コンプライアンス管理は通常、危険を伴う取り組みであり、何百ものサプライヤーを管理する必要がある大企業ではさらに危険が伴います。 現在、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メンバーと協力することに伴うリスクを認識しておく必要があります。 それを達成するには、所有権構造、材料調達、製造場所と製造プロセス、その他多くの詳細の観点から、それらのすべてを理解する必要があります。
複数のリスク領域にまたがる膨大な量の情報があるため、リスク管理者は膨大な量のデータセットを処理する必要があります。 リスク管理者は情報を収集し、それを理解して、それを規制環境に適用する必要があります。 このデータ過負荷を個人で処理するのは本当に不可能です。
AI を活用してプロアクティブなリスク管理を行う – Jenna Wells の洞察
Supply Wisdom の最高顧客兼製品責任者であるジェナ・ウェルズ氏は、AI がこれにも最適であると考えています。 人間の監視があれば、このような巨大で一見達成不可能なタスクを支援できます。 処理する必要があるデータセットはもちろんのこと、データセットを真に把握するには、人工知能 (AI) などのツールや、人間の介入と AI を併用するシステムを使用する必要があります。 人工知能は、数百万のデータポイントからなるtronに膨大なデータセットをほぼリアルタイムで分析する能力を習得すると、企業リスクを包括的に把握する必要があります。
そのため、AI を使用して、サイバー、コンプライアンス、ESG、オペレーショナル、ロケーション リスクに至るまで、企業が直面する真のリスクを理解することができます。これにより、リスク管理を積極的に行い、実際に連鎖的なリスクと予測を検討できるようになります。これらの AI ツールを使用した分析。 現在、非常に多くの企業がリスク管理プログラムに非常に積極的であり、非常に多くのデータが利用可能であるか、収集する必要があるため、常に遅れを取り戻そうと努めています。
AI のおかげで、組織は既存のプラットフォームを使用しない場合よりもはるかに迅速に規制に準拠できます。 刻々と変化するルールに正確に対応するには、本当に多くのスタッフが必要です。 リスク管理の背後にある考え方は、人工知能 (AI) によって個人が直面してい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するというものです。 これには、インターネットから大量のデータを取得し、そのデータを自社、業種、リスク選好度、または手順に関連するものに絞り込むことが含まれます。
データの取得と処理
さらにもう 1 つの重要な側面は、AI には膨大な量のデータ セットが必要ですが、一般的にコンプライアンス管理にはそれが必要ないことです。 したがって、コンプライアンスに従って、処理可能なデータセットと AI が実行可能であるかどうかを確認する必要があります。 コンポーネントが 2 つあります。データがある場合、それは複数の異なるソースからのものであると想定できます。これは内部プラットフォームを意味します。
サードパーティのリスク マネージャー、またはtrac専門家または調達主題の専門家が所有する契約リポジトリには、コンプライアンス専門家が必要とするデータの一部が含まれている場合があります。 別のデータセットがガバナンスリスク管理プラットフォームに保存される場合があります。 情報セキュリティ チームは、サイバー脅威管理に必要な 3 番目のデータ セットを保存する場合があります。 したがって、たとえデータが利用可能であっても、データは孤立した情報源にあるため、すぐに利用することはできません。
一方で、変化する世界的な地政学や規制の状況を外部から調べる場合、データが不足しているため、そのデータセットを取得するには、実際には外部のリソースや人工知能などのテクノロジー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、データを編集し、そこから有意義な洞察をtracコンプライアンス チームの支援に優れています。 ただし、それらを運転する前に、まずデータを取得する必要があります。
エクスポージャーを本当に理解し、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情報源から内部文書を収集し、統合し、それを外部ソースと結合することです。これらの文書はすべて公共のインターネット上で入手可能です。最近。
繰り返しになりますが、ノイズを減らす秘訣は、AI がこれらすべてのデータセットにアクセスできるようになったら何を達成できるかということです。 これにより、最終的には遵守する必要がある可能性のある、新しく出現した規制を迅速に認識することができます。 AI をより安心して使用し、人工的な機能とチームの人間の専門家の知識を組み合わせることで、あらゆる支援活動にもっと積極的に取り組むことができるようになります。 これは、環境と次に何をしなければならないかについての情報を常に得るのに役立ちます。
コンプライアンス管理における規制適応のための連携
規制に関しては、技術革新、特に人工知能（AI）の進歩がそれを上回りましたが、その状況も変わり始めています。 計画を始めるのに早すぎるわけではありませんが、企業が 2023 年 10 月の規制、特に EU AI 法を、すでに予定より遅れていることになります。
規制は進行中です。 リスクを積極的に管理できる企業は有利となり、積極的にプログラムを設定できるようになります。 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認するために、企業は団結して、社内と社外の両方で 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 キューブを開発する必要があります。 そして、彼らがルールに従っているかどうか、また利用しているかどうか。
企業が社内で協力していることについて話しましたが、業界内の他の企業と協力して、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ことを確認するためにお互いが何をしているかを確認することも同様に重要です。これらの規制を制定する政府機関と監査人は協力して取り組んでいます。
