AIはコンプライアンス管理リスクに対する答えなのか？

コンプライアンス管理は通常、リスクを伴う取り組みであり、数百のサプライヤーを管理しなければならない大企業ではさらに困難になります。現在、企業は世界中の何千ものベンダーに重要なサービスをアウトソースしています。コンプライアンスチームの一員として、各ベンダーとの取引に伴うリスクを認識する必要があります。それを実現するために、所有構造、素材調達、製造場所とプロセス、その他多数の詳細など、各ベンダーを完全に理解する必要があるかもしれません。 

膨大な数の情報源にまたがる膨大な量のリスクドメインがあるため、リスクマネージャーは膨大なデータセットを処理する必要があります。リスクマネージャーは情報を収集し、それを理解し、自社の規制環境に適用しなければなりません。このデータオーバーロードを人間が単独で処理するのは真に不可能です。

Jenna Wellsによる、プロアクティブなリスク管理のためのAIの活用 – 洞察

Supply Wisdomのチーフ・カスタマー・アンド・プロダクト・オフィサーであるJenna Wells氏は、AIがこれに最も適していると信じています。人間の監督があれば、この巨大で一見達成不可能なタスクを支援できます。データセットを真に理解し、処理する必要がある場合、人工知能（AI）やAIを活用しつつ人間の介入を伴うシステムなどのツールを使用しなければなりません。天文数字のような巨大なデータセット（数百万のデータポイントを含む）をほぼリアルタイムで分析する能力を習得することで、AIはエンタープライズリスクの包括的な理解を必要とします。

したがって、サイバー、コンプライアンス、ESG、運用、および場所リスクなど、会社が直面する真のリスクを理解するためにAIを使用できます。これは、リスク管理においてプロアクティブになることを本当に可能にし、これらのAIツールを使用してカスケードリスク（連鎖リスク）や予測分析を本当に探し始めることを可能にします。現在、多くの企業は利用可能なデータが多すぎるか、収集する必要があるため、リスク管理プログラムにおいて非常にリアクティブ（受動的）です。  

既存のプラットフォームのいずれも使用しない場合と比較して、AIのおかげで組織は規制をはるかに迅速に遵守できます。変化し続けるすべての規則を正確に処理するには、実際には多数のスタッフが必要です。リスク管理のアイデアは、AIが個人が直面しているリスクを完全に理解し、その後、彼らにとって重要な領域に集中することを可能にすることです。これには、インターネットから膨大な量のデータを取得し、それらを自社の会社、業界、リスク許容度、または手順に関連するものへと絞り込むことが含まれます。

データの取得と処理

もう一つの重要な側面は、AIが巨大なデータセットを必要とし、通常、コンプライアンス管理にはそのようなデータセットが一般的にないことです。したがって、コンプライアンス担当者が処理可能なデータセットを保有し、AIが機能するかどうかを確認する必要があります。データがある場合、それは複数の異なるソースから来ていると仮定でき、その意味は内部プラットフォームを意味します。 

第三者リスクマネージャー、または調達担当者が所有する契約リポジトリ、または調達分野の専門家は、コンプライアンス専門家が必要とするデータのいくつかを含んでいる可能性があります。別のデータセットは、ガバナンス・リスク管理プラットフォームに保存されている場合があります。情報セキュリティチームは、必要なデータの第3のセットをサイバー脅威管理に保存する場合があります。したがって、データが利用可能であっても、それらは孤立したソースに位置しているため、すぐに利用可能ではありません。 

一方、外部から変化する世界的な地政学および規制情勢を調査する際、彼らはデータを持っていないため、そのデータセットを取得するには、実際には外部の資源や人工知能などの技術を使用する必要があります。テクノロジー主導のサプライヤーは、データの収集と、コンプライアンスチームがそこから意味のある洞察を引き出す支援に優れています。しかし、まずデータを取得してから、それらを推進する必要があります。 

暴露を真に理解し、コンプライアンスがすべての規制要件を満たしていることを確認するための最初のステップは、AIを使用して、これらの絶望的なソースから内部文書を集め、統合し、それらをこれらの日、公衆のインターネットで利用可能な外部ソースと結びつけることです。

再び、ノイズを減らすための鍵は、AIがすべてのデータセットにアクセスした後に達成できることです。それは、あなたが最終的に遵守しなければならない可能性のある新しい規制を迅速に認識することを可能にします。AIに慣れてくるとともに、それらの人工的な能力をチームの人間の専門家の知識と組み合わせることで、すべてのアウトリーチ活動においてよりプロアクティブになります。これは、環境についておよび次に何をすべきかについて情報を入手し続けるのに役立ちます。

コンプライアンス管理における規制適応のためのコラボレーション

規制に関して、技術革新、特に人工知能（AI）はそれを上回ってきましたが、これは変化し始めています。計画を開始するには早すぎることはありませんが、企業が2023年10月の規制、特にEU AI Actを見越して今から取り組み始めれば、すでに遅れをとることになります。

規制は進行中であり、リスクをプロアクティブに管理できるようにした企業は優位性を持ち、プログラムをプロアクティブに設定することができます。ホワイトハウスは、AIの安全な使用に関する大統領令を発表しました。すべての重要なサプライヤーがAIを正しく使用していることを確保するために、企業は結束し、内部および外部の両方でAIを管理および利用するための単一のエンタープライズキューブを開発しなければなりません。そして、もし彼らがルールに従っている場合、また利用している場合も同様です。 

企業が内部で協力することについて話したように、業界内の他の企業と集まり、互いの行動を確認することが equally重要です。これにより、内部プログラムが保護されているだけでなく、第三者サプライチェーンも保護され、これらの規制を施行する政府機関と監査人が協力していることを確認できます。