合规管理通常是一项冒险的工作，在必须管理数百家供应商的大公司中更是如此。 如今，企业将其基本服务外包给全球数千家供应商。 您必须意识到作为合规团队成员与他们每个人合作所涉及的风险。 为了实现这一目标，您可能需要从所有权结构、材料采购、制造地点和流程以及大量其他细节方面理解其中的每一个细节。
由于跨多个风险领域的信息数量惊人，风险经理将需要处理大量数据集。 风险管理者必须收集信息、理解信息，然后将其应用到监管环境中。 人们确实不可能独自处理这种数据过载。
利用人工智能进行主动风险管理——Jenna Wells 的见解
Supply Wisdom 首席客户兼产品官 Jenna Wells 认为人工智能也最适合这一领域。 当提供人工监督时，它可以协助完成如此巨大的、显然无法完成的任务。 要真正掌握一个数据集，更不用说必须处理的数据集，您必须使用人工智能 (AI) 等工具以及将人工智能与人工干预结合使用的系统。 在掌握近实时分析包含tron百万个数据点的海量数据集的能力后，人工智能将需要全面掌握企业风险。
因此，您可以使用人工智能来了解公司面临的真正风险，从网络、合规性、ESG、运营和位置风险等各个方面，它确实使您能够积极主动地进行风险管理，然后真正开始考虑级联风险和预测使用这些人工智能工具进行分析。 目前，许多公司在风险管理计划中反应非常积极，因为他们总是试图迎头赶上，因为有太多数据可用或需要收集。
借助人工智能，组织可以比不使用任何现有平台更快地遵守法规。 为了准确地处理所有不断变化的规则，您确实需要大量的员工。 风险管理背后的理念是，人工智能（AI）可以充分理解个人面临的风险，然后专注于对他们来说重要的领域。 这包括从互联网获取大量数据，并将其缩减为与他们的公司、他们的垂直领域、他们的风险偏好或他们的程序相关的数据。
获取数据并处理它
另一个重要方面是人工智能需要大量数据集，而合规管理通常不具备这一点。 因此，我们必须看看合规性是否有可供处理的数据集以及人工智能是否可行。 有两个组件，如果它们确实有数据，我们可以假设它来自多个不同的来源，这意味着是一个内部平台。
第三方风险管理人员或采购专业人员或采购主题专家拥有的trac存储库可能包含合规专业人员所需的一些数据。 另一组数据可以存储在治理风险管理平台中。 信息安全团队可以将第三组必要数据存储在网络威胁管理中。 因此，即使数据可用，他们也不容易获得，因为数据位于孤立的来源。
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，因此为了获得该数据集，实际上需要使用人工智能等外部资源和技术。 技术驱动的供应商擅长编译数据并协助合规团队从中trac有意义的见解。 但首先，您必须先获取数据，然后才能驱动这些数据。
真正了解您的风险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那些绝望的来源收集内部文档，整合它，然后将其与外部来源结合起来——所有这些都可以在公共互联网上获得这些日子。
再次强调，降低噪音的秘诀在于人工智能一旦能够访问所有这些数据集就能实现什么。 它使您能够快速认识到您最终可能必须遵守的一些新出现的法规。 当您更加轻松地使用人工智能并将这些人工智能功能与团队中人类专家的知识相结合时，您将更加积极主动地开展所有外展工作。 这将帮助您随时了解环境以及下一步必须做什么。
合规管理中监管适应的合作
在法规方面，技术创新——尤其是人工智能（AI）——已经超越了它们，但这种情况正在开始改变。 尽管现在开始规划还不算太早，但如果企业现在就开始考虑 2023 年 10 月的法规，特别是欧盟人工智能法案，那么它们已经落后于计划了。
法规正在制定中； 能够主动管理风险的企业将具有优势，并能够主动制定计划。 白宫发布了一项关于安全使用人工智能的行政命令。 为了确保所有重要供应商正确使用人工智能，企业必须联合起来并开发一个单一的企业立方体，用于在内部和外部管理和利用人工智能。 如果他们也遵守规则，他们也正在利用。
正如我们谈到公司内部合作一样，对于他们来说，与行业内的其他公司聚集在一起，了解彼此在做什么，以确保不仅内部程序受到保护，而且第三方供应链也受到保护，这一点同样重要。制定这些法规的政府机构和审计员正在共同努力。
