隨著歷史上手動流程容易出錯和延遲，合規性和風險管理成為大型語言模型（LLMs）的理想應用場景。專業人士在數千份合約中識別和更新合規條款，或量化和管理風險，可以顯著受益於LLMs帶來的時間和效率提升。
治理、風險與合規性（GRC）工作流程常常在組織內造成瓶頸，阻礙對客戶、供應商和各部門的快速反應。關鍵挑戰在於如何自動化複雜的工作流程，並利用LLMs進行戰略性情境智能整合，同時保障數據的保密性和安全性。
最近一家領先媒體進行的訪談顯示，LLMs在規模化處理和分析非結構化數據方面表現優異。那些在合規與風險管理中率先整合LLMs的公司，正利用更小且更準確的模型來振興過去對機器人過程自動化（RPA）解決方案抵抗的傳統流程。保護LLMs中的敏感數據是媒體所訪問公司的基本要求。
LLMs簡化GRC流程
GRC工作流程複雜，無法簡單分類，常常抵抗效率提升。儘管RPA歷史上增強了效率，但在LLMs架構中，它缺乏深入的情境智能和建模能力。隨著組織對增強GRC知識和效率的需求不斷上升，GRC自動化市場預計將以兩位數的年均增長率（CAGR）增長至2028年。根據Gartner的報告，GRC市場在2022年的價值為394億美元，預計到2028年將達到764億美元，反映出2023年至2028年間11.6%的年均增長率。特別值得注意的是，法律部門預計到今年自動化50%的主要企業交易相關法律工作，並計劃在明年將技術支出增加三倍。
兩家公司如何大規模應用LLMs
為了了解領先軟件供應商在這一領域的創新，媒體對4CRisk和Relativity的策略進行了討論。Relativity與Microsoft的頂級合作夥伴WinWire合作，利用Azure和生成式AI提升其aiR套件中的電子數據發現、合規和風險管理。WinWire的生成式AI卓越中心為客戶提供一流的生成式AI和Azure Open AI專業知識。
WinWire在幫助Relativity現代化其IT架構方面發揮了關鍵作用，包括將內部應用程序遷移至Azure雲端。此合作提升了Relativity客戶的靈活性、安全性和服務交付速度。
Relativity首席技術官Keith Carlson在最近的一次訪談中解釋了該公司如何依賴Azure的認知和實時服務，以確保aiR套件中卓越的客戶體驗。這些服務促進了全天候的全球支持和更快的服務周轉。
Relativity從基於雲的改進中獲得了顯著的成本節省，基礎設施和運營成本分別減少了約40%和150%。這些進展簡化了操作並增強了Relativity服務的可擴展性，這對於管理大量文件至關重要。
Carlson指出，LLMs正在徹底改變GRC的每一個方面，電子數據發現中已顯出明顯改善。它們在風險識別方面顯示出預測準確性，這對促進合規管理至關重要。與WinWire的合作增強了系統可靠性，這對電子數據發現所需的大量數據處理至關重要，因為停機會導致高昂的成本。
Carlson在訪談中表示：“在雲端運行，確保靈活性和適應能力至關重要。開放的Azure AI服務與情感分析、認知服務和翻譯能力的整合，有助於優化電子數據發現過程。”
4CRisk的定制LLMs策略
4CRisk的創始人兼首席執行官Venky Yerrapotu正引領專為合規和風險管理挑戰開發的LLMs的進步。他強調：“我們為風險和合規性領域構建語言模型，優先考慮數據隱私和安全性，同時保持效率。”
克服LLMs實施挑戰
Carlson和Yerrapotu將整合和實現實際結果視為推廣LLMs在合規和GRC中的關鍵挑戰。Carlson建議採取整體整合方法，表示：“我們的目標是提高現有系統的準確性和效率，同時無縫整合到法律和合規框架中。”
Yerrapotu強調，LLMs在GRC工作流程中的應用可以自動化先前依賴大量人工參與的複雜數據處理。他強調了一種專門的領域特定方法：“通過開發定制模型，我們確保了對敏感GRC任務的穩健隱私和效率。”
他補充道：“利用更小的專門模型使我們能夠在沒有過高成本的情況下將合規解決方案推廣至全球。這些模型能快速適應監管變化。”
在AI中優先考慮隱私和安全
Yerrapotu指出：“我們的隱私設計理念整合了加密數據並在安全雲環境中運行，遵循最嚴格的隱私法規。”
4CRisk和Relativity都對其產品進行了架構設計，以抵禦LLMs的漏洞，確保在不同法域中的合規性，同時滿足監管和客戶的具體要求。WinWire的專業知識使Relativity能夠在各種國際法律框架中游刃有餘，這對於其全球業務至關重要。Carlson強調了Azure在滿足當地法律義務方面的全球能力，這對科技公司來說是一個重大挑戰。
LLMs迫切需要適應多樣的監管環境，特別是在企業在不同法域部署這些模型的情況下，使合規性成為國際業務的關鍵因素。
Carlson強調：“在Relativity，我們不斷優化我們的LLMs，以保持跨境的靈活性和合規性。我們的技術迅速隨著法規變化而發展，確保為全球客戶提供全面支持。”
他詳細說明了維持高標準合規的複雜性：“應對國際數據隱私法是具有挑戰性的。我們的LLMs使用動態框架，即時調整以符合新法規，這對於全球無間斷的客戶服務至關重要。”
Yerrapotu對4CRisk的專門模型提出見解：“我們優先創建更小的領域特定LLMs，以實現更高的精確性，並與各種監管框架無縫整合，確保效率和適應性，同時不妥協隱私或安全。”
通過透明度建立信任
這兩個組織以及其他受訪者都強調了通過透明度在特定需求下開發和擴大LLMs以建立客戶信任的重要性。
Carlson明確表示Relativity對穩健隱私和安全策略的承諾：“信任是我們客戶關係的基礎。通過確保我們的LLMs既強大又安全並符合合規要求，我們使客戶有信心其敏感信息受到保護。”通過對隱私的堅定承諾和創新性使用LLMs以實現即時合規和風險管理，4CRisk和Relativity正在為生成式AI驅動的GRC領域樹立新的行業標準。
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