Künstliche Intelligenz und ihre regulatorischen Anwendungen

Aktuelle Anwendungen künstlicher Intelligenz, wie intelligente Bots oder assistierende Sekretärinnen, nutzen Deep Learning: ein Rechenverfahren, das künstliche neuronale Netze (KNN) nutzt. KNN basieren auf denselben Prinzipien, nach denen ein Gehirn Informationen empfängt, sortiert und verarbeitet. Dadurch können sich diese Netze weiterentwickeln und lernen – genau wie das Gehirn.

Ein Kompliment an Menschliche Fähigkeiten

Zahlreiche Branchen setzen auf KI, um menschliche Arbeit zu ergänzen und redundante Aufgaben zu ersetzen. Ein gutes Beispiel hierfür sind neuronale Netze, die Krankheiten erfolgreicher diagnostizieren als menschliche Kollegen. Im Finanzsektor ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), eine auf neuronalen Netzwerken aufbauende Technologie, Unternehmen, Nachrichtenquellen zu durchforsten, Artikel zu verarbeiten und letztlich verwertbare Daten bereitzustellen. In der Automobilindustrie hat maschinelles Lernen zu teilautonomen Fahrzeugen mit einer niedrigeren Unfall- und Todesrate geführt als von Menschen gesteuerte Fahrzeuge. Diese branchenübergreifende Nutzung zeigt das enorme Potenzial der Technologie in spezialisierten Anwendungen.

KI-basiert RegTech und seine Effizienz

Darüber hinaus setzt die Regulierungsbranche verschiedene Technologien ein, um der zunehmenden Regulierung entgegenzuwirken. So setzt die FDA beispielsweise auf KI, um Rückstände abzubauen und die Antragsprüfung zu verbessern. Diese Technologie führte zu einer Einsparung von 5.200 Stunden und über 1.950.000 pro Jahr.

Mithilfe derselben neuronalen Netzwerk-basierten NLP-Techniken können regulatorische Informationen analysiert und für umsetzbare Ergebnisse zusammengefasst werden. RegASK ist führend bei der Anwendung dieser Technologie, um die regulatorischen Hürden für Konsumgüter- und Kosmetikunternehmen zu verringern. Die verschiedenen angebotenen Dienste nutzen NLP, um den Zeitaufwand für die Überprüfung von Werbeaussagen und Inhaltsstoffgrenzen zu reduzieren und Nutzer präventiv über bevorstehende regulatorische Änderungen zu informieren.

Künstliche Intelligenz hat zwar viele Prozesse effizienter gemacht, ist aber noch Jahrzehnte davon entfernt, „ultra-intelligent“ zu werden. Die aktuelle Technologie ermöglicht es Unternehmen jedoch, redundante Aufgaben zu reduzieren und den Mitarbeitern einen praxisorientierteren und analytischeren Einsatz ihrer Fähigkeiten zu ermöglichen. Im Wesentlichen setzt RegASK die Verarbeitung natürlicher Sprache als arbeitsunterstützende Technologie ein, um Rückstände abzubauen und den regulatorischen Aufwand für Konsumgüterunternehmen zu verringern.