合规人工智能：用例和注意事项

人工智能已从实验室走向合规运营的核心。随着新法规的生效，人工智能正在迅速改变合规运营。根据麦肯锡最新的全球调查，人工智能的采用率从过去六年的约50%上升到2024年的72%。

这种激增在合规领域尤为明显，其驱动力源于监管环境日益复杂、数据量不断增长以及对更高效风险管理的需求。普华永道最近的一项全球合规调查显示，85% 的受访者表示，过去三年来合规要求变得更加复杂。

这篇文章详细说明了重要的事情、为什么现在重要以及每个组织可以采取的具体步骤以保持领先地位。

我们将讨论：

• 什么是合规的AI
• 监管背景和高影响力用例
• 实施注意事项

合规中的人工智能是什么？

合规人工智能是指战略性地使用人工智能技术来增强、自动化和优化整个组织的合规流程。

人工智能不再是合规监督的对象，而是成为一种强大的工具，可以帮助合规专业人员应对复杂的监管要求、检测违规行为，并比传统的手动方法更有效地遵守不断变化的规则。

人工智能在合规领域的应用改变了组织应对监管挑战的方式：

• ML 算法可以分析大量数据集，以识别可能表明违反合规性、欺诈或违规行为的模式，而这些模式人类审核员很容易忽略。
• 自然语言处理 (NLP) 功能使 AI 系统能够持续监控多个司法管辖区的监管更新，自动标记影响特定业务运营的变化。

最具影响力的应用之一是人工智能驱动的电子取证。为了应对诉讼或监管问询，组织通常需要筛选数千封（有时是数百万封）电子邮件、聊天记录和文档。人工智能通过识别相关内容、删除重复内容以及突出显示潜在的特权或响应性材料来简化这一流程。过去需要数周时间的人工审核，现在可以在数小时内完成，并且准确性更高、成本更低。

预测分析进一步增强了合规团队的能力，帮助他们在问题升级为违规行为之前预测到潜在问题，从而实现从被动合规管理到主动合规管理的转变。

IT 和合规团队面临的监管压力

在金融服务或政府等受监管行业运营的组织面临着越来越大的履行严格合规义务的压力。

对于 IT 和合规团队来说，由于一系列挑战（熟练专业人员短缺、监管复杂性增加以及数据环境扩大）导致负担日益加重。

合规专业人员短缺和监管频率

各行各业都存在着合规和数据治理岗位人才短缺的现象，这一点已得到充分证实。这种短缺意味着现有员工往往捉襟见肘，既要管理日常运营，又要制定长期风险规避策略。与此同时，新法规频频出台，现有法规的更新也更加严格，规定也更加细化。

如果没有自动化或先进的工具，IT 和合规专业人员将面临越来越多的手动任务——数据分类、保留策略执行、审计准备和事件响应。这会导致响应时间变慢、准确性降低，并且更有可能错过监管截止日期。

美国常见的监管要求

每个行业都有各自的合规框架，这些框架通常包含重叠或冲突的规定。监管审计和调查中最常提及的规定包括：

• HIPAA——适用于医疗保健提供者，并要求保护和保密电子受保护健康信息 (ePHI)。
• FERPA——管理学生教育记录的访问，影响公立和私立 K-12 学校和高等教育机构。
• FOIA和州同等法规——要求政府实体在规定的时间内回应公共记录请求，同时通过编辑来保护敏感信息。
• FINRA——负责监管美国经纪公司和交易市场，执行严格的电子通信监控和存档规则。
• SOX——对上市公司的财务透明度、内部控制和记录保留提出要求，其中 IT 系统发挥着核心作用。

这些规定并非可有可无，它们明确了组织必须遵守的法律义务，无论人员配备情况或系统复杂程度如何。

不合规的风险

不遵守规定可能会产生直接和长期的后果：

• 经济处罚——例如，违反《健康保险隐私及责任法》(HIPAA) 规定的行为每次罚款可达 100 至 5 万美元，每年最高罚款 150 万美元。美国金融业监管局 (FINRA) 经常因电子邮件监管或记录保存不当而处以数百万美元的罚款。
• 声誉损害——合规违规行为的新闻，尤其是涉及敏感数据或公共记录处理不当的新闻，会严重损害公众信任，尤其是在教育和政府部门。
• 运营中断——调查、审计和诉讼耗费时间和资源。组织可能被迫在短时间内暂停项目、调动IT人员或彻底检修系统。

