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Inteligencia Artificial

Cinco formas de reducir los costos de cumplimiento con IA y automatización

José Luis Becerra Pozas

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Un mayor uso de la IA puede impulsar la eficiencia y reducir los costos en la gestión del cumplimiento. Esto es lo que eso significa para los CIO en industrias altamente reguladas.

Si bien las regulaciones se crean para proteger a los consumidores y los mercados, a menudo son complejas, lo que las hace costosas y difíciles de cumplir.

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

La Inteligencia Artificial (AI) y los procesos de automatización inteligente, como RPA (automatización de procesos robóticos) y NLP (procesamiento de lenguaje natural) pueden ayudar a aumentar la eficiencia y reducir los costos para cumplir con el cumplimiento normativo. Así es cómo:

1. Utilice 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 regulaciones, difundidas por múltiples autoridades estatales, federales o municipales a través de una variedad de canales. El trabajo manual de recopilar, clasificar y comprender estos cambios y mapearlos en el área comercial adecuada requiere mucho tiempo.

Si bien la RPA se puede programar para recopilar cambios en las reglamentaciones, éstas también deben entenderse y aplicarse a los procesos comerciales. Aquí es donde entran en juego los modelos sofisticados de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), NLP e IA.

  • OCR puede transformar textos reglamentarios en textos legibles por máquina.
  • A continuación, se utiliza la PNL para procesar los textos, comprender oraciones enrevesadas y terminología normativa compleja.
  • A continuación, los modelos de IA pueden aprovechar el resultado para brindar opciones para cambios de política basados ​​en casos anteriores similares y filtrar a través de nuevas regulaciones para señalar aquellas relevantes para el negocio.

Todas estas capacidades pueden ahorrarle a un analista una cantidad significativa de tiempo, lo que reduce los costos.

2. Optimizar la presentación de informes reglamentarios

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

Como alternativa, la IA puede analizar rápidamente los datos reglamentarios no estructurados para definir los requisitos de informes, interpretarlos en función de reglas y situaciones pasadas y producir código para activar un proceso automatizado para acceder a múltiples recursos de la empresa para crear los informes. Este enfoque de la inteligencia regulatoria está cobrando fuerza para respaldar los informes de servicios financieros, así como las empresas de ciencias biológicas 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 ser una carga.

La tendencia de Pharma hacia el contenido de marketing personalizado está aumentando los costos de cumplimiento a un ritmo exponencial, ya que los oficiales de cumplimiento deben asegurarse de que cada contenido sea consistente con las etiquetas y regulaciones de los medicamentos. Debido a que agregar mano de obra para escalar estas estrategias conlleva un aumento significativo de costos, la IA ahora se usa para escanear contenido y determinar el cumplimiento de manera más rápida y eficiente. En algunos casos, los bots de IA incluso se utilizan para editar y escribir textos de marketing que cumplan con las normas.

4. Reducir errores en el seguimiento de transacciones

Los sistemas tradicionales de monitoreo de transacciones basados ​​en reglas en Servicios Financieros son propensos a producir falsos positivos excesivos. En algunos casos, los falsos positivos han llegado al 90 % y cada alerta requiere la revisión de un oficial de cumplimiento.

Al integrar la IA en los sistemas de monitoreo de transacciones heredados, se pueden minimizar las alertas de cumplimiento erróneas y reducir los costos de revisión. 

Los problemas que se consideran legítimos de alto riesgo pueden elevarse a un oficial de cumplimiento, mientras que los que no lo son pueden resolverse automáticamente. Dado que los oficiales de cumplimiento solo trabajan en transacciones marcadas de alto riesgo, estos recursos se pueden redistribuir donde pueden agregar más valor. A medida que se identifican nuevas tendencias, la IA también se puede usar para actualizar los motores de reglas y los sistemas de monitoreo tradicionales.

Para limitar la actividad delictiva y el lavado de dinero, los bancos deben actuar con la debida diligencia para garantizar que los nuevos clientes respeten la ley y sigan siéndolo durante toda la relación. Dependiendo del nivel de riesgo de ciertas personas, las verificaciones de antecedentes pueden variar de dos a 24 horas. Gran parte de este tiempo se dedica a recopilar documentos, consultar bases de datos y revisar los medios de comunicación. 

La IA y la automatización pueden agilizar este proceso. Los bots se pueden usar para rastrear la web en busca de mención de un cliente y aprovechar el análisis de sentimientos para marcar el contenido negativo. Las tecnologías de PNL pueden escanear documentos judiciales en busca de signos de actividad ilegal y menciones en los medios más relevantes para el análisis.

Anna Frazzetto, CIO.com

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