政府招標項目中的腐敗調查、集裝箱貨物在海關的入關查驗、批貸評估，這些看似毫不相關的問題，解決的思路是類似的：在全部數據或者文檔中，抽樣檢查很小的一部分樣例。在荷蘭，這些問題都在通過人工智能的技術手段解決。傳統的分析方法越來越無法處理日益龐大的數據量，認知技術包括數據挖掘、機器學習和自然語言處理正在取代傳統分析方法，并應用這些海量數據集，以幫助找到已知和未知風險的指標。人工智能特別適合應用在風險管理領域，因為典型的風險問題通常包括不太可能或者模棱兩可的事件。

為什么說人工智能是風險管理行業的游戲顛覆者？由于計算處理能力的提升以及數據存儲成本的降低，人工智能的應用越來越廣泛，這其中，基于認知的技術的人工智能可幫助計算機像人類一樣互動，推理和學習。通過認知分析，計算機可以具備學習和推理技術。在現實世界中，存在著大量的非結構化數據，使用包括自然語言處理（NLP）在內的認知技術，使用高級算法來分析文本，以便從非結構化數據中獲得洞察力和情感。尤其是在風險管理領域，需要面對大量而龐雜的合同、文獻以及法律材料等信息從中找到相關聯的線索，使用人工智能技術對這些非結構化的數據處理將極大提高問題處理效率。

荷蘭政府的反賄賂調查