综合起来，这三个因素凸显了为什么 IT 和合规团队积极寻找可扩展的解决方案来帮助管理风险、监控活动并自信地响应监管要求。

人工智能在监管合规中的用例

人工智能正在通过提高效率、减少体力劳动以及帮助组织预防潜在违规行为来改变合规运营。

虽然每个行业和法规都面临着独特的挑战，但人工智能技术正在以一致的、价值驱动的方式应用于各个行业。

自动数据分类

组织处理大量结构化和非结构化数据，其中大部分数据必须根据监管要求进行存储、保护或删除。

人工智能分类工具可以自动识别和标记敏感信息，例如 HIPAA 下的受保护健康信息 (PHI)、FERPA 下的学生记录或受 SOX 约束的财务报表。

这种自动化：

• 降低分类中人为错误的风险。
• 确保数据被路由到适当的存储或保留工作流程。
• 通过明确标记受限或机密内容来增强访问控制。

实时监控和警报

人工智能可以持续扫描电子邮件、即时消息、文件传输和用户活动，以检测不合规迹象。这在金融等行业尤其有价值，因为根据金融业监管局 (FINRA) 的规定，通信监控是强制性要求。

示例包括：

• 标记表明内幕交易的禁用短语或模式。
• 检测未经授权的访问尝试或异常的文件移动。
• 触发实时警报以便立即进行调查。

这些主动监控能力减少了监管违规行为被忽视的可能性。

FOIA 和公共记录请求管理

州和地方政府机构经常面临大量的开放数据 (FOIA) 请求，每一项请求都需要快速准确地处理。AI 通过以下方式支持合规性：

• 扫描文件和电子邮件以查找敏感或豁免信息。
• 自动编辑不应披露的内容（例如个人数据、法律内容）。
• 组织和汇编文件以便及时发布。

这不仅加快了响应时间，而且还最大限度地降低了意外泄露的风险。

电子发现加速

回应法律保留或内部调查可能耗时且成本高昂。人工智能可以通过以下方式提供帮助：

• 快速分析大量电子邮件、文档和通信。
• 过滤掉不相关或重复的内容。
• 突出显示可能相关或有特权的项目。

这大大缩短了电子发现周期，降低了法律成本，并提高了文件制作的准确性。

审计准备和报告

审计需要详细的记录来证明其符合内部政策和外部法规。人工智能通过以下方式简化审计准备工作：

• 将来自各个系统的数据汇总成清晰的审计线索。
• 识别缺失的文档或日志记录中的空白。
• 生成符合监管格式和标准的合规报告。
• 创建语音通话、虚拟会议和视频内容的转录，使其可搜索和审查是否合规。

借助人工智能，团队可以保持持续的审计准备状态，而不必争先恐后地按需收集记录。

政策执行和培训见解

除了监控之外，AI 还可以解读跨部门的行为模式和政策遵守情况。这使得合规团队能够：

• 发现反复出现的违规行为或政策执行不力的领域。
• 根据观察到的趋势推荐具体的培训或政策更新。
• 衡量合规举措在一段时间内的有效性。

通过将洞察力直接与员工行为联系起来，人工智能支持更有针对性、数据驱动的合规培训和风险管理方法。

人工智能在监管合规领域的特定行业应用

不同行业面临着独特的合规要求，而人工智能技术也正日益被定制化，以满足这些行业特定的需求。无论是保护学生数据、监控金融交易，还是确保医疗记录的保密性，人工智能都能帮助组织更高效、更主动地履行监管义务。

K-12教育

根据《家庭教育权和隐私权法》（FERPA），学校和学区有责任保护学生信息，管理日益增长的数字通信，并确保遵守公共记录法。AI 工具在教育 IT 环境中发挥着越来越重要的作用，具体表现在：

• 监控电子邮件和聊天通信——人工智能可以扫描学生、教师和管理员之间的数字互动，以标记潜在的 FERPA 违规行为或检测与欺凌、骚扰或对学生安全的威胁相关的危险信号。
• 管理保留时间表——AI 可以识别不同类别的学生记录、出勤记录、成绩单和纪律处分，并根据地区或州的指导方针自动应用适当的保留或删除政策。

这种自动化既支持合规性，又支持学生福利，而不会给已经捉襟见肘的 IT 团队带来负担。

金融服务

金融公司受到美国金融业监管局 (FINRA)、美国证券交易委员会 (SEC) 和消费者金融保护局 (CFPB) 等机构的严格监管。该领域的合规违规行为往往会导致备受瞩目的执法行动。人工智能正被用于：

• 实现交易监控——机器学习算法分析大量交易数据，以检测表明市场操纵、内幕交易或异常交易行为的模式。
• 自动化交易监控和监管报告——人工智能系统帮助实时监控金融交易以确保符合反洗钱 (AML) 规定，并生成符合严格格式和提交要求的报告。

通过融入人工智能，金融机构可以减少误报，将调查重点放在真正的风险上，并领先于复杂的报告时间表。

卫生保健

HIPAA 要求对患者数据进行严格控制，医疗保健机构在保护电子受保护健康信息 (ePHI) 方面面临持续挑战。AI 通过以下方式支持 HIPAA 合规性：

• 审核临床文档——人工智能工具审查电子病历和临床记录，以确保符合文档标准，并且对患者信息的访问是适当且可追溯的。
• 保护数据访问和加密——人工智能通过识别异常登录行为或文件访问尝试来帮助强制执行访问控制。它还支持根据内容敏感度和用户角色实时做出加密决策。

