De Europese Unie (EU) keurt jaarlijks gemiddeld 1.200 nieuwe wet- en regelgeving goed (exacte aantallen weten? Bekijk ze hier). En let op, dan hebben we het nog niet over nationale, lokale of internationale wet- en regelgeving, zoals regels vanuit gemeenten en andere overheden. Die explosie aan regelgeving heeft ervoor gezorgd dat de Compliance Officer een van de snelst groeiende beroepen ter wereld is.
Maar Compliance Officers zijn schaars en het juridische speelveld verandert continu. Er is simpelweg niet genoeg aanbod om aan de vraag te voldoen. Omdat de kosten van fouten in compliance enorm kunnen oplopen, soms tot in de miljarden euro’s, zoeken bedrijven en instellingen naar nieuwe tools en methodieken om compliance processen beter te stroomlijnen en minder foutgevoelig te maken. Zie daar de kans van AI, LLM’s en slimme automatiseringen!
Het ultieme doel? Niet langer achter de regelgeving aanhollen, maar ahead of the curve blijven.
Nog even het verschil uitgelegd tussen Wet- & Regelgeving en Compliance: Wet- en regelgeving bestaat uit de officiële wetten en regels die de overheid of een instantie maakt. Compliance is het gedrag of proces waarbij een bedrijf of persoon zich aan al deze wetten, maar ook aan eigen interne regels houdt. De wet is dus de regel zelf, en compliance is het netjes opvolgen daarvan – aldus DataChecker
In deze blog leg ik uit hoe je met een high-level AI framework kunt starten en complexe wet- en regelgeving kunt beheersen met goede AI Compliance. Ik laat zien hoe je een tastbaar doel opstelt en hoe je AI en Machine Learning praktisch kunt inzetten om uitdagingen met Compliance te transformeren naar meer gestroomlijnde en geautomatiseerde processen.
Niet om de Compliance Officer te vervangen maar juist om deze te ondersteunen in de complexe uitdagingen van tegenwoordig.
“AI is de scaling factor”
Compliance is in essentie een schaalprobleem. Binnen traditionele organisaties schaalt compliance exponentieel: meer regelgeving betekent meer documenten, meer handmatige checks, meer controle op de execution (zoals ISO- & Audits), en dus meer mensen die ook verantwoordelijk worden voor het onderhouden van de compliance processen.
AI doorbreekt dit exponentiële dilemma. Door ongestructureerde juridische data automatisch te verwerken, te categoriseren en te linken aan interne systemen, wordt AI de hefboom voor je bestaande team. Natuurlijk wel met de juiste dataverwerking en volgens de EU AI-act voorschrijft.
Het doel is Policy-as-Code (PaC)
De term ‘iets-as-code’ komt vaak terug binnen discussies rondom Software Engineering en best practices van DevOps. Het komt terug in termen zoals Infrastructure-as-Code, Pipelines-as-Code en Configuration-as-Code. Maar wat maakt code zo bijzonder en hoe is dat van toepassing binnen de wereld van compliance?
Hier zijn wat concrete voordelen die de methodiek iets-as-code biedt boven bergen ongestructureerde PDF-verwerking met een Python script in Jupyter Notebook:
- History & Version Control: Zowel wetgeving als interne policies veranderen constant. Het voordeel van het codificeren van deze wijzigingen is dat er een duidelijke changelog met version control ontstaat van:
1. Wat er precies is veranderd van A naar B.
2. Wanneer deze verandering heeft plaatsgevonden.
3. Door wie deze verandering is doorgevoerd.
Is er een fout gemaakt? Dan maakt version control een rollback eenvoudig, kan de juiste specialist gevraagd worden, de wijziging verbeterd worden en vervolgens gepubliceerd worden met de juiste onderbouwing. - Normalisatie & Herkenbaarheid: Door het aanhouden van standaardformaten, zoals de Open Policy Agent (OPA), wordt het formaat van een policy-wijziging ineens duidelijker en herkenbaarder. Dat maakt het makkelijker om policies te onderhouden en erover te communiceren.
- Metadata Enrichment & Tagging: Goed gestructureerde interne policies als code maken het makkelijker om verrijkingen, zoals metadata en tags, toe te voegen. We kunnen een interne policy bijvoorbeeld koppelen aan gerelateerde paragrafen uit de wetgeving, technologien en aan voorbeeldcasussen. Dat maakt het vervolgens weer makkelijker om het matchingsysteem effectief in te zetten en alerts op te bouwen voor het geval de wetgeving verandert. In essentie, gewoon proactief datamanagement.
3-stappen framework voor automated compliance
Om de toepassing van AI binnen compliance goed te framen, helpt een eenvoudig framework. We kunnen het proces opdelen in drie overkoepelende stappen. Per stap kunnen AI en Machine Learning een deel van het handmatige werk overnemen en ondersteunen.
