Kemunduran bisnis besar akibat kegagalan manajemen risiko terjadi setiap tahun. Hal ini juga termasuk yang paling mahal, dengan denda peraturan, tuntutan hukum, pembayaran, dan hilangnya nilai merek hingga jutaan dolar. Para pemimpin ingin menghindari masalah-masalah seperti ini dan mengandalkan manajemen data internal yang baik untuk memitigasi risiko dan menjaga kepercayaan dengan para pemangku kepentingannya.

Namun menurut Regulatory Intelligence dari Thomson Reuters Laporan Biaya Kepatuhan 2023, 45% pemimpin mengatakan mereka tidak memantau biaya kepatuhan mereka terhadap peraturan di seluruh organisasi mereka. Mengapa? Masih sangat sulit untuk melakukannya dengan baik.

Namun mungkin, dalam waktu dekat, hal itu tidak akan terjadi. Bisnis telah lama memanfaatkan proses AI/ML tradisional untuk meningkatkan operasi. Kemunculan teknologi AI generatif (GenAI) generasi mendatang menghadirkan peluang besar untuk merevolusi kemampuan prediktif dan pembuatan konten, sehingga menjanjikan dampak transformatif pada bisnis.

Artikel ini mengeksplorasi bagaimana bisnis dapat melindungi organisasi mereka – dan modal mereka – dengan memanfaatkan fitur-fitur AI yang paling berharga. Para pemimpin bisnis yang mungkin ragu untuk mengintegrasikan GenAI ke dalam operasi mereka harus mempertimbangkan nilai efisiensi yang dapat dihasilkan oleh teknologi ini hanya dalam manajemen risiko. Nilai AI yang paling kuat adalah membantu pekerja manusia, menambah nilai, membantu mengatur organisasi dengan lebih efisien, dan memberdayakan karyawan untuk membuat keputusan strategis daripada menghabiskan waktu untuk tugas-tugas manual yang tidak efisien. 

AI Memperlancar Operasi Bisnis Tertutup

Jika beberapa tahun terakhir pascapandemi transformasi digital Telah mengajarkan banyak hal kepada para pemimpin bisnis, kemampuan organisasi untuk berbagi data dan bekerja secara lintas fungsi sangat penting untuk mengimbangi perkembangan perusahaan modern. Struktur yang tertutup mungkin memecahkan masalah jangka pendek, namun menghambat keberhasilan organisasi dalam menangani masalah yang lebih besar seperti risiko bisnis. 

GenAI memecahkan masalah silo melalui kekuatan integrasinya: bisnis dapat berlatih model bahasa besar pada sejumlah besar data tidak terstruktur dan historis untuk mensintesis pandangan bisnis yang lebih lengkap dan efisien. Hal ini memberikan manfaat yang jelas bagi para manajer risiko dan pemimpin, yang harus menghadapi konsekuensi dari ancaman yang kompleks dan saling berhubungan terhadap bisnis mereka sehari-hari.

Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, GenAI dapat mengatasi silo ini dan memberikan pandangan risiko yang menyeluruh di seluruh organisasi.

Krisis Boeing 737 MAX menjadi contoh nyata bagaimana wawasan perusahaan yang terfragmentasi dapat berujung pada krisis besar. Karena struktur organisasi terpisah dari divisi teknik, manufaktur, dan pengawasan keselamatan Boeing yang terpisah, ditambah dengan kompleksitas pembuatan pesawat MAX, Boeing secara inheren membuat kesalahan dengan konsekuensi yang parah. Puncaknya adalah kecelakaan pada tahun 2018 tak lama setelah lepas landas. Penyelidik menemukan kelemahan desain dan kekhawatiran pilot selama pelatihan yang tidak dilaporkan. 

Meskipun pengawasan yang dilakukan oleh para insinyur pengendalian kualitas memainkan peran yang sama pentingnya dalam kegagalan yang ada, seandainya AI lebih tersedia, canggih, atau dimanfaatkan oleh tim Boeing dalam situasi risiko, mungkin saja pengendalian yang lebih efektif akan dilakukan – dan terus dipantau. – untuk mengetahui jenis risiko, pengawasan, dan laporan garis depan dari pilot dalam pelatihan. Algoritme NLP yang digunakan saat ini memiliki kemampuan untuk memproses sejumlah besar data teks dari laporan percontohan, catatan pemeliharaan, dan dokumen terkait keselamatan, untuk mendeteksi tanda-tanda awal masalah keselamatan, memperingatkan manajer risiko akan kesalahan dalam kumpulan data. Contoh ini menggarisbawahi pentingnya proses manajemen risiko terintegrasi, yang dapat disederhanakan dan dihindari oleh GenAI jika solusi tersebut tersedia pada saat itu.

AI Memantau dan Memberi Peringatan Perubahan pada Sistem

Satu-satunya hal yang konstan dalam bisnis adalah perubahan. Para pemimpin memikul tanggung jawab untuk selalu mengikuti semua perubahan bisnis, besar dan kecil, yang semakin sulit dilakukan mengingat pesatnya laju digitalisasi. Dalam dunia risiko, perubahan peraturan merupakan salah satu hal yang paling sulit untuk dilacak.

Perubahan peraturan terjadi dalam skala besar dan dalam jumlah besar dan mustahil bagi satu orang, atau bahkan satu tim, untuk mengikutinya. Bisnis global yang besar mempekerjakan ribuan orang, dibantu oleh teknologi kuno, untuk mengikuti perubahan peraturan dan memantau informasi bisnis dan pelanggan dari pelanggaran kepatuhan. Kegagalan untuk mematuhi dapat mengakibatkan denda atau lebih buruk lagi: peristiwa berisiko serius yang dapat menyebabkan kerusakan reputasi yang parah.

