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在人工智能正在彻底改变一个又一个行业的时代，人们对自动化合规性的需求和愿望日益增长，变得越来越受追捧。

人工智能在金融服务中的作用正在迅速增强，ChatGPT的推出在金融行业引起了深刻的涟漪。由于合规性是公司需要维护的永久挑战，因此自动化解决这一挑战的能力为企业提供了显着的优势。

Theta Lake 为现代协作平台提供合规性和安全性，可以捕获、合规存档，并充当视频、语音和聊天协作系统现有记录存档的存档连接器。“我们的金融服务客户正在利用人工智能来审查大量通信，否则合规团队将无法捕获和手动审查这些通信，”English 解释道。

该公司的技术还捕获和分析所有关键的上下文和富媒体，例如 GIF、编辑和删除，这可以改变对话的含义。

English 如何看待这个领域的演变？“人工智能只有拥有全面的数据可供分析，才能有效地进行监管和风险检测，因此，完整捕获通信且没有任何盲点是利用人工智能的不可或缺的一部分”。她解释说，展望未来，该行业预计会有更大的需求，以确保他们能够捕获所有通信渠道以及所有丰富的上下文信息。

“此外，随着董事会和监管机构寻求保证，对人工智能可见性的要求无疑会越来越高。

在 Theta Lake，我们采取了多项措施来确保客户的透明度，包括展示审核流程的审计报告，表明人工智能在何处被触发，并允许公司监督人工智能的表现。

“最终，作为供应商，参与行业和监管对话以了解人工智能的未来状态非常重要，因此我们很高兴向 FCA 和 PRA 关于在金融领域使用人工智能和机器学习的最新咨询提供反馈服务。”

对于许多人来说，使用人工智能面临的主要挑战之一是如何最好地利用它来满足公司的需求——ChatGPT 等平台的兴起就是一个鲜明的例子。

Aveni首席运营官杰米·亨特 (Jamie Hunter)认为，这些平台最近的激增正在“提高赌注”，无论是对于技术还是企业选择使用它的方式。

亨特解释说，风险管理和合规性“传统上被视为事后的想法或不便的必需品”，而不是一种充满价值的功能。

面对新的监管要求，技术正在利用人工智能挖掘数据，推动多个职能领域的业务决策，从而使合规职能成为组织的中枢神经系统。

“将自然语言处理与人工智能结合使用，完全将客户的声音放在第一位——输出是真实的，并且针对客户所说的内容。这意味着客户的投诉、疑虑和要求以及向他们提供的建议都可以得到全面监控和准确评估”他解释道。

亨特认为，人工智能正在许多关键领域开始改变合规性——然而，这种情况仍在不断发展，不仅取决于所进行的投资，还取决于所给予的优先级以及确定正确数据和输入以确保合规性的重要性，最有效的产出。

他继续说道：“这将保证更好地识别弱势客户，并使企业能够主动而不是被动，在问题出现之前使用数据识别趋势。它已经并将继续增强管理信息和报告，并扩大客户服务电话和互动的覆盖范围。

“它通过自动化质量保证提高效率，还可以帮助确定员工与客户互动的哪些方面需要更多培训和发展。技术还可以更好地防御法规遵从性，捕获每一次客户互动并对其进行分析以提供重要的反馈。”

亨特最后表示，他相信未来十年内，大型语言模型将能够在金融服务组织内的每一项具有经济价值的任务中超越人类，并且该行业需要确保通过“更大程度的合作”正确采用这一模型工程师和财务专家之间的合作，以使其尽可能有效”。

一段时间以来，人工智能在金融服务中的一个关键用途是支持各种风险场景中的决策。然而，Resistant AI 首席顾问 James Brodhurst 认为，金融犯罪合规性是一个可以说采用速度慢于其他金融犯罪用例的领域。

他表示，原因有几个，但包括一些对人工智能更广泛的误解，比如它总是需要大量的历史数据样本来进行训练，或者结果可能不容易向监管机构解释，甚至在人工智能方面存在分歧。什么才是好的结果。

