DOI: https://doi.org/10.22214/ijraset.2026.77213
تاريخ النشر: 2026-01-31
المؤلف: Saikrishna Tarakampet وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في القانون
نظرة عامة
إن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في عمليات الامتثال المؤسسية يسهل تطوير سير عمل مرن في الوقت الحقيقي يمكنه الاستجابة بكفاءة للتغيرات في المشهد التنظيمي. تعاني طرق الامتثال التقليدية، المعتمدة على التفسير البشري والعمليات اليدوية، من صعوبة الحفاظ على الامتثال في بيئة تتغير بسرعة. يقدم هذا البحث إطار تنظيم الامتثال التكيفي التوليدي (GACOF)، الذي يتم تضمينه ضمن حل ServiceNow للحوكمة والمخاطر والامتثال (GRC). يستفيد GACOF من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأتمتة تحليل التحديثات التنظيمية، وإنشاء مسودات سياسات الامتثال، وضبط سير العمل في الوقت الحقيقي تقريبًا.
توضح دراسة حالة في قطاع الخدمات المالية فعالية الإطار، حيث حقق انخفاضًا بنسبة 40% في دورات تحديث السياسات، وانخفاضًا بنسبة 93% في عبء العمل اليدوي في الصياغة، وتحسينًا بنسبة 95% في دقة تفسير اللوائح. يقترح البحث نموذج تنظيم امتثال مدفوع بالذكاء الاصطناعي يجمع بين GenAI والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والتحقق بمشاركة الإنسان، مما يوفر حلاً قابلاً للتوسع وقابلًا للتدقيق للامتثال في المؤسسات. في النهاية، تشير النتائج إلى أن GenAI سيعزز قدرات محترفي الامتثال، مما يمكّن المنظمات من التكيف بشكل استباقي مع المتطلبات التنظيمية الجديدة بدلاً من استبدال الخبرة البشرية.
نقاش
تسلط قسم النقاش في الورقة الضوء على التحديات التي تواجهها المنظمات في التكيف مع الوتيرة السريعة للتغيرات التنظيمية، التي زادت إلى أكثر من 1,200 تحديث سنويًا عبر مختلف القطاعات. أثبتت سير العمل التقليدية للامتثال، المعتمدة على العمليات اليدوية، أنها غير كافية، مما أدى إلى تأخيرات في تحديث السياسات وزيادة مخاطر عدم الامتثال. يهدف تقديم إطار تنظيم الامتثال التكيفي التوليدي (GACOF) إلى تحويل الامتثال من عبء تفاعلي إلى قدرة مؤسسية استباقية. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يقوم GACOF بأتمتة تفسير وصياغة سياسات الامتثال، مما يقلل بشكل كبير من الوقت المطلوب للتحديثات بمعدل 40% ويعزز الدقة الدلالية إلى 95%.
أظهر تنفيذ GACOF في بنك استثماري من الدرجة الأولى تحسينات كبيرة في عمليات الامتثال. انخفض الوقت المستغرق لتحديث السياسات من حوالي 120 يومًا إلى 25 يومًا، مع انخفاض متناسب في جهود الصياغة اليدوية بنسبة تصل إلى 90%. سمح هذا التحول لمحترفي الامتثال بالتركيز على التحقق من صحة السياسات وسياقها بدلاً من الصياغة الروتينية. علاوة على ذلك، أدى الإطار إلى تقليل بنسبة 87% في نتائج التدقيق المتعلقة بفجوات السياسات، مما يبرز فعالية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات الامتثال. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن GACOF لا يعزز فقط سرعة ودقة عمليات الامتثال، بل يعزز أيضًا نهجًا مستمرًا وتكيفيًا تجاه المتطلبات التنظيمية، مما يضع المنظمات في وضع أفضل للتنقل في تعقيدات المشهد التنظيمي المتطور.
DOI: https://doi.org/10.22214/ijraset.2026.77213
Publication Date: 2026-01-31
Author(s): Saikrishna Tarakampet et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Law
Overview
The integration of Generative Artificial Intelligence (GenAI) into enterprise compliance operations facilitates the development of adaptable, real-time workflows that can efficiently respond to evolving regulatory landscapes. Traditional compliance methods, reliant on human interpretation and manual processes, struggle to maintain compliance in a rapidly changing environment. This paper introduces the Generative Adaptive Compliance Orchestration Framework (GACOF), which is embedded within the ServiceNow Governance, Risk, and Compliance (GRC) solution. GACOF leverages large language models (LLMs) and natural language processing (NLP) to automate the analysis of regulatory updates, generate compliance policy drafts, and adjust workflows in near real-time.
A case study in the financial services sector illustrates the framework’s effectiveness, achieving a 40% reduction in policy update cycles, a 93% decrease in manual drafting workload, and a 95% improvement in regulatory interpretation accuracy. The research proposes a novel AI-driven compliance orchestration model that combines GenAI with retrieval-augmented generation (RAG) and human-in-the-loop validation, offering a scalable and auditable compliance solution for enterprises. Ultimately, the findings suggest that GenAI will enhance the capabilities of compliance professionals, enabling organizations to proactively adapt to new regulatory requirements rather than replacing human expertise.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the challenges faced by organizations in adapting to the rapid pace of regulatory changes, which have surged to over 1,200 updates annually across various sectors. Traditional compliance workflows, reliant on manual processes, have proven inadequate, leading to delays in policy updates and increased risks of non-compliance. The introduction of the Generative Adaptive Compliance Orchestration Framework (GACOF) aims to transform compliance from a reactive burden into a proactive enterprise capability. By leveraging generative AI and Natural Language Processing (NLP), GACOF automates the interpretation and drafting of compliance policies, significantly reducing the time required for updates by an average of 40% and enhancing semantic accuracy to 95%.
The implementation of GACOF in a Tier-1 investment bank demonstrated substantial improvements in compliance operations. The time taken to update policies decreased from approximately 120 days to 25 days, with a corresponding reduction in manual drafting efforts by up to 90%. This shift allowed compliance professionals to focus on validating and contextualizing policies rather than routine drafting. Furthermore, the framework led to an 87% reduction in audit findings related to policy gaps, underscoring the effectiveness of integrating generative AI into compliance processes. Overall, the findings indicate that GACOF not only enhances the speed and accuracy of compliance operations but also fosters a continuous, adaptive approach to regulatory requirements, positioning organizations to better navigate the complexities of evolving regulatory landscapes.