जोखिम प्रबंधन विफलताओं के कारण बड़े व्यावसायिक झटके हर साल लगते हैं। वे कुछ सबसे महंगे भी हैं, जो विनियामक जुर्माना, मुकदमे, भुगतान और खोई हुई ब्रांड वैल्यू में लाखों डॉलर जोड़ते हैं। नेता इस प्रकार के मुद्दों से बचना चाहते हैं और जोखिम को कम करने और अपने हितधारकों के साथ विश्वास और विश्वास बनाए रखने के लिए मजबूत आंतरिक डेटा प्रबंधन पर भरोसा करते हैं।
फिर भी थॉमसन रॉयटर्स रेगुलेटरी इंटेलिजेंस के अनुसार 2023 अनुपालन रिपोर्ट की लागत, 45% नेताओं का कहना है कि वे अपने संगठनों में नियमों के अनुपालन की लागत की निगरानी नहीं करते हैं। क्यों? अच्छा प्रदर्शन करना अभी भी बेहद कठिन है।
लेकिन शायद, जल्द ही, ऐसा नहीं होगा। व्यवसायों ने परिचालन को बढ़ाने के लिए लंबे समय से पारंपरिक एआई/एमएल प्रक्रियाओं का उपयोग किया है। अगली पीढ़ी की जेनरेटिव एआई तकनीक (जेनएआई) का उद्भव व्यवसायों पर परिवर्तनकारी प्रभाव का वादा करते हुए, भविष्य कहनेवाला क्षमताओं और सामग्री निर्माण में क्रांति लाने का एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करता है।
यह लेख बताता है कि एआई की सबसे मूल्यवान विशेषताओं को अपनाकर व्यवसाय कैसे अपने संगठन - और अपनी पूंजी - की रक्षा कर सकते हैं। कारोबारी नेता जो जेनएआई को अपने संचालन में एकीकृत करने से घबरा सकते हैं, उन्हें उन दक्षताओं के परिमाणित मूल्य पर विचार करना चाहिए जो यह तकनीक अकेले जोखिम प्रबंधन में पैदा कर सकती है। एआई का सबसे शक्तिशाली मूल्य मानव श्रमिकों की सहायता करना, मूल्य जोड़ना, संगठन को अधिक कुशलता से संचालित करने में मदद करना और कर्मचारियों को अक्षम मैन्युअल कार्यों पर समय बर्बाद करने के बजाय रणनीतिक निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाना है।
AI सुव्यवस्थित व्यवसाय संचालन को सुव्यवस्थित करता है
यदि महामारी के बाद के पिछले कई वर्ष डिजिटल परिवर्तन व्यवसाय जगत के नेताओं को कुछ भी सिखाया है, वह यह है कि एक संगठन की डेटा साझा करने और क्रॉस-फ़ंक्शनल रूप से काम करने की क्षमता एक आधुनिक उद्यम के रूप में गति बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। सिल्ड संरचनाएँ अल्पकालिक समस्याओं का समाधान कर सकती हैं, लेकिन वे किसी संगठन के व्यावसायिक जोखिम जैसे बड़े मुद्दों के सफल नेविगेशन में बाधा डालती हैं।
GenAI अपनी एकीकरण की शक्ति के माध्यम से साइलो का समाधान करता है: व्यवसाय प्रशिक्षित हो सकते हैं बड़े भाषा मॉडल व्यवसाय के अधिक संपूर्ण, सुव्यवस्थित दृष्टिकोण को संश्लेषित करने के लिए बड़ी मात्रा में असंरचित और ऐतिहासिक डेटा पर। यह जोखिम प्रबंधकों और नेताओं के लिए एक स्पष्ट लाभ है, जिन्हें रोजाना अपने व्यवसाय के लिए जटिल और परस्पर जुड़े खतरों के परिणामों से जूझना पड़ता है।
विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करके, GenAI इन साइलो को दूर कर सकता है और पूरे संगठन में जोखिम का समग्र दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है।