布罗德赫斯特声称，他并没有完全接管，而是认为人工智能被用来让合规团队专注于真正增值的工作。

他总结道：“当生成式人工智能（例如 ChatGPT）等新兴技术为金融犯罪分子提供强大支持时，跟踪不断变化的犯罪模式的能力变得前所未有的紧迫。人工智能能够通过让金融科技公司在发展过程中发现新模式的技术来应对这一挑战。”

近年来机器学习的兴起使其在公司技术产品中的存在不断增加。正如Clausematch数据科学和机器学习主管 Vladimir Ershov 所说，它在金融服务中的采用主要是由与欺诈和反洗钱相关的用例推动的。

他继续说道：“然而，由于自然语言处理任务所面临的根本挑战，长期以来，在公司政策的整个语料库中实现诸如差距分析和矛盾检测等任务的自动化一直被认为是一个遥不可及的梦想。

“但今天，我们目睹了令人惊叹的进步，一夜之间改变了游戏规则。

埃尔绍夫表示，这些突破今天融入了基础设施，代表了文档处理领域的“彻底革命”。“正如我们在本月早些时候发布的 GPT-4 中看到的那样，没有什么合规性任务是不能自动化的，原则上至少可以达到 95%。人工智能在金融服务合规领域的发展呈指数级增长，而且进步的斜率已经非常陡峭，”他表示。

金融服务行业最关键的方面之一是监管合规性，金融公司有许多复杂的法规和不断增加的监管要求，这意味着需要使用大量资源和专业知识来确保遵守不断变化的监管环境。

MAP S.Platis 表示，将人工智能融入金融服务合规中，可以显着改变传统流程，帮助金融公司简化流程并增强合规实践。

该公司表示：“金融公司目前正在使用的关键人工智能驱动的金融服务合规工具，例如 KYC、AML 交易和监控系统以及市场监督，使金融公司能够加快其交易筛选/审查流程，实时识别可疑交易和潜在风险，消除误报并降低风险，同时节省时间和资源。”

人工智能在合规方面的应用还能够提高传统上依赖手动流程的合规操作的效率——许多由人工智能支持的工具可以帮助合规人员提供实时警报和通知，使他们能够对潜在的合规情况做出快速反应违规行为。

MAP S.Platis 补充道：“尽管如此，考虑到人脑在学习、理解、分析、理性和决策方面的力量和能力，人为因素在合规空间中仍然至关重要，而且（目前）还不能完全被排除在外。”被人工智能驱动的工具所取代。

“此外，企业仍然对最终决定负责，这不能归因于人工智能系统，因此人类智能仍然至关重要，但可以通过采用和集成人工智能驱动的技术来大力支持。”

MAP S.Platis 解释说，它相信人工智能在金融服务合规领域发挥着“关键作用”，随着监管变得更加复杂和数据量不断增加，其重要性预计只会上升。

“随着技术的发展，预计会出现更先进的人工智能驱动的合规解决方案，这将提供更高的效率、准确性和对合规相关活动的洞察力，而人为因素在最终决策过程中仍然至关重要和负责任， “该公司总结道。

在金融服务企业面临的挑战迅速增加的世界中，对合规效率的需求变得越来越受欢迎。

Eventus全球监管事务主管 Joe Schifano 表示，金融服务业一直在以各种方式利用人工智能来实现合规目的。“人工智能在这个领域发挥的最重要作用之一是自动化和简化合规流程。人工智能可以帮助金融机构筛选大量数据，识别潜在的合规违规行为，降低人为错误的风险并提高效率。”他声称。

此外，他表示人工智能在金融服务合规领域发挥的另一个关键作用是欺诈检测。他表示：“人工智能算法可以识别交易中的异常模式，并向合规人员发出潜在欺诈活动的警报，这有助于预防金融犯罪。”

他继续说道：“近年来，人工智能在金融服务合规方面的使用发生了巨大变化。它已经超越了传统的基于规则的系统，转向了更复杂的机器学习模型，可以实时分析大量数据。这使得金融机构能够在合规问题上保持领先地位并降低违规风险。”

“未来，我们预计会看到更先进的人工智能驱动的合规工具，可以适应和学习新数据，以及可以分析电子邮件和社交媒体等非结构化数据的自然语言处理功能。随着法规的不断发展，金融机构将需要继续利用人工智能来确保合规，同时减少合规流程中涉及的成本和时间。”

