données et à l’examen des médias. L’IA et l’automatisation peuvent rationaliser ce processus. Les robots peuvent être utilisés pour explorer le Web à la recherche d’un client et tirer parti de l’analyse des sentiments pour signaler le contenu négatif. Les technologies NLP peuvent analyser les documents judiciaires à la recherche de signes d’activités illégales et de mentions dans les médias les plus pertinentes pour l’analyse.