Управление соблюдением требований, как правило, является рискованным занятием, особенно в крупных фирмах, где необходимо управлять сотнями поставщиков. В настоящее время предприятия передают свои основные услуги тысячам поставщиков по всему миру. Вы должны осознавать риски, связанные с работой с каждым из них в качестве члена группы обеспечения соответствия. Чтобы добиться этого, вам может потребоваться понять каждый из них с точки зрения структуры собственности, источников сырья, места производства и процесса, а также множества других деталей.
Поскольку существует ошеломляющий объем информации, охватывающей несколько областей риска, менеджерам по рискам придется обрабатывать огромные объемы наборов данных. Риск-менеджеры должны собирать информацию, осмысливать ее, а затем применять в своей нормативной среде. Люди действительно не могут справиться с такой перегрузкой данных самостоятельно.
Использование искусственного интеллекта для упреждающего управления рисками – мнение Дженны Уэллс
Дженна Уэллс, директор по работе с клиентами и продуктам Supply Wisdom, считает, что ИИ лучше всего подходит и для этой цели. Он может помочь в решении такой огромной, казалось бы, невыполнимой задачи, если обеспечить контроль со стороны человека. Чтобы по-настоящему понять один из них, не говоря уже о наборах данных, с которыми вам придется работать, вы должны использовать такие инструменты, как искусственный интеллект (ИИ) и системы, которые используют ИИ вместе с вмешательством человека. После освоения способности анализировать tron наборы данных, включающие миллионы точек данных, в режиме, близком к реальному времени, искусственному интеллекту потребуется всестороннее понимание корпоративных рисков.
Таким образом, вы можете использовать ИИ, чтобы понять истинный риск, с которым сталкивается ваша компания, все, от кибербезопасности, соблюдения требований, ESG, операционных рисков и рисков местоположения. Это действительно дает вам возможность проявлять упреждение в управлении рисками, а затем фактически начать рассматривать каскадные риски и прогнозировать их. аналитика с использованием этих инструментов искусственного интеллекта. Сейчас очень многие фирмы настолько активно реагируют на свои программы управления рисками, что всегда пытаются наверстать упущенное, потому что доступно так много данных или их необходимо собрать.
Благодаря ИИ организации могут соблюдать правила гораздо быстрее, чем если бы они не использовали ни одну из существующих платформ. Чтобы точно справиться со всеми меняющимися правилами, вам действительно понадобится большое количество персонала. Идея управления рисками заключается в том, что искусственный интеллект (ИИ) позволяет полностью осознать риск, с которым сталкивается человек, а затем сконцентрироваться на тех областях, которые для него значимы. Это включает в себя получение огромных объемов данных из Интернета и сокращение их до того, что имеет отношение к их компании, их вертикали, их склонности к риску или их процедурам.
Получение данных и их обработка
Еще одним важным аспектом является то, что ИИ требует огромных объемов наборов данных, а управление соблюдением требований обычно этого не имеет. Итак, нам нужно посмотреть, есть ли в соответствии с требованиями эти наборы данных для обработки и работоспособность ИИ. Есть два компонента, и если у них есть данные, мы можем предположить, что они получены из нескольких разрозненных источников, что означает внутреннюю платформу.
Сторонний риск-менеджер или trac репозиторий, принадлежащий специалисту по закупкам или экспертам в предметной области закупок, могут содержать некоторые данные, необходимые специалистам по соблюдению требований. Другой набор данных может храниться на платформах управления рисками управления. Группа информационной безопасности может хранить третий набор необходимых данных в системе управления киберугрозами. Поэтому, даже если данные доступны, они не всегда доступны для них, поскольку находятся в изолированных источниках.
С другой стороны, при изучении меняющейся глобальной геополитической и нормативной ситуации извне им не хватает данных, поэтому для того, чтобы получить этот набор данных, вам фактически необходимо использовать внешние ресурсы и технологии, такие как искусственный интеллект. Поставщики, ориентированные на технологии, преуспевают в сборе данных и помогают команде по trac нормативных требований извлекать из них значимую информацию. Но сначала вам нужно получить данные, прежде чем вы сможете их использовать.
Первым шагом к реальному пониманию вашей уязвимости и обеспечению соответствия всем нормативным требованиям является использование ИИ для сбора внутренней документации из этих отчаянных источников, ее консолидации, а затем объединения ее с внешними источниками, причем все они доступны в общедоступном Интернете. в эти дни.
Еще раз: секрет уменьшения шума заключается в том, чего может достичь ИИ, получив доступ ко всем этим наборам данных. Это позволяет вам быстро распознать некоторые новые правила, которые в конечном итоге вам, возможно, придется соблюдать. Вы будете гораздо более активны во всех своих информационно-пропагандистских мероприятиях, поскольку станете более комфортно работать с ИИ и объедините эти искусственные возможности со знаниями экспертов-людей в вашей команде. Это поможет вам оставаться в курсе окружающей среды и того, что нужно делать дальше.
Сотрудничество в целях адаптации к нормативным требованиям в области управления соблюдением требований
Что касается регулирования, технологические инновации, особенно искусственный интеллект (ИИ), превзошли их, но ситуация начинает меняться. Хотя еще не слишком рано начинать планирование, если предприятия начнут делать это сейчас в ожидании постановления октября 2023 года, в частности Закона ЕС об искусственном интеллекте , они уже будут отставать от графика.
Правила уже в разработке; предприятия, которые смогут проактивно управлять рисками, будут иметь преимущество и смогут заранее разрабатывать свои программы. Белый дом выпустил указ о безопасном использовании ИИ. Чтобы гарантировать, что все их основные поставщики правильно используют ИИ, предприятия должны объединиться и разработать единый корпоративный куб для управления и использования ИИ как внутри компании, так и за ее пределами. И если они соблюдают правила, если они их также используют.
Поскольку мы говорили о компаниях, работающих вместе внутри компании, для них не менее важно собираться вместе с другими компаниями отрасли, чтобы видеть, что делают друг друга, чтобы гарантировать, что не только внутренние программы защищены, но и сторонние цепочки поставок, и что правительственные учреждения, принимающие эти правила, и аудиторы работают вместе.