金融行业越来越多的法规意味着任何引入的技术都注重提高效率和降低复杂性。Flagright的增长经理 Joseph Ibitola认为，人工智能和机器学习技术在帮助金融机构提高该领域的效率方面前景广阔。

他解释说：“他们的目标是部署人工智能/机器学习算法来提高自动化、速度和准确性。监管和合规人员可以利用人工智能/机器学习算法更快地解决风险，并专注于威胁公司监管地位和声誉的最重要问题。”

Ibitola 引用了当今生产中“有前途”的用例，例如计算警报概率评分的 AI/ML 算法、通过异常检测检测异常交易模式的算法以及监控消息传递平台和媒体渠道是否存在可疑活动的 NLP。

他继续说道：“合规团队需要注意人工智能/机器学习算法的作用以及如何将它们部署为更广泛的技术的一部分。全球监管机构要求合规官员“解释”人工智能/机器学习模型如何确定将哪些活动作为警报进行推广。

“早期用例很有希望，金融机构将继续探索用例并部署最新技术以提高效率。随着全球监管机构都在做同样的事情，这一点变得越来越重要——金融机构希望跟上步伐。”

作为一个行业，金融服务一直是一个受到严格监管的领域——合规要求不断变化。为了遵守这些法规，许多金融机构传统上依赖手动流程来审查大量文档和数据，这使得该流程既耗时又昂贵。然而，Ascent总裁乔恩·莱特纳 (Jon Leitner ) 认为，人工智能的兴起使合规流程变得更加高效、准确和具有成本效益。

他继续说道：“人工智能改变金融服务合规领域的一个重要方式是通过其组织大量信息和文档的能力。人工智能驱动的工具可以获取大量数据，对其进行分类、标记和索引，从而更轻松地定位和分析。这种功能对于监管合规性特别有用，因为它允许金融机构快速识别和跟踪特定交易、客户或行为模式。”

莱特纳还认为，人工智能能够为数据结构本身带来一致性，因此可以消除人们观点的主观性。他声称，这种标准化对于确保不同部门的数据一致并且可以轻松进行比较至关重要。这可以大大减少合规报告中出现错误或遗漏的可能性。

“人工智能可以为金融机构提供更大的灵活性，以适应不断变化的合规要求。人工智能驱动的合规工具可以接受新法规和要求的培训，并且可以在发生更新和变化时快速纳入更新和变化。在法规不断发展的环境中，这尤其有价值，并且可以降低违规处罚的风险。”莱特纳继续说道。

他的结论是，该技术通过帮助机构更好地组织大量信息和文档，在金融服务合规领域“发挥着越来越重要的作用”。“随着人工智能技术的不断发展，我们预计合规效率和准确性将得到更大的提高。”

Muinmos 首席执行官 Remonda Kirketerp-Mller 也评论道：“人工智能技术通过提高检查质量和数量，显着提高了合规性。简而言之，机器可以比人类更好地完成某些事情，例如身份验证。

它们可以评估我们无法评估的事物，例如 MRZ（机器可读区）以及人眼未经过训练可以看到的各种其他因素。他们不会疲倦，也不会犯错误。他们在眨眼之间就完成了这一切，从而使每个身份都得到验证。

“人工智能还可以更好地监控交易等，并随后实时检测潜在的违规行为。通过不断分析大量数据，这些系统可以识别可能表明合规性问题的模式和异常情况。人工智能解决方案还存在于风险管理、监管报告等领域。在各个领域，人工智能都让合规变得更加准确、快速、完整。”

Kirketerp-Mller 表示，十年前该公司将人工智能融入其产品时，“这是创新”。然而，今天她声称，如果没有人工智能，公司就无法实现合规——这是合规的基本标准。

“现在，有了像 Chat GPT4 这样的新语言模型，对人工智能的依赖只会增加。当然，危险在于我们让人工智能完全控制合规性，而放弃人类监督。世界各地的监管机构现在正在解决这种危险，确保所使用的人工智能是无偏见和透明的（这意味着他们的决策背后的逻辑是已知的）。

“我们相信，在未来几年中，随着我们今天看到的人工智能的快速进步，合规官的角色将演变为更加“监督”和“最终决策”的模式，监督人工智能的工作，并确保其符合他们的流程和政策。