人工知能とその規制への応用

スマートボットやアシスタント秘書などの現在の人工知能の実装では、ディープラーニングが使用されています。ディープラーニングとは、人工ニューラルネットワーク (ANN) を活用したコンピューティング手法です。ANN は、脳が情報を受け取り、分類し、処理するのと同じ原理に基づいており、脳と同じように、これらのネットワークが進化し、学習できるようにします。

賛辞 人間の能力

幅広い業界で、人間の仕事を補完し、冗長なタスクを置き換えるために AI が活用されています。その好例が、人間よりも高い精度で病状を診断するニューラル ネットワーク ベースのアルゴリズムです。金融業界では、ANN を基盤とする技術である自然言語処理 (NLP) によって、企業はニュース ソースを精査し、記事を処理し、最終的に実用的なデータを提供することができます。自動車業界では、機械学習によって、人間が運転する車よりも事故率と死亡率が低い半自動運転車が実現しました。さまざまな業界でのこれらの導入は、特殊な用途におけるこの技術の大きな強みを示しています。

AIベース RegTechとその効率性

さらに、規制業界では、規制の増加に対抗するためにさまざまなテクノロジーを採用しています。たとえば、FDA は、バックログを削減し、申請の審査を強化するために AI を採用しました。このテクノロジーにより、年間 5,200 時間と $500,000 以上の削減が実現しました。

同じニューラル ネットワーク ベースの NLP 技術を使用して、規制情報を分析および統合し、実用的な結果を得ることができます。RegASK は、FMCG および化粧品会社が直面する規制上の障害を軽減するためにこの技術を適用する最前線に立っています。提供されるさまざまなサービスでは、NLP を使用して、主張や成分制限の確認にかかる時間を短縮し、今後の規制変更についてユーザーに事前に通知します。

人工知能の分野では多くのプロセスの効率化が実現していますが、「超インテリジェント」になるにはまだ数十年かかります。しかし、現在のテクノロジーにより、企業は冗長なタスクを削減し、人々がより応用的かつ分析的な方法でスキルを活用できるようになります。本質的に、RegASK は自然言語処理を労働支援テクノロジーとして適用し、バックログを減らし、FMCG 企業が直面する規制上の負担を軽減します。