- Wetgevingsdiscovery
De eerste stap is het continu ontdekken en ontsluiten van nieuwe of gewijzigde wetgeving die impact kan hebben op de organisatie. In essentie is dit een zoek- en matchingprobleem. Nieuwe wetgeving moet worden gekoppeld aan bestaande interne policies, processen en verantwoordelijkheden. Hier kunnen NLP- en Machine Learning-technieken helpen om relaties te herkennen tussen nieuwe wetgeving en bestaande policies. Ook krachtige LLM’s kunnen ondersteuning bieden bij legal reasoning en bij het onderbouwen van de vraag waarom bepaalde regelgeving wel of niet relevant is. Het resultaat is een veel gerichtere manier van compliance monitoring: niet langer alles handmatig doorzoeken, maar relevante wijzigingen automatisch signaleren. - Update van de interne policy
Is een belangrijk stuk wetgeving gewijzigd? Dan volgt de vraag: welke interne policy moet worden aangepast? Ook hier speelt het matchingsysteem een belangrijke rol. Niet alleen moet duidelijk zijn welke policy geraakt wordt, maar ook welke downstream-processen, systemen en technologieën mogelijk moeten worden aangepast. AI kan helpen om deze afhankelijkheden zichtbaar te maken. Daarmee verschuift compliance van een documentgerichte activiteit naar een end-to-end proces waarin regelgeving, policies en uitvoering met elkaar verbonden zijn. - Policy enforcement
Wanneer de policy is bijgewerkt, moet deze natuurlijk ook worden gehandhaafd. Hier ligt een belangrijke kans voor automatisering. Door een policy los te koppelen van individuele processen en tech stacks, kan deze worden ingezet als een centrale gateway. Een actie wordt dan niet alleen achteraf gecontroleerd, maar kan vooraf aan een policy worden getoetst. Daarmee wordt compliance onderdeel van de uitvoering zelf. Dat is het moment waarop Policy-as-Code echt waarde gaat toevoegen: regelgeving wordt vertaald naar concrete, controleerbare regels die automatisch kunnen worden afgedwongen.
De grote Immutable Log
Een belangrijke bijvangst van Policy-as-Code en geautomatiseerde enforcement is de Immutable Audit Log. Omdat beslissingen en regel checks programmatisch via gateways verlopen, kan het systeem automatisch een continue audit trail genereren. In plaats van wekenlang bewijsmateriaal te verzamelen voor een audit, beschikt de organisatie over een realtime overzicht van uitgevoerde controles en beslissingen. Compliance wordt daarmee niet alleen iets wat je achteraf moet aantonen. De bewijslast wordt onderdeel van het proces zelf. Dat maakt audits beter beheersbaar en geeft organisaties continu inzicht in de status van hun compliance.
Compliance experts blijven in de loop
De fijne lijn bij het gebruik van AI voor gevoelige onderwerpen zoals compliance is de vraag:
Waar wordt de uiteindelijke beslissing genomen?
De vertaling van wetgeving naar interne policies, waarbij AI helpt met normalisatie, verrijking en analyse, is juist een uitgelezen moment om een menselijke expert de uiteindelijke beslissing te laten nemen. AI neemt daarmee een groot deel van het tijdrovende zoek- en koppelwerk uit handen. Compliance experts kunnen hun tijd vervolgens besteden aan iets waar menselijke expertise het meeste waarde toevoegt: het beoordelen van risico’s, het interpreteren van regelgeving en het analyseren van de impact van een policy-update. Human-in-the-loop blijft daarmee een belangrijk onderdeel van een volwassen compliance-architectuur.
Conclusie: Van reactief naar proactief in control
Compliance hoeft niet langer het trage, handmatige proces te zijn dat innovatie remt en teams overbelast. Door AI en Machine Learning als scaling factor in te zetten en te bouwen richting een Policy-as-Code-architectuur, transformeer je compliance van een reactieve checklist naar een realtime en geautomatiseerde guardrail.
Het doel is niet om de mens te vervangen, maar om compliance experts te voorzien van de juiste middelen. Met AI die het zware zoek-, analyse- en koppelwerk voor zijn rekening neemt, verschuift jouw organisatie van achter de feiten aanlopen naar ahead of the curve blijven. Met meer controle, een doorlopende audit trail en een complianceproces dat steeds minder afhankelijk is van handmatig werk.
Zo worden LLM’s, Python scripts en schaalbare infrastructuren ineens omgezet om te voldoen aan sociale en maatschappelijke uitdagingen.
Benieuwd of jouw organisatie dit ook kan? Stuur mij, of SPECTS, een bericht en ik denk graag met je mee!
