コンプライアンス管理は一般的にリスクの高い取り組みであり、数百ものサプライヤーを管理する必要がある大企業ではなおさらです。今日では、企業は重要なサービスを世界中の何千ものベンダーにアウトソーシングしています。コンプライアンスチームのメンバーとして、各ベンダーと連携する際には、それに伴うリスクを認識しておく必要があります。そのためには、所有権構造、材料調達、製造場所とプロセス、その他多くの詳細について、各ベンダーを詳細に把握する必要があるかもしれません。.
複数のリスク領域にまたがる膨大な量の情報が存在するため、リスクマネージャーは膨大な量の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、理解し、そしてそれを規制環境に適用しなければなりません。人間が単独でこの膨大なデータを処理することは到底不可能です。.
AIを活用したプロアクティブなリスク管理 - ジェナ・ウェルズの洞察
Supply Wisdomの最高顧客・製品責任者であるジェナ・ウェルズ氏は、AIはこの点にも最適だと考えています。人間の監督下では、一見達成不可能と思われる膨大なタスクをAIが支援できるからです。扱うべきデータセットはもちろんのこと、AIを真に理解するには、人工知能（AI）のようなツールや、人間の介入とAIを組み合わせたシステムを活用する必要があります。数百万ものデータポイントからなる膨大なデータセットをtronリアルタイムで分析する能力を習得したAIは、企業リスクを包括的に把握することが必要になります。.
AIを活用することで、サイバーリスク、コンプライアンスリスク、ESGリスク、オペレーショナルリスク、地域リスクなど、企業が直面する真のリスクを把握できます。AIを活用することで、リスク管理においてプロアクティブに行動し、AIツールを用いたカスケードリスクや予測分析の検討を実際に開始できるようになります。現在、多くの企業は、利用可能なデータ、あるいは収集すべきデータが膨大であるため、常に後手に回ろうとしており、リスク管理プログラムにおいて非常に受動的になっています。.
AIを活用することで、組織は既存のプラットフォームを利用しなかった場合よりもはるかに迅速に規制を遵守できます。変化する規則すべてに正確に対応するには、まさに多数の人員が必要です。リスク管理の根底にある考え方は、人工知能（AI）によって個人が直面するリスクを完全に理解し、その個人にとって重要な領域に集中できるようになるというものです。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、企業、業界、リスク許容度、または手順に関連する情報に絞り込むことが含まれます。.
データの取得と処理
もう一つの重要な点は、AIには膨大なデータセットが必要であり、コンプライアンス管理部門は一般的にそのようなデータセットを保有していないということです。そのため、コンプライアンス部門が処理可能なデータセットとAIを運用可能なデータセットを保有しているかどうかを確認する必要があります。2つの要素があります。もしコンプライアンス部門がデータを保有しているのであれば、それは複数の異なるソースから取得されていると想定できます。つまり、社内プラットフォームであるということです。.
コンプライアンス担当者が必要とするデータの一部は、tracパーティのリスクマネージャー、調達担当者、あるいは調達分野の専門家が所有する契約リポジトリに保存されて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可能性があります。情報セキュリティチームは、必要な3つ目のデータセットをサイバー脅威管理プラットフォームに保存している可能性があります。そのため、たとえデータが利用可能であったとしても、分離されたソースに配置されているため、セキュリティチームはすぐにはアクセスできません。.
一方、外部から変化する世界の地政学的および規制環境を分析する場合、データ不足に悩まされます。そのため、データセットを入手するには、AIなどの外部リソースやテクノロジーを活用する必要があります。テクノロジー主導型のサプライヤーは、データの収集と、コンプライアンスチームがそこから有意義な洞察をtrac支援に優れています。しかし、それらを推進するには、まずデータを入手する必要があります。.
リスクを真に理解し、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、必死に探していた情報源から内部文書を収集し、それを統合し、外部の情報源と組み合わせることです。これらの情報源はすべて、今日ではパブリック インターネットで入手可能です。.
繰り返しになりますが、ノイズを減らす秘訣は、AIがあらゆるデータセットにアクセスできるようになることで、何を実現できるかにあります。AIは、将来的に遵守しなければならない可能性のある新たな規制を迅速に認識することを可能にします。AIに慣れ、その人工知能の能力とチーム内の専門家の知識を組み合わせることで、あらゆるアウトリーチ活動においてより積極的に取り組むことができるようになります。これにより、環境に関する最新情報と、次に何をすべきかを把握できるようになります。.
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
規制に関しては、技術革新、特に人工知能（AI）の進歩が既に追い越していますが、状況は変わり始めています。計画を開始するのに早すぎるというわけではありませんが、2023年10月の規制、特にEU AI法、すでに遅れをとっていることになります。
規制が施行されようとしています。リスクを積極的に管理できる企業は優位性を獲得し、積極的にプログラムを構築できるようになります。ホワイトハウスはAIの安全な利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を適切に利用していることを保証するために、企業は協力し、社内外でAIを管理・活用するための単一のエンタープライズキューブを構築する必要があります。そして、ルールを遵守しているかどうかは、AIの活用状況にも左右されます。.
社内での企業の連携についてお話ししましたが、業界内の他の企業と連携して互いの取り組みを確認し、社内プログラムだけでなくサードパーティのサプライチェーンも保護されているか、またこうした規制を制定する政府機関と監査人が連携しているかを確認することも同様に重要です。.