这有助于医疗保健提供者避免违规行为、保护患者信任并遵守不断发展的数据隐私规则。

州和地方政府

公共机构必须在透明度和隐私之间取得平衡，尤其是在处理《信息自由法》请求或管理内部记录时。人工智能驱动的解决方案在以下领域正变得越来越普遍：

• FOIA 请求自动化和编辑——人工智能可以在发布之前快速审查和编辑记录中的机密信息，帮助机构满足法定的响应期限并避免意外的数据泄露。
• 归档政策合规性——政府机构需要遵守各种记录保存和归档法律。人工智能可以扫描和分类文档及通信内容，确保其根据适用政策进行存储或删除。

利用人工智能可以帮助政府办公室提高运营效率，同时维护公众信任和法律合规性。

实施注意事项

将人工智能引入合规运营并不简单。

它需要周密的规划、强大的数据治理和持续的监督，以确保该技术能够带来真正的价值，而不会带来新的风险。以下是组织在采用人工智能实现监管合规时必须考虑的核心因素。

数据质量和治理的先决条件

无论是分类、监控还是预测，人工智能系统都依赖于历史数据才能有效运行。数据质量差可能导致输出不准确、误报或违规行为被忽视。

为部署 AI 做准备：

• 确保数据准确、格式一致且最新。
• 制定明确的治理政策，规定谁可以访问、修改或删除合规性相关数据。
• 维护详细的元数据和审计跟踪以支持人工智能训练和输出验证。

如果没有这个基础，人工智能工具可能会强化现有的数据错误或无法提供可用的见解。

选择具有合规专业知识的人工智能供应商

并非所有AI供应商都了解法规合规的细微差别。选择在您的行业拥有丰富经验的合作伙伴至关重要。

寻找符合以下条件的供应商：

• 可以证明对相关法规（例如 HIPAA、FERPA、SOX、FINRA）的了解。
• 提供有关其 AI 模型如何工作以及如何验证输出的透明文档。
• 提供基于角色的访问控制、审计日志记录和保留策略实施的工具。

合适的供应商还应在实施过程中支持合规性，帮助您映射工作流程、评估风险并根据您的特定要求配置系统。

与现有归档和安全系统集成

人工智能解决方案在非孤立运行时最有效。与现有基础架构（尤其是归档、数据丢失防护和身份管理系统）的无缝集成对于合规性自动化至关重要。

要解决的关键问题：

• 人工智能系统可以从您当前的电子邮件和文件归档工具中提取数据吗？
• 它是否支持用于数据交换和系统警报的安全 API？
• 它是否与您现有的身份验证和加密框架一致？

集成可以减少摩擦、增强整个系统的可见性，并确保人工智能增强流程不会中断核心操作。

持续的监督和偏见缓解策略

人工智能系统必须持续监控和改进。合规性并非一成不变，您的人工智能工具也应如此。组织需要建立反馈循环、审计和定期审查，以确保准确性和公平性。

建议的做法包括：

• 定期评估人工智能输出是否存在误报和遗漏的违规行为。
• 根据监管变化或新的内部政策更新模型。
• 实施偏见检测协议，以确保受保护的类别或敏感群体不会无意中受到人工智能决策的影响。

合规团队应该将人工智能视为一种监督工具，它很有价值，但需要不断的人工审查和治理，以避免出现意外结果。

要点总结

如果您需要更短的版本，以下是文章中的要点：

• 合规人工智能是指使用机器学习和自然语言处理等技术来自动化和增强监管流程和合规准备。
• 组织正在利用人工智能，通过更早地检测风险和违规行为，从被动合规管理转变为主动合规管理。
• 监管要求日益增长，而合规和 IT 团队则面临人员短缺和数据义务不断增加的情况。
• 不合规可能导致巨额经济处罚、声誉损害和运营中断。
• 人工智能现已广泛应用于数据分类、通信监控、FOIA 请求处理、电子发现、审计报告和政策跟踪等合规任务。
• 金融服务、医疗保健和公共部门等特定受监管行业正在定制人工智能工具以满足其独特的监管要求。
• 合规实施人工智能需要强大的数据质量、谨慎的供应商选择、系统集成和持续的监督。

 

常问问题

在合规领域使用人工智能有哪些风险？

风险包括人工智能模型的潜在偏差、数据质量低下导致的结果不准确以及决策透明度有限。人工监督和适当的治理对于确保人工智能支持而非破坏合规目标至关重要。

在为合规目的实施人工智能之前，您应该考虑什么？

关键考虑因素包括数据质量、供应商专业知识、系统集成以及持续监管计划。人工智能的成功应用取决于强大的治理能力以及与特定监管环境相符的工具。

哪些行业从实施人工智能中受益最多？

教育、金融、医疗保健和政府等行业获得了巨大的价值。这些行业管理着海量数据和严格的监管，而人工智能可以帮助他们更高效、更经济地履行合规义务。

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