近十年来，金融机构一直在警告政策制定者，过度的，规范性的监管和报告要求的多余 - 其中许多证明是重复的或套利的 - 有可能使市场监管者的信息超载，并会削弱他们监控和发现的能力。系统性风险。不幸的是，这些预测确实发生了，但监管机构正在拯救技术。

由于监管机构现在背负着如此大量的非结构化数据，他们正在寻求诸如人工智能(AI)等金融科技解决方案来查询所有这些信息。

卢森堡基金业协会(ALFI)总干事Camille Thommes表示，CSSF(监管金融监管委员会)正在与学术机构合作开发人工智能解决方案，以加强其内部市场监控能力，已成功减少其依靠纸质处理来支持自动化。

人工智能在市场监督中的应用肯定是一个进步，但监管机构确实面临挑战。摩根大通资产管理公司资产和财富管理监管事务负责人Mara Shreck在ALFI在卢森堡举行的欧洲资产管理大会上发言时表示，监管机构迫切需要聘请具备数据分析资质的人才。

“问题在于监管机构正在与金融服务和技术行业竞争最佳数据人才，”她说。

因此，一些监管机构可能会发现很难招聘和留住数据专家，特别是因为他们在私营部门的盈利潜力可能会大得多。更进一步的挑战是数据专家严重供应短缺。

例如，麦肯锡的分析发现，到2021年，对拥有数据专业知识的人才的需求将超过供应量50%至60%。

虽然数据和人工智能在监管执法中被视为关键，但对于它将在多大程度上扰乱金融服务的问题越来越多。英国投资公司MMC Ventures的一项研究发现，40%的声称是人工智能的企业实际上并没有任何人工智能技术可言。

尽管许多人都在谈论人工智能的好处，但更多的专家认为，如果公司使用现有的基本自动化工具，通常也会提供更便宜的选择，那么公司也可以获得类似的效率。