法规遵从性和代码变更协助银行的监管环境变得越来

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越复杂，需要大量资源来实施众多法规。传统上，适应新法规需要手动将法律文本翻译成代码、提供数据和彻底的质量控制——这个过程既昂贵又耗时，通常会导致合规性不完整或不充分。例如，为了遵守巴塞尔国际银行法规，开发人员必须进行大量的编码更改，以适应数千页文档中提出的要求。人工智能有能力将监管文本自动转换为可操作的数据要求，并通过智能分析验证合规性，从而彻底改变合规性。这种方法并非没有挑战，因为基于人工智能的系统可能会产生不确定的结果和意外的错误。

然而，快速适应新法规并提供合规流程详细记录的能力可以显着提高法规遵从性。财务文件检索与汇总包括零售银行和资本市场公司在内的金融机构处理对其运营至关重要的各种文件。零售银行专注于合同、保单、贷项凭证、承保文件 美国电报吗数据库 和监管备案，这些对于日常银行服务至关重要。另方面，资本市场公司深入研究公司备案、成绩单、报告和复杂的数据集，以掌握全球市场动态和风险评估。这些文档通常以非结构化格式到达，这给有效定位和综合必要信息带来了挑战。



售银行的目标是简化客户和内部运营，而资本市场公司则优考虑对各种数据进行快速有效的分析，以为其投资策略提供信息。零售银行和资本市场公司都花费大量时间从内部文件中搜索和浓缩信息，从而减少了与客户的直接接触。生成式人工智能可以通过使用和机器学习来理解和总结内容，从而简化从文档中查找和集成信息的过程。这减少了手动搜索的需要，使银行工作人员能够更快地访问相关信息。可以存储大量实时数据和历史数据，无论应用程序通常需要什么格式。