人工智能及其监管应用

当前的人工智能实现，例如智能机器人或助理秘书，都利用了深度学习：一种利用人工神经网络 (ANN) 的计算方法。ANN 的原理与大脑接收、分类和处理信息的原理相同，允许这些网络进化和学习 - 就像大脑一样。

赞美 人类能力

许多行业都在转向使用人工智能来补充人类工作并取代冗余任务。一个很好的例子是基于神经网络的算法，它诊断疾病的成功率比人类更高。在金融领域，自然语言处理 (NLP) 是一种基于 ANN 的技术，它使公司能够搜索新闻来源、处理文章并最终提供可操作的数据。在汽车行业，机器学习使半自动驾驶汽车的事故率和死亡率低于人类驾驶的汽车。这些跨行业的采用显示了该技术在专业应用中的巨大优势。

基于人工智能 监管科技及其效率

此外，监管行业正在采用各种技术来应对监管的增加。例如，FDA 已转向人工智能来减少积压并增加申请筛选。这项技术每年可减少 5,200 小时和超过 $500,000。

使用相同的基于神经网络的 NLP 技术，可以分析和综合监管信息以获得可操作的结果。RegASK 是应用这项技术缓解快速消费品和化妆品公司面临的监管障碍的先驱。所提供的各种服务使用 NLP 来减少审查声明和成分限制所花费的时间，并提前通知用户即将发生的监管变化。

虽然人工智能领域已经使许多流程的效率提高，但距离“超级智能”还有几十年的时间。不过，当前的技术使公司能够减少冗余任务，让人们以更具应用性和分析性的方式运用他们的技能。从本质上讲，RegASK 正在将自然语言处理作为一种劳动力辅助技术，从而减少积压并减轻快速消费品公司遇到的监管负担。