बोइंग 737 मैक्स संकट इस बात का एक मार्मिक उदाहरण है कि कैसे खंडित उद्यम अंतर्दृष्टि एक बड़े संकट में परिणत हो सकती है। मैक्स विमान के निर्माण की जटिलता के साथ बोइंग के अलग-अलग इंजीनियरिंग, विनिर्माण और सुरक्षा निरीक्षण प्रभागों की एकल संगठनात्मक संरचना के कारण, बोइंग ने स्वाभाविक रूप से गंभीर परिणामों के साथ गलतियाँ कीं। इसकी परिणति 2018 में उड़ान भरने के तुरंत बाद एक दुर्घटना में हुई। जांचकर्ताओं को प्रशिक्षण के दौरान डिजाइन संबंधी खामियां और पायलट संबंधी चिंताएं मिलीं, जिनकी रिपोर्ट नहीं की गई।
यद्यपि गुणवत्ता नियंत्रण इंजीनियरों की निगरानी ने विफलताओं में समान रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, यदि एआई अधिक उपलब्ध, परिष्कृत होता, या जोखिम सेटिंग में बोइंग टीम द्वारा उपयोग किया जाता, तो यह संभव है कि अधिक प्रभावी नियंत्रण स्थापित किए गए होते - और लगातार निगरानी की जाती - प्रशिक्षण में पायलटों से जोखिमों के प्रकार, निरीक्षण और फ्रंटलाइन रिपोर्ट को पकड़ने के लिए। आज उपयोग में आने वाले एनएलपी एल्गोरिदम में पायलट रिपोर्ट, रखरखाव रिकॉर्ड और सुरक्षा से संबंधित दस्तावेजों से बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा को संसाधित करने, सुरक्षा चिंताओं के शुरुआती संकेतों का पता लगाने, जोखिम प्रबंधकों को डेटासेट में गलतियों के प्रति सचेत करने की क्षमता है। यह उदाहरण एकीकृत जोखिम प्रबंधन प्रक्रियाओं के महत्व को रेखांकित करता है, जिसे जेनएआई सुव्यवस्थित करने और टालने में मदद कर सकता था यदि वे समाधान उस समय उपलब्ध होते।
एआई सिस्टम में बदलावों की निगरानी और अलर्ट करता है
व्यवसाय में एकमात्र स्थिरांक परिवर्तन है। नेता छोटे-बड़े सभी व्यावसायिक परिवर्तनों में शीर्ष पर बने रहने की जिम्मेदारी निभाते हैं, जो डिजिटलीकरण की तीव्र गति को देखते हुए करना कठिन होता जा रहा है। जोखिम की दुनिया में, विनियामक परिवर्तनों को ट्रैक करना सबसे कठिन है।
विनियामक परिवर्तन बड़े पैमाने पर और बड़ी मात्रा में होते हैं और इसे बनाए रखना एक व्यक्ति या एक टीम के लिए भी असंभव है। बड़े वैश्विक व्यवसाय नियामक परिवर्तनों को बनाए रखने और अनुपालन के उल्लंघन के लिए व्यवसाय और ग्राहक जानकारी की निगरानी करने के लिए, प्राचीन प्रौद्योगिकी की सहायता से हजारों लोगों को रोजगार देते हैं। अनुपालन में विफलता के परिणामस्वरूप जुर्माना या इससे भी बदतर परिणाम हो सकता है: एक गंभीर जोखिम वाली घटना जिससे विनाशकारी प्रतिष्ठा क्षति हो सकती है।
सबसे बड़े अमेरिकी बैंकों में से एक वेल्स फ़ार्गो को ही लीजिए, जिसे 2016 में ग्राहकों की जानकारी या सहमति के बिना लाखों अनधिकृत खाते खोलते हुए पकड़ा गया था। डोड-फ्रैंक अधिनियम सहित कई नियमों के उल्लंघन के परिणामस्वरूप अंततः बैंक और उसकी प्रबंधन टीम के खिलाफ भारी नियामक प्रतिबंध लगाए गए और इसके स्टॉक मूल्य और मुनाफे पर भारी असर पड़ा। अंत में, विशेषज्ञ परिकलित जुर्माने के रूप में $3 बिलियन का भुगतान किया गया और बैंक ने घटना के बाद की तिमाही में लाभ में 50% की हानि दर्ज की।
