규정 준수 관리는 일반적으로 위험한 노력이며, 수백 개의 공급업체를 관리해야 하는 대기업에서는 더욱 그렇습니다. 오늘날 기업은 필수 서비스를 전 세계 수천 개의 공급업체에 아웃소싱합니다. 귀하는 규정 준수 팀 구성원으로서 각 직원과 협력하는 데 따르는 위험을 인식해야 합니다. 이를 달성하려면 소유권 구조, 자재 조달, 제조 위치 및 프로세스, 기타 수많은 세부 사항 측면에서 각각을 이해해야 할 수 있습니다.
여러 위험 영역에 걸쳐 엄청난 양의 정보가 있기 때문에 위험 관리자는 엄청난 양의 데이터 세트를 처리해야 합니다. 위험 관리자는 정보를 수집하고 이해한 다음 이를 규제 환경에 적용해야 합니다. 사람들이 스스로 이러한 데이터 과부하를 처리하는 것은 실제로 불가능합니다.
사전 위험 관리를 위한 AI 활용 – Jenna Wells의 통찰력
Supply Wisdom의 최고 고객 및 제품 책임자인 Jenna Wells는 AI가 이 분야에도 가장 적합하다고 생각합니다. 인간의 감독이 제공되면 그것은 그렇게 거대하고 달성 불가능해 보이는 작업을 도울 수 있습니다. 실제로 하나를 파악하려면 처리해야 하는 데이터 세트는 물론이고 인공 지능(AI) 및 AI와 인간 개입을 함께 사용하는 시스템과 같은 도구를 사용해야 합니다. 수백만 개의 데이터 포인트로 구성된 tron 방대한 데이터 세트를 실시간에 가깝게 분석하는 능력을 익히려면 인공지능이 기업 위험을 포괄적으로 파악해야 합니다.
따라서 AI를 사용하여 사이버, 규정 준수, ESG, 운영 및 위치 위험 등 회사가 직면하고 있는 실제 위험을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 실제로 위험 관리에 적극적으로 대처하고 계단식 위험과 예측을 실제로 살펴보기 시작할 수 있습니다. 이러한 AI 도구를 사용하여 분석합니다. 현재 수많은 기업이 리스크 관리 프로그램에 적극적으로 대응하고 있으며, 이용 가능한 데이터가 너무 많거나 수집해야 하는 데이터가 너무 많기 때문에 항상 따라잡기 위해 노력하고 있습니다.
조직은 기존 플랫폼을 사용하지 않았을 때보다 AI 덕분에 훨씬 더 빠르게 규정을 준수할 수 있습니다. 변화하는 모든 규칙을 정확하게 처리하려면 정말 많은 수의 직원이 필요합니다. 위험 관리의 기본 아이디어는 인공 지능(AI)을 통해 개인이 직면하고 있는 위험을 완전히 이해한 다음 중요한 영역에 집중할 수 있다는 것입니다. 여기에는 인터넷에서 막대한 양의 데이터를 가져와 이를 회사, 업종, 위험 선호도 또는 절차와 관련된 데이터로 줄이는 것이 포함됩니다.
데이터 획득 및 처리
또 다른 중요한 측면은 AI에는 엄청난 양의 데이터 세트가 필요하지만 일반적으로 규정 준수 관리에는 그러한 데이터 세트가 없다는 것입니다. 따라서 우리는 규정 준수에 따라 데이터 세트를 처리할 수 있고 AI를 실행할 수 있는지 확인해야 합니다. 두 가지 구성 요소가 있습니다. 데이터가 있는 경우 해당 데이터가 여러 개의 서로 다른 소스에서 나온 것이라고 가정할 수 있습니다. 이는 내부 플랫폼을 의미합니다.
조달 전문가 또는 trac 관련 전문가가 소유한 제3자 위험 관리자나 계약 저장소에는 규정 준수 전문가가 요구하는 일부 데이터가 포함될 수 있습니다. 또 다른 데이터 세트는 거버넌스 위험 관리 플랫폼에 저장될 수 있습니다. 정보보호팀은 사이버 위협 관리에 필요한 세 번째 데이터를 저장할 수 있습니다. 따라서 데이터를 사용할 수 있더라도 격리된 소스에 있기 때문에 쉽게 사용할 수 없습니다.
반면, 변화하는 글로벌 지정학적 및 규제 환경을 외부에서 검토할 때 데이터가 부족하므로 해당 데이터 세트를 얻으려면 실제로 인공 지능과 같은 외부 리소스와 기술을 사용해야 합니다. 기술 중심 공급업체는 데이터를 수집하고 규정 준수 팀이 데이터에서 의미 있는 통찰력을 trac 하도록 지원하는 데 탁월합니다. 하지만 먼저 이를 운전하기 전에 데이터를 가져와야 합니다.
노출을 실제로 이해하고 규정 준수가 모든 규제 요구 사항을 충족하는지 확인하는 첫 번째 단계는 AI를 사용하여 절박한 소스에서 내부 문서를 수집하고 통합한 다음 외부 소스와 결합하는 것입니다. 이 모든 작업은 공용 인터넷에서 사용할 수 있습니다. 요즘에는.
다시 한 번 말하지만, 소음을 줄이는 비결은 AI가 모든 데이터 세트에 액세스할 수 있게 되면 달성할 수 있는 것입니다. 이를 통해 결국 준수해야 할 새로 등장하는 규정을 신속하게 인식할 수 있습니다. AI에 더 익숙해지고 이러한 인공적 기능과 팀 내 인간 전문가의 지식을 결합하면 모든 지원 활동에 훨씬 더 적극적으로 참여할 수 있습니다. 이를 통해 환경과 다음에 수행해야 할 작업에 대한 정보를 계속 얻을 수 있습니다.
규정 준수 관리의 규제 적응을 위한 협업
규제와 관련해서는 기술 혁신, 특히 인공지능(AI)이 이를 앞섰지만 상황이 바뀌기 시작했습니다. 계획을 시작하는 것이 너무 이르지는 않지만 기업이 2023년 10월 규정, 특히 EU AI법을 한다면 이미 일정보다 늦어지게 될 것입니다.
규정이 진행 중입니다. 사전에 위험을 관리할 수 있는 기업은 이점을 가지며 사전에 프로그램을 설정할 수 있습니다. 백악관은 AI의 안전한 사용에 관한 행정 명령을 발표했습니다. 모든 필수 공급업체가 AI를 올바르게 사용하도록 하기 위해 기업은 내부와 외부 모두에서 AI를 관리하고 활용할 수 있는 단일 엔터프라이즈 큐브를 함께 개발해야 합니다. 그리고 그들이 활용하고 있다면 규칙을 따르고 있는지도 모릅니다.
내부적으로 협력하는 회사에 대해 이야기한 것처럼 업계의 다른 회사와 함께 모여 내부 프로그램뿐만 아니라 제3자 공급망도 보호되는지 확인하기 위해 서로 무엇을 하고 있는지 확인하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 이러한 규정을 제정하는 정부 기관과 감사관이 협력하고 있습니다.
