Является ли ИИ ответом на риски управления соответствием требованиям?

Управление соответствием требованиям обычно является рискованным предприятием, которое становится еще более сложным в крупных компаниях, где необходимо управлять сотнями поставщиков. В наши дни компании передают на аутсорсинг свои основные услуги тысячам поставщиков по всему миру. Вы должны быть в курсе рисков, связанных с работой с каждым из них, как член команды по соответствию требованиям. Для достижения этой цели вам может потребоваться понять каждого из них с точки зрения структуры собственности, источников сырья, места и процесса производства и множества других деталей. 

Поскольку существует ошеломляющее количество информации, охватывающей несколько областей риска, менеджерам по рискам придется обрабатывать огромные массивы наборов данных. Менеджеры по рискам должны собирать информацию, понимать ее и затем применять в своей нормативной среде. Людям действительно невозможно справиться с этой перегрузкой данными самостоятельно.

Использование ИИ для проактивного управления рисками — взгляды Джанны Уэллс

Джанна Уэллс, главный директор по клиентам и продуктам в Supply Wisdom, считает, что ИИ лучше всего подходит и для этой задачи. Он может помочь с такой огромной, кажущейся невыполнимой задачей при условии предоставления человеческого надзора. Чтобы по-настоящему понять один, не говоря уже о наборах данных, с которыми вам нужно работать, вы должны использовать такие инструменты, как искусственный интеллект (ИИ), и системы, которые используют ИИ вместе с человеческим вмешательством. Освоив способность анализировать астрономически огромные наборы данных, состоящие из миллионов точек данных, в режиме, близком к реальному времени, искусственный интеллект потребует всестороннего понимания корпоративных рисков.

Таким образом, вы можете использовать ИИ для понимания реальных рисков, с которыми сталкивается ваша компания: от киберугроз и соответствия нормативным требованиям, ESG, операционных рисков до рисков, связанных с местоположением. Это действительно дает вам возможность проактивно управлять рисками и начинать анализировать каскадные риски и использовать предиктивную аналитику с помощью этих инструментов ИИ. В настоящее время многие компании реагируют на управление рисками постфактум, постоянно пытаясь догнать ситуацию, поскольку доступно так много данных или их необходимо собрать.  

Организации могут соблюдать нормативные требования гораздо быстрее благодаря ИИ, чем если бы они не использовали существующие платформы. Для точной обработки всех меняющихся правил вам действительно требуется большое количество персонала. Идея управления рисками заключается в том, что искусственный интеллект (ИИ) позволяет полностью понять риски, с которыми сталкивается отдельный человек, и сосредоточиться на значимых для него областях. Это включает в себя сбор огромных объемов данных из интернета и фильтрацию их до тех пор, пока не останутся только те, что релевантны для их компании, отрасли, аппетита к риску или процедуры.

Получение данных и их обработка

Еще одним важным аспектом является то, что ИИ требует огромных наборов данных, а обычно управление соответствием нормативным требованиям такими наборами не располагает. Поэтому нам нужно посмотреть, есть ли у служб комплаенса эти наборы данных для обработки, чтобы ИИ мог работать эффективно. Если у них есть данные, можно предположить, что они поступают из множества разрозненных источников, что означает наличие внутренней платформы. 

Некоторые из необходимых комплаенс-специалистам данных могут содержаться у менеджера по рискам третьих сторон или в репозитории контрактов, которым владеет специалист по закупкам или эксперт по закупкам. Другой набор данных может храниться в платформах управления корпоративным управлением и рисками. Третий необходимый набор данных может храниться командой информационной безопасности в системах управления киберугрозами. Таким образом, даже если данные доступны, они не находятся в открытом доступе, поскольку расположены в изолированных источниках. 

С другой стороны, при изучении меняющегося глобального геополитического и нормативного ландшафта извне у них не хватает данных, поэтому для получения этого набора данных вам действительно необходимо использовать внешние ресурсы и технологии, такие как искусственный интеллект. Поставщики, ориентированные на технологии, преуспевают в сборе данных и помощи команде комплаенса в извлечении из них значимой информации. Но сначала вам нужно получить данные, прежде чем вы сможете их использовать. 

Первый шаг к реальному пониманию вашей уязвимости и обеспечению соответствия всем нормативным требованиям — это использование ИИ для сбора внутренней документации из этих разрозненных источников, ее консолидации, а затем сопоставления с внешними источниками — все это сегодня доступно в открытом интернете.

Снова секрет снижения уровня информационного шума заключается в том, что может сделать ИИ, получив доступ ко всем этим наборам данных. Это позволяет вам быстро распознавать новые emerging нормативные акты, которым вам, возможно, придется следовать в будущем. Вы станете гораздо более проактивными во всех своих усилиях по коммуникации, когда станете увереннее использовать ИИ и объедините эти искусственные возможности с знаниями человеческих экспертов в вашей команде. Это поможет вам оставаться в курсе событий и понимать, что нужно делать дальше.

Сотрудничество для адаптации к нормативным требованиям в управлении комплаенсом

Что касается регулирования, технологические инновации — особенно искусственный интеллект (ИИ) — опередили их, но это начинает меняться. Хотя начинать планирование еще не слишком рано, если компании начнут делать это сейчас в ожидании регулирования в октябре 2023 года, конкретно Закона ЕС об ИИ, они уже будут отставать от графика.

Регулирование приближается; предприятия, которые позволят себе проактивно управлять рисками, получат преимущество и смогут проактивно настраивать свои программы. Белый дом выпустил Исполнительный указ о безопасном использовании ИИ. Чтобы убедиться, что все их ключевые поставщики используют ИИ правильно, бизнесу необходимо объединиться и создать единый корпоративный стандарт для управления и использования ИИ как внутри компании, так и вовне. И если они соблюдают правила, если они также используют его. 

Как мы обсуждали работу компаний внутри себя, им также крайне важно объединяться с другими компаниями в отрасли, чтобы видеть, что делают другие, и убедиться, что защищены не только внутренние программы, но и цепочки поставок третьих сторон, а также чтобы государственные органы, внедряющие эти нормативные акты, и аудиторы работали вместе.