人工智能是合规管理风险的解决方案吗？

合规管理通常是一项充满风险的工作，在需要管理数百家供应商的大型企业中更是如此。如今，企业将其基本服务外包给全球数千家供应商。作为合规团队成员，你必须意识到与每家供应商合作所涉及的风险。为了做到这一点，你可能需要理解每家供应商的所有权结构、材料采购、制造地点和流程以及大量其他细节。 

由于涉及多个风险领域且信息量巨大，风险管理人员需要处理海量的数据集。风险管理人员必须收集信息、理解信息，然后将其应用于其监管环境中。仅凭人力确实无法独自应对这种数据过载。

利用人工智能进行主动风险管理——来自Jenna Wells的见解

Supply Wisdom的首席客户和产品官Jenna Wells认为，人工智能也最适合解决这一问题。在有人类监督的情况下，人工智能可以协助完成这一庞大且看似无法实现的任务。要真正理解单个数据集，更不用说你需要处理的那些数据集，你必须使用人工智能（AI）等工具，并结合人机协作系统。一旦掌握了在接近实时的情况下分析包含数百万数据点的天文数字般庞大数据集的能力，人工智能就需要对企业风险有一个全面的理解。

因此，你可以利用人工智能来了解公司面临的真正风险，涵盖网络安全、合规、ESG、运营和地点风险等各个方面。这真正赋予了你主动进行风险管理的能力，并开始使用这些人工智能工具查看级联风险和预测性分析。目前，许多公司在风险管理计划中过于被动，因为他们总是试图追赶，因为数据量太大或他们需要收集的数据太多。  

得益于人工智能，组织遵守法规的速度比不使用任何现有平台时要快得多。要准确处理所有不断变化的规则，你确实需要大量的人员。风险管理的理念是，人工智能使得完全理解个人所面临的风险成为可能，然后专注于对他们有意义的领域。这包括从互联网上获取海量数据，并将其缩减为与其公司、行业、风险偏好或流程相关的内容。

获取数据并处理数据

另一个重要方面是，人工智能需要大量的数据集，而通常合规管理并不具备这些数据。因此，我们需要查看合规部门是否有可用的数据集供处理和人工智能使用。如果他们有数据，我们可以假设这些数据来自多个不同的来源，这意味着需要一个内部平台。 

第三方风险经理或采购专业人员/采购主题专家拥有的合同存储库可能包含合规专业人员所需的一些数据。另一组数据可能存储在治理风险管理平台中。信息安全团队可能将第三组必要数据存储在网络安全威胁管理中。因此，即使数据可用，由于数据位于孤立的来源中，这些数据对他们来说也不易获取。 

另一方面，当从外部审视不断变化的全球地缘政治和监管格局时，他们缺乏数据，因此为了获取该数据集，你实际上需要使用外部资源和人工智能等技术。技术驱动型供应商擅长汇编数据，并协助合规团队从中提取有意义的见解。但首先，你必须获取数据，然后才能驱动这些分析。 

真正了解你的风险敞口并确保合规性满足所有监管要求的第一步，是使用人工智能从这些分散的来源收集内部文档，将其整合，然后将其与外部来源（如今这些来源在公共互联网上均可用）相结合。

同样，减少噪音的秘诀在于人工智能在访问所有这些数据集后所能完成的工作。它使你能够快速识别一些你可能最终需要遵守的新兴法规。随着你越来越熟悉人工智能，并将这些人工智能能力与团队中人类专家的知识相结合，你在所有外展工作中将更加主动。这将帮助你了解环境状况以及接下来需要做什么。

合规管理中的监管适应协作

关于监管，技术创新——特别是人工智能（AI）——已经超越了它们，但这正在开始改变。虽然现在开始规划还为时不晚，但如果企业现在开始为 anticipated 2023年10月的监管做准备，特别是欧盟人工智能法案，他们就已经落后于计划了。

法规正在出台；能够主动管理风险的企业将占据优势，并能够主动建立其计划。白宫发布了关于安全使用人工智能的行政命令。为了确保所有关键供应商都正确使用人工智能，企业必须联合起来，建立一个单一的企业级框架，用于在内部和外部管理和利用人工智能。如果他们遵守规则，如果他们也在使用的话。 

正如我们讨论过的公司内部合作一样，他们与其他行业公司聚在一起，看看彼此在做什么，以确保不仅内部计划得到保护，而且第三方供应链也得到保护，同时制定这些法规的政府机构和审计员也在共同努力，这一点同样重要。