Regulators are often typified as conservative, 有时会约束现有的组织，限制银行创新和试验新解决方案的程度. However, regulators worldwide do seem to be rapidly changing their approach, 银行可以迅速采取行动，利用监管改革来保持竞争优势，从而利用新的前景.
最近几个月有几个指标表明，监管机构开始鼓励金融机构使用创新技术. For example, FCA目前正在招聘一名创新总监，其任务是推动“参与金融服务行业的技术创新”。. 英国监管机构还提供了一个沙箱环境，允许企业测试创新命题. 银行可以对现有规则进行豁免和修改，以便迅速了解技术可以给客户带来的积极好处, whilst also getting immediate feedback on its regulatory suitability.
This open, 协作方法在行业内是非常有益的，因为金融服务中有许多领域受到严格监管，但有潜力真正利用创新技术. 其中一个领域是金融犯罪领域的交易监控:人工智能的使用可以帮助降低运营成本，同时提高对欺诈的准确检测. However, as an emerging, largely unproven technology (at scale in banking), 人工智能的有效和广泛使用在很大程度上取决于监管机构是否接受银行的方法, and even more so where financial crime is involved.
随着全球非现金交易量逐年增长，交易监控成本急剧增加, 是什么原因导致需要合规人员调查的可疑交易数量大幅增加. Coupled with this, 交易监控一直是监管机构严格审查的一个领域，因为他们要求对所做的任何决定作出明确的解释. Due to the low tolerance for mistakes, 金融机构已倾向于采用基于规则的方法，使它们能够解释自己的决策过程.
通过重新设计解决方案，将基于规则的方法转换为基于风险的方法，人工智能提供了降低与事务监控相关的运营成本的机会. However, 这将不可避免地使决策更加难以解释——不仅系统会开始做出偏离硬编码的决策, black and white rules, but results may not be reproduced even with the same input data. 人工智能的黑箱效应是业界热议的话题, 这对希望保持对关键银行流程的控制和监督的监管机构构成了某种挑战, 但也希望银行接受新技术，使市场对客户更安全.
That said, 监管机构似乎正在积极鼓励金融机构利用创新方法打击洗钱活动. In December 2018 the US regulators released a joint statement 建议银行和信用合作社采取“创新方法打击洗钱”, terrorist financing and other illicit financial threats.它详细说明，使用人工智能的试点项目“不一定会导致对该项目的监管行动。.“这意味着，如果银行实施一种人工智能解决方案，识别出原本不会被发现的可疑活动, 这样，监管机构就不会想当然地认为银行现有的流程存在缺陷. 监管机构似乎意识到，需要加强交易监控，以减少全球范围内的金融犯罪. 他们认为，人工智能等创新解决方案可以提供答案，并鼓励银行研究这些可能性.
如果双方都有愿望，那么肯定会迅速采用? One would expect this to be the case, however, 更换交易监控系统成本高昂，而在银行实施人工智能项目所需的知识和技能仍在增长. 取得进展的关键是监管机构和行业之间的合作. 协作努力可以确保更广泛的采用，并帮助为基于AI的事务监控解决方案的模型管理设定标准. 监管机构加大指导和支持力度，将为金融机构投资创新技术提供安全网. 这反过来将帮助他们降低运营成本并提高遵从性, killing two birds with one stone.
