Efterlevnadshantering är vanligtvis en riskfylld strävan, som görs ännu mer i stora företag där hundratals leverantörer måste hanteras. Nuförtiden lägger företag ut sina viktiga tjänster till tusentals leverantörer över hela världen. Du måste vara medveten om riskerna med att arbeta med var och en av dem som medlem i efterlevnadsteamet. För att uppnå det kan du behöva förstå var och en av dem när det gäller ägarstruktur, materialförsörjning, tillverkningsplats och process, och en mängd andra detaljer.
Eftersom det finns en svindlande mängd information som spänner över flera riskdomäner kommer riskhanterare att behöva bearbeta enorma mängder datamängder. Riskhanterare måste samla in information, förstå den och sedan tillämpa den på sin regulatoriska miljö. Det är verkligen omöjligt för människor att hantera denna dataöverbelastning på egen hand.
Utnyttja AI för proaktiv riskhantering – insikter från Jenna Wells
Jenna Wells, Chief Customer and Product Officer för Supply Wisdom tycker att AI är bäst lämpad för denna också. Det kan hjälpa till med en sådan enorm, till synes ouppnåelig uppgift när mänsklig övervakning tillhandahålls. För att verkligen förstå en, än mindre de datamängder som du måste hantera, måste du använda verktyg som artificiell intelligens (AI) och system som använder AI tillsammans med mänsklig intervention. Efter att ha bemästrat förmågan att analysera som tron stora datamängder, omfattande miljontals datapunkter, i nära realtid, kommer artificiell intelligens att kräva ett omfattande grepp om företagsrisker.
Så du kan använda AI för att förstå den verkliga risken som ditt företag står inför, allt från cyber-, efterlevnads-, ESG-, operationell och platsrisk, det ger dig verkligen möjlighet att vara proaktiv i din riskhantering och sedan faktiskt börja titta på kaskadrisker och förutsägelse analyser med dessa AI-verktyg. Just nu är så många företag så reaktiva i sina riskhanteringsprogram eftersom de alltid försöker komma ikapp eftersom så mycket data är tillgänglig eller de behöver samla in.
Organisationer kan följa reglerna mycket snabbare tack vare AI än de skulle kunna om de inte använde någon av de befintliga plattformarna. För att korrekt hantera alla ändrade regler behöver du verkligen ett stort antal personal. Tanken bakom riskhantering är att artificiell intelligens (AI) gör det möjligt att fullt ut förstå risken som en individ står inför och sedan koncentrera sig på de områden som är viktiga för dem. Detta inkluderar att ta enorma mängder data från internet och reducera den till vad som är relevant för deras företag, deras vertikala, deras riskaptit eller deras procedur.
Inhämta data och bearbeta dem
Ännu en viktig aspekt är att AI kräver enorma mängder datamängder och vanligtvis har efterlevnadshantering inte det i allmänhet. Så vi måste se om efterlevnad har att datamängder tillgängliga för att bearbetas och AI för att fungera. Det finns två komponenter, om de har data kan vi anta att det kommer från flera olika källor, vad det betyder är en intern plattform.
En tredje parts riskhanterare eller trac som ägs av upphandlingsexperten, eller experter på upphandlingsämne, kan innehålla en del av de uppgifter som krävs av efterlevnadsexperter. En annan uppsättning data kan lagras i plattformar för förvaltningsriskhantering. Informationssäkerhetsteamet kan lagra den tredje uppsättningen nödvändiga data i hanteringen av cyberhot. Därför, även om uppgifterna är tillgängliga, är de inte lätt tillgängliga för dem eftersom de finns i isolerade källor.
Å andra sidan, när man undersöker det föränderliga globala geopolitiska och regulatoriska landskapet utifrån, saknar de data, därför för att få den datamängden behöver du faktiskt använda externa resurser och teknologier som artificiell intelligens. Teknikdrivna leverantörer utmärker sig på att sammanställa data och hjälpa efterlevnadsteamet att trac meningsfulla insikter från det. Men först måste du hämta data innan du kan köra dem.
Det första steget för att verkligen förstå din exponering och säkerställa att efterlevnaden uppfyller alla regulatoriska krav är att använda AI för att samla in intern dokumentation från dessa desperata källor, konsolidera den och sedan koppla den till externa källor – som alla är tillgängliga på det offentliga internet dessa dagar.
Återigen, hemligheten med att minska bruset är vad AI kan åstadkomma när den har tillgång till alla dessa datamängder. Det gör att du snabbt kan känna igen några nya regler som du så småningom kan behöva följa. Du kommer att vara mycket mer proaktiv i alla dina uppsökande ansträngningar eftersom du blir mer tillfreds med AI och kombinerar dessa konstgjorda förmågor med kunskapen från mänskliga experter i ditt team. Detta hjälper dig att hålla dig informerad om miljön och vad som måste göras härnäst.
Samverkan för regelanpassning inom compliance management
När det gäller regleringar har teknisk innovation – i synnerhet artificiell intelligens (AI) – överträffat dem, men detta börjar förändras. Även om det inte är för tidigt att börja planera, om företag börjar göra det nu i väntan på förordningen från oktober 2023, närmare bestämt EU:s AI-lag , kommer de redan att ligga efter schemat.
Regelverket är på väg; företag som gör det möjligt för sig att proaktivt hantera risker kommer att ha en fördel och kunna proaktivt sätta upp sina program. Vita huset släppte en verkställande order om säker användning av AI. För att säkerställa att alla deras viktiga leverantörer använder AI på rätt sätt måste företag gå samman och utveckla en enda företagskub för att hantera och använda AI både internt och externt. Och om de följer reglerna om de också använder det.
När vi pratade om att företag arbetar internt är det lika viktigt för dem att träffa andra företag i branschen för att se vad varandra gör för att säkerställa att inte bara interna program skyddas, utan även tredjepartsförsörjningskedjor, och att statliga myndigheter som stiftar dessa regler och revisorer samarbetar.
