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Cinco formas de reducir los costes de cumplimiento con la IA y la automatización

Un mayor uso de la IA puede impulsar la eficiencia y reducir los costes en la gestión del cumplimiento. Esto es lo que significa para los CIO de los sectores altamente regulados.

tendencias tecnológicas, inteligencia artificial
Créditos: Michael Dziedzic (Unsplash).

Aunque las normativas se crean para proteger a los consumidores y los mercados, a menudo son complejas, lo que hace que sean costosas y difíciles de cumplir.

Los sectores altamente regulados, como el de los servicios financieros y el de las ciencias de la vida, tienen que absorber los costes de cumplimiento más importantes. Deloitte estima que los costes de cumplimiento para los bancos han aumentado un 60% desde la crisis financiera de 2008, y la Asociación de Gestión de Riesgos descubrió que el 50% de las instituciones financieras gastan entre el 6 y el 10% de sus ingresos en cumplimiento.

La inteligencia artificial (IA) y los procesos de automatización inteligentes, como la automatización de procesos robóticos (RPA) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), pueden ayudar a aumentar la eficiencia y reducir los costes del cumplimiento normativo. He aquí cómo:

 

1. Utilizar RPA y NLP para gestionar los cambios normativos

En un solo año, una institución financiera puede tener que procesar hasta 300 millones de páginas de nuevas normativas, difundidas por múltiples autoridades estatales, federales o municipales a través de diversos canales. El trabajo manual de recopilar, clasificar y comprender estos cambios y asignarlos al área de negocio correspondiente requiere mucho tiempo.

Aunque la RPA puede programarse para recoger los cambios en la normativa, también es necesario comprenderla y aplicarla a los procesos empresariales. Aquí es donde entran en juego los sofisticados modelos de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), PNL e IA.

  • OCR puede transformar los textos normativos en textos legibles por máquina.
  • La PNL se utiliza después para procesar los textos, comprendiendo las frases enrevesadas y la compleja terminología normativa.
  • A continuación, los modelos de IA pueden aprovechar el resultado para ofrecer opciones de cambios normativos basados en casos anteriores similares y filtrar las nuevas normativas para señalar las que son relevantes para la empresa.

Todas estas capacidades pueden ahorrar a un analista una cantidad significativa de tiempo, reduciendo así los costes.

 

 2. Agilizar los informes normativos

Una de las mayores pérdidas de tiempo en la elaboración de informes normativos es averiguar qué hay que informar, cuándo y cómo. Esto requiere que los analistas no solo revisen las normativas, sino que las interpreten, escriban un texto sobre cómo se aplican las normativas a su negocio y lo traduzcan en código para recuperar los datos relevantes.

Por otro lado, la IA puede analizar rápidamente los datos normativos no estructurados para definir los requisitos de los informes, interpretarlos basándose en normas y situaciones anteriores, y producir código para activar un proceso automatizado que acceda a múltiples recursos de la empresa para elaborar los informes. Este enfoque de la inteligencia reglamentaria está ganando adeptos para apoyar la presentación de informes de los servicios financieros, así como de las empresas de ciencias de la vida, donde se requieren presentaciones para la aprobación de nuevos productos.

 

3. Acortar el proceso de revisión del material de marketing

El proceso de venta en mercados altamente regulados requiere que el material de marketing cumpla con las normas. Sin embargo, el proceso de aprobación del flujo continuo de nuevos materiales de marketing puede resultar pesado.

La tendencia de la industria farmacéutica a personalizar el contenido de marketing está aumentando los costes de cumplimiento a un ritmo exponencial, ya que los responsables de cumplimiento tienen que asegurarse de que cada pieza de contenido es coherente con las etiquetas de los medicamentos y la normativa. Debido a que la adición de mano de obra para escalar estas estrategias viene con un aumento significativo de los costos, la IA se utiliza ahora para escanear el contenido y determinar el cumplimiento de manera más rápida y eficiente. En algunos casos, los bots de IA se utilizan incluso para editar y redactar textos de marketing que cumplan con la normativa.

 

4. Reducir los errores en el seguimiento de las transacciones

Los sistemas tradicionales de supervisión de transacciones basados en reglas en los servicios financieros son propensos a producir excesivos falsos positivos. En algunos casos, los falsos positivos han alcanzado el 90%, y cada alerta requiere la revisión de un responsable de cumplimiento.

Al integrar la IA en los sistemas de supervisión de transacciones heredados, se pueden minimizar las alertas de cumplimiento erróneas y reducir los costes de revisión. Las cuestiones que se consideran de alto riesgo legítimo pueden elevarse a un responsable de cumplimiento, mientras que las que no lo son pueden resolverse automáticamente. Si los responsables de cumplimiento sólo trabajan en las transacciones marcadas como de alto riesgo, estos recursos pueden redistribuirse donde puedan añadir más valor. A medida que se identifican nuevas tendencias, la IA también puede utilizarse para actualizar los motores de reglas tradicionales y los sistemas de supervisión.

 

5. Realizar comprobaciones de antecedentes y legales

Para limitar la actividad delictiva y el blanqueo de dinero, los bancos deben realizar la debida diligencia para asegurarse de que los nuevos clientes son respetuosos con la ley y siguen siéndolo durante toda la relación. Dependiendo del nivel de riesgo de determinadas personas, la comprobación de antecedentes puede durar entre dos y 24 horas. Gran parte de este tiempo se dedica a la recopilación de documentos, la comprobación de bases de datos y la revisión de medios de comunicación. La IA y la automatización pueden agilizar este proceso. Se pueden utilizar robots para rastrear la web en busca de menciones de un cliente y aprovechar el análisis de sentimientos para marcar el contenido negativo. Las tecnologías de PNL pueden escanear los documentos judiciales en busca de indicios de actividad ilegal y las menciones en los medios de comunicación más relevantes para el análisis.



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