銀行規制コンプライアンスにおけるAI：SOXからリアルタイムモニタリングへ

BizTech Magazineによれば、コントロールテストと監査準備などのSOXタスクはスプレッドシート、接続されていないシステム、労働集約的なレビューを通じて処理されることが多く、中堅銀行にとってこのモデルを維持することはますます困難になっている。[1]同誌は以下のように報告している：AI対応プラットフォームはコントロールテストを自動化し、監査対応ドキュメントを生成し、運用データと取引データを継続的に分析してリスクを検出することができる。[1] BizTechは、従業員数500人から5,000人の間の[1]銀行がこれらのツールを使用して、より多くのスタッフを雇用することなくコンプライアンス業務を拡大できると述べている。Abadir として特定されたあるソースは、BizTechに対して「将来のSOX監査人は静的なサンプルではなく、データセット全体のリスク信号から業務を行う」[1]とBizTechに語った。BizTechは、別のソース であるTaylorが、AIが規制出版物と執行措置を追跡し、内部コントロールの変更にリンクさせることができると述べていると報告している対応サイクルを数ヶ月から数日に短縮するために。[1]同誌によれば、Taylorは銀行が投資対効果を測定できると述べている監査準備時間の削減、手作業のコンプライアンスタスク削減、およびレビューサイクルの高速化を通じて。[1]Abadirはまた、「本番稼働」をゴール地点と見なすプログラムについてBizTechに警告した「検査上の問題に直面することが多く、投資を正当化する運用上の節約を実現できない」[1]別の分析として、Grant Thorntonは以下の通り述べている：外部監査人と規制当局はAI駆動型のSOXコンプライアンスに一括承認を与えていない[2]。同社はさらに、スキルギャップにより、ほとんどの組織はまだSOXコンプライアンスにおいてAIを使用していないと付け加えている。[2]