컴플라이언스 관리는 일반적으로 위험한 일이며, 특히 수백 개의 공급업체를 관리해야 하는 대기업에서는 더욱 그렇습니다. 오늘날 기업들은 핵심 서비스를 전 세계 수천 개의 공급업체에 아웃소싱하고 있습니다. 컴플라이언스 팀 구성원으로서 각 공급업체와 협력할 때 발생하는 위험을 인지하고 있어야 합니다. 이를 위해서는 각 공급업체의 소유 구조, 자재 조달 방식, 제조 위치 및 공정, 그리고 기타 여러 세부 사항을 이해해야 합니다.
다양한 위험 영역에 걸쳐 방대한 양의 정보가 존재하기 때문에 위험 관리자는 엄청난 양의 데이터 세트를 처리해야 합니다. 위험 관리자는 정보를 수집하고, 이해하고, 규제 환경에 적용해야 합니다. 이처럼 엄청난 양의 데이터를 개인이 혼자서 처리하는 것은 사실상 불가능합니다.
인공지능을 활용한 사전 예방적 위험 관리 – 제나 웰스의 통찰
Supply Wisdom의 최고 고객 및 제품 책임자인 Jenna Wells는 인공지능(AI)이 이러한 문제에도 가장 적합하다고 생각합니다. AI는 인간의 감독이 있을 때조차 불가능해 보이는 거대한 작업을 지원할 수 있습니다. 이러한 작업을 제대로 이해하고, 더 나아가 처리해야 할 데이터 세트를 파악하려면 인공지능(AI)과 인간의 개입이 결합된 AI 기반 시스템과 같은 도구가 필수적입니다. 수백만 개의 데이터 포인트로 구성된tron으로 방대한 데이터 세트를 거의 실시간으로 분석하는 능력을 갖추게 되면, 인공지능은 기업 위험에 대한 포괄적인 이해가 필요하게 될 것입니다.
AI를 활용하면 사이버, 규정 준수, ESG, 운영 및 입지 위험 등 기업이 직면한 진정한 위험을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 위험 관리에 있어 선제적으로 대응하고, AI 도구를 사용하여 위험의 파급 효과와 예측 분석을 시작할 수 있습니다. 현재 많은 기업들이 위험 관리 프로그램을 사후 대응적으로 운영하고 있으며, 방대한 데이터가 존재하거나 수집해야 할 데이터가 너무 많아 항상 뒤늦게 따라잡으려고 애쓰고 있습니다.
인공지능(AI) 덕분에 조직은 기존 플랫폼을 사용하지 않을 때보다 훨씬 빠르게 규정을 준수할 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 규정을 정확하게 처리하려면 실제로 많은 인력이 필요합니다. 위험 관리의 핵심 아이디어는 인공지능(AI)을 통해 개인이 직면한 위험을 완벽하게 이해하고, 그들에게 중요한 영역에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 여기에는 인터넷에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 기업, 업종, 위험 감수 수준 또는 절차와 관련된 정보로 줄이는 작업이 포함됩니다.
데이터 수집 및 처리
또 다른 중요한 측면은 AI가 방대한 양의 데이터 세트를 필요로 한다는 점인데, 일반적으로 규정 준수 관리 부서는 그러한 데이터 세트를 보유하고 있지 않습니다. 따라서 규정 준수 부서에서 AI를 활용할 수 있도록 처리 가능한 데이터 세트를 보유하고 있는지 확인해야 합니다. 만약 데이터가 있다면, 여러 개의 서로 다른 소스에서 나온 데이터일 가능성이 높으며, 이는 내부 플랫폼에 데이터가 있다는 것을 의미합니다.
제3자 위험 관리 업체나 조달 담당자 또는 조달 분야 전문가가 소유한trac관련 저장소에는 규정 준수 전문가에게 필요한 데이터 일부가 포함되어 있을 수 있습니다. 또 다른 데이터 세트는 거버넌스 위험 관리 플랫폼에 저장될 수 있습니다. 정보 보안 팀은 필요한 세 번째 데이터 세트를 사이버 위협 관리 시스템에 저장할 수 있습니다. 따라서 데이터가 존재하더라도 여러 곳에 흩어져 있기 때문에 담당자들이 쉽게 접근할 수 없는 경우가 많습니다.
반면, 외부에서 변화하는 글로벌 지정학적 및 규제 환경을 분석할 때, 관련 데이터가 부족하기 때문에 해당 데이터 세트를 확보하려면 인공지능과 같은 외부 자원과 기술을 활용해야 합니다. 기술 중심의 공급업체는 데이터를 수집하고 규정 준수 팀이 데이터에서 의미 있는 통찰력을trac하도록 지원하는 데 탁월합니다. 하지만 이러한 지원을 활용하기 위해서는 먼저 데이터를 확보해야 합니다.
위험 노출 정도를 정확히 파악하고 모든 규제 요건을 충족하는 규정 준수를 보장하는 첫 번째 단계는 AI를 활용하여 출처가 불분명한 내부 문서를 수집하고, 이를 통합한 다음, 오늘날 공개 인터넷에서 구할 수 있는 외부 자료와 결합하는 것입니다.
다시 한번 강조하지만, 소음을 줄이는 비결은 인공지능(AI)이 모든 데이터 세트에 접근했을 때 달성할 수 있는 능력에 있습니다. AI를 통해 향후 준수해야 할 수도 있는 새롭게 등장하는 규정을 신속하게 파악할 수 있습니다. AI에 익숙해지고 이러한 인공지능의 기능을 팀 내 전문가의 지식과 결합하면 모든 홍보 활동에서 훨씬 더 적극적으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 환경 변화에 대한 정보를 지속적으로 파악하고 앞으로 무엇을 해야 할지 결정할 수 있습니다.
규정 준수 관리 분야에서 규제 적응을 위한 협력
규제 측면에서 보면, 기술 혁신, 특히 인공지능(AI)이 규제를 앞질러 왔지만, 이러한 상황은 변화하기 시작했습니다. 계획을 세우는 것이 너무 이른 것은 아니지만, 기업들이 2023년 10월 시행 예정인 EU AI 법안 이미 시기를 놓치게 될 것입니다.
규제가 시행될 예정이며, 위험을 선제적으로 관리할 수 있는 기업은 유리한 위치를 차지하고 관련 프로그램을 미리 구축할 수 있을 것입니다. 백악관은 AI의 안전한 사용에 관한 행정 명령을 발표했습니다. 모든 핵심 공급업체가 AI를 올바르게 사용하도록 보장하기 위해 기업들은 협력하여 내부 및 외부 AI 관리 및 활용을 위한 단일 엔터프라이즈 큐브를 개발해야 합니다. 또한, AI를 제대로 활용하고 관련 규정을 준수해야 합니다.
내부적으로 기업들이 협력하는 것에 대해 이야기했듯이, 업계의 다른 기업들과 교류하며 서로의 활동을 살펴보는 것 또한 똑같이 중요합니다. 이는 내부 프로그램뿐만 아니라 제3자 공급망까지 보호하고, 관련 규정을 제정하는 정부 기관 및 감사 기관이 협력하도록 하기 위함입니다.
