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Un approccio migliore all’AI per la conformità normativa

Le organizzazioni che devono affrontare la conformità normativa si stanno rivolgendo all’intelligenza artificiale (AI) per risparmiare tempo e ridurre i costi. I costi associati sono enormi: nel 2021, il finanziamento dell’IA nell’assistenza sanitaria ha raggiunto 8,5 miliardi di dollari attraverso 366 accordi con un valore medio di 30 milioni di dollari ciascuno.1

La logica di questi investimenti? L’IA può aggiungere fino a 906 miliardi di dollari di valore all’anno ai sistemi e ai servizi sanitari globali,2 e l’IA potrebbe aggiungere fino a 1 trilione di dollari di valore all’anno al settore bancario globale.3 E PwC prevede che l’IA potrebbe contribuire con 15,7 trilioni di dollari all’economia globale.

Tuttavia, questi grandi numeri non possono nascondere il fatto che ogni mese ci sono nuovi articoli e argomenti di riflessione per far scoppiare la bolla dell’hype AI. Quindi, prima di prestare troppa attenzione a tali articoli, lasciateci dire come i nostri pensieri e le nostre esperienze giustificano un approccio di gran lunga migliore all’uso della AI per la conformità.

L’AI per la conformità richiede più di una semplice AI

La verità è che l'”intelligenza artificiale” è solo uno strumento. In realtà non “fa” nulla da solo. Dipende da come si combina l’AI con altre tecnologie e con gli esperti che conoscono il tuo business. In un’area come la conformità normativa, per esempio, le sfide possono variare molto a seconda del settore e del paese. Quindi, per risolvere questi problemi, è necessaria una combinazione di tre tecnologie e di competenze umane:

A causa della complessa struttura dei documenti legali e normativi, una qualsiasi di queste tecnologie è insufficiente se non supportata dalle altre due e spesso da un utile occhio umano. Tuttavia, la maggior parte degli strumenti di analisi e dei venditori usa solo una o due delle tre tecnologie, non prendendo in considerazione così facendo dati preziosi o trascurando un contesto importante. InMoment, per contro, ha sviluppato tutti e tre gli strumenti in una piattaforma completa e ha un team di esperti altamente qualificati. Sviluppiamo applicazioni semi-custom che risolvono specifiche sfide di conformità per i nostri clienti.

Perché l’AI spesso non è all’altezza quando si tratta di conformità

Ogni azienda è soggetta a qualche livello di regolamentazione. I fornitori di assistenza sanitaria, le aziende farmaceutiche e le società di servizi finanziari sono particolarmente gravate da questo. Eppure, nonostante i massicci investimenti e le chiare opportunità di mercato, lo sviluppo di soluzioni tecnologiche per la conformità si sta rivelando difficile. E perché?

In breve, perché la complessa struttura dei documenti in questione significa che le tecniche tradizionali di analisi dei dati non sono in grado di estrarre e comprendere tutti i dati su cui si basano i professionisti della conformità.

La chiave per costruire un’IA efficace per la conformità normativa

Per costruire una soluzione AI che aiuti le persone a rispettare le regolamentazionii, è necessario avere ben chiari tre punti:

  1. La conformità normativa è molto complessa, ma generalmente significa confermare qualcosa: se un particolare documento è conforme o se la vostra organizzazione sta adeguatamente monitorando e seguendo i regolamenti che cambiano.
  2. I documenti legali, medici e finanziari contengono informazioni importanti che sono contenute sia in elementi strutturati (tabelle ed elenchi) che in testo non strutturato.
  3. Le tecniche tradizionali di analisi dei dati sono carenti quando si tratta di conformità legale, poiché l’identificazione e l’estrazione di tutti i dati da un documento legale richiede più di una semplice AI.

Usare l’AI per migliorare i processi esistenti

Piuttosto che cercare di sviluppare una “AI per la conformità della divulgazione” end-to-end e soggetta a errori, InMoment si concentra su migliorare i processi esistenti. Il nostro sistema permette ai revisori finanziari di rivedere tutti i documenti quasi simultaneamente, invece di controllarne solo una manciata. Questo riduce significativamente il rischio di non conformità per i fornitori di servizi finanziari e le banche.

Combiniamo il nostro parser di dati semi-strutturati con l’analisi del testo per analizzare rapidamente lunghi documenti finanziari ed estrarre tutti i dati ovunque si trovino: informative legali, tabelle di asset allocation, dichiarazioni di consulenza, ruoli dei clienti e altro ancora. Poi i nostri algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale analizzano la struttura sottostante e il significato delle informazioni. Questo ci permette di fare connessioni complesse tra i punti di dati, indipendentemente da dove appaiono nel documento. Infine, usiamo l’intelligenza artificiale per strutturare questi dati e prepararli per ulteriori analisi.

Riferimenti

  1. CB Insights, Stato dell’IA
  2. McKinsey, The AI playbook for executives
  3. McKinsey, The AI playbook for executives
  4. PwC, studio globale di PwC sull’intelligenza artificiale: sfruttare la rivoluzione AI

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