合规管理通常是一项高风险的工作，在需要管理数百家供应商的大型企业中更是如此。如今，企业将核心服务外包给全球数千家供应商。作为合规团队成员，您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，您可能需要了解每家供应商的所有权结构、原材料来源、生产地点和流程以及其他诸多细节。.
由于涉及多个风险领域的信息量极其庞大，风险管理人员需要处理海量的数据集。他们必须收集信息、理解信息，然后将其应用于自身的监管环境。单凭个人之力根本无法应对如此庞大的数据量。.
利用人工智能进行主动风险管理——珍娜·威尔斯的见解
Supply Wisdom 的首席客户和产品官 Jenna Wells 认为，人工智能同样非常适合这项任务。在人工监督下，它可以协助完成这项看似不可能完成的庞大任务。要真正掌握这项任务，更不用说处理必须处理的数据集，就必须使用人工智能 (AI) 等工具以及将 AI 与人工干预相结合的系统。在掌握了近乎实时地分析包含数百万个数据点的tron大规模数据集的能力之后，人工智能还需要对企业风险有全面的了解。.
因此，您可以利用人工智能来了解公司面临的真实风险，包括网络安全风险、合规风险、ESG风险、运营风险和地域风险等。这真正赋予您主动进行风险管理的能力，并使您能够利用这些人工智能工具进行风险级联分析和预测分析。目前，许多公司的风险管理项目都过于被动，因为他们总是疲于应对，要么是数据量庞大，要么是需要收集的数据。.
借助人工智能，企业可以比不使用任何现有平台更快地遵守法规。要准确应对所有不断变化的规则，确实需要大量员工。风险管理的核心理念是，人工智能 (AI) 可以帮助企业全面了解自身面临的风险，并专注于对其至关重要的领域。这包括从互联网获取海量数据，并将其精简为与企业、行业、风险承受能力或流程相关的信息。.
获取数据并进行处理
另一个重要方面是，人工智能需要海量数据集，而合规管理部门通常并不具备这样的数据量。因此，我们需要考察合规部门是否拥有可供处理并能有效运行人工智能的数据集。这里有两个关键要素：如果他们确实拥有数据，我们可以假设这些数据来自多个不同的来源，这意味着他们需要一个内部平台。.
第三方风险管理机构或采购专业人员、采购领域专家拥有的trac库可能包含合规专业人员所需的部分数据。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威胁管理系统中。因此，即使数据可用，由于其位于孤立的来源，合规专业人员也无法立即获取。.
另一方面，从外部视角审视不断变化的全球地缘政治和监管格局时，他们缺乏相关数据。因此，为了获取这些数据集，实际上需要借助外部资源和技术，例如人工智能。技术驱动型供应商擅长收集数据，并协助合规团队从中trac有意义的洞见。但首先，你必须先获得数据，才能运用这些技术。.
真正了解自身风险敞口并确保合规性符合所有监管要求的第一步，是利用人工智能从那些急需的内部渠道收集文件，进行整合，然后将其与外部渠道相结合——如今所有这些渠道都可以在公共互联网上找到。.
再次强调，降低噪音的关键在于人工智能在获取所有数据集后所能发挥的作用。它能帮助您快速识别一些新出现的法规，而这些法规您最终可能需要遵守。随着您对人工智能的运用越来越得心应手，并将这些人工智能能力与团队中人类专家的知识相结合，您在所有对外宣传工作中都会更加积极主动。这将帮助您随时了解行业动态以及下一步需要采取的行动。.
合规管理中的监管适应性合作
在监管方面，技术创新——尤其是人工智能（AI）——已经超越了监管本身，但这种情况正在发生变化。虽然现在开始规划并不算早，但如果企业现在才开始着手准备应对2023年10月生效的法规，特别是欧盟人工智能法案，那么它们就已经落后于计划了。
相关法规即将出台；能够主动管理风险的企业将拥有优势，并能提前制定应对方案。白宫发布了一项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能正确使用人工智能，企业必须携手合作，建立一个统一的企业级平台，用于管理和利用企业内部及外部的人工智能。前提是他们也遵守相关规则并加以利用。.
正如我们之前讨论的，公司内部合作至关重要，但同样重要的是，公司要与其他行业公司合作，了解彼此的做法，以确保不仅内部项目得到保护，第三方供应链也得到保护，并且政府机构和审计人员能够共同合作。.