अनुपालन, जिसे लंबे समय से बड़े व्यवसायों के लिए बढ़ती लागत का केंद्र माना जाता है, में GenAI के साथ क्रांति लाने की क्षमता है। ये एआई उपकरण अनुपालन जोखिमों जैसे पैटर्न और परिवर्तनों को सक्रिय रूप से पहचानने, मूल्यांकन करने और संबोधित करने की अपनी क्षमता में सुधार कर रहे हैं। भविष्य में, बैंक जेनएआई का उपयोग नियामक उल्लंघनों को रोकने, पारदर्शिता में सुधार करने और उचित रूप से प्रशिक्षित एलएलएम क्षमताओं द्वारा लाई गई वास्तविक समय अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से ग्राहकों, नियामकों और निवेशकों के साथ विश्वास का पुनर्निर्माण करने में मदद के लिए कर सकते हैं।
एआई व्यावसायिक सुरक्षा के लिए खतरों का अनुमान लगाता है और उनका पता लगाता है
डेटा पेशेवरों के लिए, साइबर अपराध का खतरा हमेशा दिमाग में रहता है। जोखिम विशेषज्ञों ने लंबे समय से भविष्यवाणी की है कि परिष्कृत डिजिटलीकरण बढ़ने के साथ साइबर अपराध बढ़ता रहेगा। साइबर अपराध की हानिकारक लागत भी बढ़ती रहेगी: oन रिपोर्ट अनुमान है कि साइबर अपराध से होने वाले नुकसान की कुल वैश्विक लागत 10.5 तक सालाना 2025 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो कि एक दशक पहले 3 ट्रिलियन डॉलर से अधिक है।
बड़े पैमाने पर साइबर हमलों और खतरे की कार्रवाइयों को और अधिक कुशल बनाने के लिए खतरे वाले अभिनेता जेनएआई जैसे नए पुनरावृत्त एआई टूल का लाभ उठाना सीखेंगे। फिर, संगठनों को वास्तविक समय में खतरे का पता लगाने, रोकथाम और रोकथाम में सक्षम बुद्धिमान, सुरक्षित और स्वचालित सिस्टम बनाने के लिए सशक्त महसूस करने के लिए समान रूप से शक्तिशाली GenAI टूल की आवश्यकता होती है।
मजबूत डेटा सुरक्षा के महत्व के एक हालिया उदाहरण में, एटी एंड टी ने एक बड़े डेटा लीक का खुलासा किया है, जिससे 70 मिलियन से अधिक वर्तमान और पूर्व ग्राहक प्रभावित होंगे। लीक में सामाजिक सुरक्षा नंबर जैसी संवेदनशील जानकारी शामिल थी। हालांकि लीक के स्रोत की अभी भी जांच चल रही है, यह घटना डेटा सुरक्षा में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करती है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की GenAI की क्षमता संदिग्ध गतिविधि की पहचान करने और डेटा उल्लंघनों को रोकने में मदद कर सकती है।
अक्टूबर 2023 में दुनिया की सबसे बड़ी जुआ फर्मों में से एक, एमजीएम रिसॉर्ट्स पर एक बड़ा साइबर हमला हुआ, जिसने उपभोक्ताओं के व्यक्तिगत डेटा को खतरे में डाल दिया और अंततः नुकसान को कम करने के लिए कैसीनो संचालन को बंद कर दिया। यह वर्ष के सबसे बड़े साइबर हमलों में से एक था, जिसमें परिचालन संबंधी व्यवधान उत्पन्न हुआ $100 मिलियन की हानि की सूचना दी एमजीएम के तिमाही नतीजे। एमजीएम को इतने जोखिम में क्यों डाला? हैकर्स सफल हुए परिष्कृत फ़िशिंग तरीकों के माध्यम से एक आईटी सुरक्षा विक्रेता के सिस्टम में सेंध लगाने में - और यह इस समूह का एकमात्र हाई-प्रोफाइल साइबर हमला नहीं था। हालाँकि एमजीएम ने जितनी तेजी से प्रतिक्रिया दी जा सकती थी, फिर भी हमले ने कैसीनो समूह के लिए विनाशकारी और महंगा परिणाम दिया।
