Управление соответствием нормативным требованиям, как правило, сопряжено с рисками, особенно в крупных компаниях, где необходимо управлять сотнями поставщиков. Сегодня предприятия передают свои основные услуги на аутсорсинг тысячам поставщиков по всему миру. Как член команды по соблюдению нормативных требований, вы должны быть осведомлены о рисках, связанных с работой с каждым из них. Для этого вам может потребоваться понимать каждого из них с точки зрения структуры собственности, источников материалов, места и процесса производства, а также множества других деталей.
Поскольку существует колоссальный объем информации, охватывающий множество областей риска, риск-менеджерам необходимо обрабатывать огромные массивы данных. Риск-менеджеры должны собирать информацию, понимать ее, а затем применять в соответствии с действующим законодательством. Справиться с таким объемом данных в одиночку практически невозможно.
Использование ИИ для проактивного управления рисками — выводы Дженны Уэллс
Дженна Уэллс, директор по работе с клиентами и продуктам компании Supply Wisdom, считает, что ИИ лучше всего подходит и для этой задачи. Он может помочь в решении такой огромной, казалось бы, невыполнимой задачи, если бы за ней следил человек. Чтобы по-настоящему разобраться в ней, не говоря уже о массивах данных, с которыми приходится работать, необходимо использовать такие инструменты, как искусственный интеллект (ИИ) и системы, которые используют ИИ в сочетании с вмешательством человека. После освоения способности анализироватьtronогромные массивы данных, содержащие миллионы точек данных, практически в режиме реального времени, искусственному интеллекту потребуется всестороннее понимание корпоративных рисков.
Таким образом, вы можете использовать ИИ для понимания реальных рисков, с которыми сталкивается ваша компания, начиная от киберрисков, рисков соответствия нормативным требованиям, ESG-рисков, операционных рисков и географических рисков. Это действительно позволяет вам быть проактивными в управлении рисками и начать анализировать каскадные риски и прогнозную аналитику с помощью этих инструментов ИИ. Сейчас многие компании слишком реактивны в своих программах управления рисками, поскольку они постоянно пытаются наверстать упущенное, так как доступно или им необходимо собрать огромное количество данных.
Благодаря искусственному интеллекту организации могут соблюдать нормативные требования гораздо быстрее, чем если бы они не использовали существующие платформы. Для точного управления всеми меняющимися правилами действительно требуется большое количество сотрудников. Идея управления рисками заключается в том, что искусственный интеллект (ИИ) позволяет полностью понять риски, с которыми сталкивается человек, и затем сосредоточиться на областях, имеющих для него важное значение. Это включает в себя сбор огромных массивов данных из интернета и их обработку с целью получения информации, имеющей отношение к компании, отрасли, допустимому уровню риска или процедурам.
Получение данных и их обработка
Ещё один важный аспект заключается в том, что ИИ требует огромных объёмов данных, а в сфере управления соответствием нормативным требованиям их обычно нет. Поэтому нам нужно выяснить, есть ли у организаций, занимающихся вопросами соответствия, такие наборы данных, которые можно было бы обработать и использовать ИИ. Здесь есть два компонента: если данные есть, можно предположить, что они получены из множества разрозненных источников, то есть с помощью внутренней платформы.
Часть данных, необходимых специалистам по соблюдению нормативных требований, может храниться в хранилище данных, управляемом сторонними компаниями, или в архивеtrac, принадлежащем специалисту по закупкам или экспертам в этой области. Другой набор данных может храниться на платформах управления рисками. Третий набор необходимых данных может храниться группой информационной безопасности в системе управления киберугрозами. Таким образом, даже если данные доступны, они не всегда легкодоступны, поскольку находятся в изолированных источниках.
С другой стороны, при изучении меняющегося глобального геополитического и нормативного ландшафта со стороны, у них отсутствует необходимый набор данных, поэтому для получения этих данных фактически требуется использовать внешние ресурсы и технологии, такие как искусственный интеллект. Поставщики, ориентированные на технологии, преуспевают в сборе данных и оказании помощи команде по соблюдению нормативных требований вtracиз них значимых выводов. Но сначала нужно получить данные, прежде чем можно будет использовать их для анализа.
Первый шаг к реальному пониманию ваших рисков и обеспечению соответствия всем нормативным требованиям — это использование ИИ для сбора внутренней документации из этих отчаянных источников, ее консолидации, а затем сопоставления с внешними источниками — все это сегодня доступно в открытом доступе в интернете.
Ещё раз подчеркну: секрет снижения информационного шума заключается в том, чего может достичь ИИ, получив доступ ко всем этим наборам данных. Он позволяет быстро распознавать новые правила, которые в конечном итоге придётся соблюдать. Вы будете гораздо более инициативны во всех своих информационных кампаниях, когда освоите ИИ и объедините его возможности со знаниями экспертов в вашей команде. Это поможет вам оставаться в курсе ситуации и понимать, что нужно делать дальше.
Сотрудничество в целях адаптации нормативных требований в управлении соответствием нормативным требованиям
Что касается регулирования, то технологические инновации, и особенно искусственный интеллект (ИИ), превзошли его, но ситуация начинает меняться. Хотя начинать планирование еще не рано, если предприятия начинают это делать сейчас в ожидании регламента, вступающего в силу в октябре 2023 года, в частности, Закона ЕС об ИИ , они уже отстают от графика.
Нормативные акты уже разрабатываются; предприятия, которые смогут заблаговременно управлять рисками, получат преимущество и смогут заблаговременно создавать свои программы. Белый дом издал указ о безопасном использовании ИИ. Чтобы гарантировать, что все их ключевые поставщики правильно используют ИИ, предприятия должны объединиться и разработать единый корпоративный модуль для управления и использования ИИ как внутри компании, так и за ее пределами. И если они будут соблюдать правила, то и использовать его тоже.
Как мы уже говорили о внутренней координации компаний, не менее важно, чтобы они также взаимодействовали с другими компаниями в отрасли, чтобы понимать, что делают другие, и гарантировать защиту не только внутренних программ, но и цепочек поставок третьих сторон, а также сотрудничество государственных органов, принимающих соответствующие правила, и аудиторов.