आज, इस प्रकार का हमला और भी अधिक परिष्कृत हो सकता है - लेकिन सही डिजिटल उपकरणों से इसे दोगुना रोका जा सकता है। एनएलपी से लेकर स्वचालित वर्कफ़्लो, मशीन लर्निंग और चेहरे का पता लगाने तक, कंपनियां जेनएआई के साथ निर्माण या अनुबंध कर सकती हैं जिसमें स्वचालित खतरे का पता लगाने सहित कई प्रकार की सुविधाएं शामिल हैं। जोखिम प्रबंधन दृष्टिकोण को मजबूत करने के लिए, नेताओं को एआई द्वारा प्रदान की जाने वाली सुरक्षा-केंद्रित दक्षताओं की ओर मुड़ने की जरूरत है, जिसमें प्राथमिकता, विश्लेषण और कई सूक्ष्म साइबर ढांचे में निरंतर निगरानी शामिल है।
व्यवसायों को जोखिम से बचाने में एआई का भविष्य
इन सभी उदाहरणों में, कोई महत्वपूर्ण घटना घटित होने पर जोखिम, अनुपालन और सुरक्षा की लागत चौंका देने वाली हो सकती है। इसके अलावा, जोखिम वाली घटनाएं रुकती नहीं हैं - वे बढ़ती हैं और अधिक जटिल हो जाती हैं।
बेशक, पूंजी की रक्षा करना एआई का लाभ उठाने का एकमात्र लाभ नहीं है। अकेले अनुपालन की लागत को देखना एक संकीर्ण दृष्टिकोण है जब जेनएआई जोखिम प्रबंधन में पैदा की गई दक्षताओं के माध्यम से व्यवसायों के लिए बहुत कुछ कर सकता है। अक्सर, कंपनियां अपनी जोखिम प्रबंधन रणनीति के कुछ हिस्सों में प्रयासों की नकल करती हैं, और अन्य क्षेत्रों में कम परीक्षण करती हैं। GenAI आंतरिक नियंत्रण में कमियों और डुप्लिकेट की तुरंत पहचान कर सकता है, जिससे नेताओं को उनके शासन, जोखिम और अनुपालन (जीआरसी) प्रयासों को निर्बाध बनाए रखने में मदद मिलती है।
जेनएआई जीआरसी कार्यों के लिए एक आशाजनक तकनीक है क्योंकि इसकी क्षमताएं नेताओं को अधिक आसानी से रिपोर्ट तैयार करने, खतरे के परिदृश्यों का अनुकरण करने, जोखिमों का अनुमान लगाने और तेजी से कार्य करने में मदद कर सकती हैं, जिससे अंततः पूंजीगत शुद्ध लाभ हो सकता है। जोखिमों का अनुमान लगाने का मतलब महंगी समस्याओं से बचने का एक स्पष्ट रास्ता है।
GenAI को लागू करने की अग्रिम लागत कठिन लग सकती है: व्यवसायों को विशिष्ट कार्यों के लिए एलएलएम को ठीक से कैलिब्रेट करने के लिए अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करना होगा या अपने कस्टम एल्गोरिदम विकसित करने में आगे निवेश करना होगा। हालाँकि, संचालन को सुव्यवस्थित करने, खतरों की सक्रिय रूप से पहचान करने और नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने की क्षमता प्रारंभिक निवेश से कहीं अधिक है। एआई की विश्लेषणात्मक क्षमता का लाभ उठाकर, व्यवसाय न केवल पैसा बचा सकते हैं बल्कि महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ भी प्राप्त कर सकते हैं। जोखिम प्रबंधन का भविष्य निस्संदेह GenAI से जुड़ा हुआ है और शायद ऐसे भविष्य का संकेत दे सकता है जहां कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) मानव जोखिम प्रबंधकों के साथ-साथ एक बड़ी संज्ञानात्मक भूमिका निभाती है - और जो व्यवसाय इस तकनीक को अपनाते हैं वे भविष्य के तूफानों का सामना करने के लिए अच्छी स्थिति में होंगे और दीर्घकालिक सफलता प्राप्त करें.
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/