Misalnya saja Wells Fargo, salah satu bank terbesar di AS, yang pada tahun 2016 kedapatan membuka jutaan rekening tidak sah tanpa sepengetahuan atau persetujuan nasabah. Pelanggaran terhadap berbagai peraturan termasuk Undang-Undang Dodd-Frank ini pada akhirnya mengakibatkan sanksi peraturan yang berat terhadap bank dan tim manajemennya serta pukulan besar terhadap harga saham dan keuntungannya. Pada akhirnya, para ahli dihitung $3 miliar dibayarkan sebagai denda dan bank melaporkan kerugian laba sebesar 50% untuk kuartal setelah peristiwa tersebut. 

Kepatuhan, yang telah lama dianggap sebagai pusat biaya yang berkembang bagi bisnis besar, memiliki potensi untuk melakukan revolusi dengan GenAI. Alat-alat AI ini mengalami peningkatan dalam kemampuannya untuk secara proaktif mengidentifikasi, menilai, dan mengatasi pola dan perubahan pada sistem, seperti risiko kepatuhan. Di masa depan, bank dapat menggunakan GenAI untuk membantu mencegah pelanggaran peraturan, meningkatkan transparansi, dan membangun kembali kepercayaan pelanggan, regulator, dan investor melalui wawasan real-time dan analisis prediktif yang dihasilkan oleh kemampuan LLM yang terlatih dengan baik. 

AI Mengantisipasi dan Mendeteksi Ancaman terhadap Keamanan Bisnis

Bagi para profesional di bidang data, ancaman kejahatan dunia maya selalu menjadi perhatian utama. Para ahli risiko telah lama meramalkan bahwa kejahatan dunia maya akan terus meningkat seiring dengan berkembangnya digitalisasi yang canggih. Kerugian akibat kejahatan dunia maya juga akan terus meningkat: otidak ada laporan mengantisipasi total kerugian global akibat kejahatan dunia maya diperkirakan akan mencapai $10.5 triliun per tahun pada tahun 2025, naik dari $3 triliun pada satu dekade lalu.

Pelaku ancaman akan belajar memanfaatkan alat AI berulang seperti GenAI untuk membuat serangan siber dan tindakan ancaman menjadi lebih efisien dalam skala yang lebih besar. Oleh karena itu, organisasi memerlukan alat GenAI yang sama kuatnya agar merasa diberdayakan untuk membangun sistem yang cerdas, aman, dan otomatis yang mampu mendeteksi, mencegah, dan melakukan pencegahan ancaman secara real-time. 

Dalam contoh terbaru tentang pentingnya keamanan data yang kuat, AT & T mengungkapkan kebocoran data besar yang berdampak pada lebih dari 70 juta pelanggan saat ini dan mantan pelanggan. Kebocoran tersebut mencakup informasi sensitif seperti nomor jaminan sosial. Meskipun sumber kebocoran masih dalam penyelidikan, insiden ini menggarisbawahi peran penting AI dalam keamanan data. Kemampuan GenAI untuk menganalisis data dalam jumlah besar dapat membantu mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan mencegah pelanggaran data.

Pada bulan Oktober 2023 MGM Resorts, salah satu perusahaan perjudian terbesar di dunia, terkena serangan siber besar-besaran yang membahayakan data pribadi konsumen dan akhirnya menutup operasi kasino untuk mengurangi kerusakan. Ini adalah salah satu serangan siber terbesar tahun ini, dengan gangguan operasional yang terjadi a melaporkan hit $ 100 juta dengan hasil triwulanan MGM. Apa yang membuat MGM menghadapi risiko sebesar itu? Itu peretas berhasil dalam menerobos sistem vendor keamanan TI melalui metode phishing yang canggih – dan ini bukan satu-satunya serangan siber tingkat tinggi yang dilakukan kelompok ini. Meskipun MGM bereaksi secepat yang mereka bisa, serangan tersebut masih menimbulkan dampak buruk dan merugikan bagi kelompok kasino tersebut.

Saat ini, jenis serangan ini mungkin lebih canggih – namun dua kali lebih mudah dicegah dengan alat digital yang tepat. Dari NLP hingga alur kerja otomatis, pembelajaran mesin, dan deteksi wajah, perusahaan dapat membangun atau mengontrak GenAI yang mencakup berbagai fitur, termasuk deteksi ancaman otomatis. Untuk memperkuat pendekatan manajemen risiko, para pemimpin perlu beralih ke efisiensi yang berfokus pada keamanan yang disediakan oleh AI, termasuk penentuan prioritas, analisis, dan pemantauan berkelanjutan di berbagai kerangka kerja siber.

Masa Depan AI dalam Melindungi Bisnis dari Risiko

Dalam semua contoh di atas, dampak risiko, kepatuhan, dan keamanan bisa sangat besar ketika peristiwa penting terjadi. Terlebih lagi, kejadian-kejadian berisiko tidak berhenti – mereka tumbuh dan menjadi semakin kompleks. 

Tentu saja, melindungi modal bukan satu-satunya manfaat pemanfaatan AI. Melihat dampak kepatuhan saja merupakan sudut pandang yang sempit karena GenAI dapat berbuat lebih banyak untuk bisnis melalui efisiensi yang diciptakannya dalam manajemen risiko. Seringkali, perusahaan menduplikasi upaya di beberapa bagian strategi manajemen risikonya, dan meremehkan bagian lain. GenAI dapat dengan cepat mengidentifikasi kesenjangan dan duplikat dalam pengendalian internal, membantu para pemimpin menjaga upaya tata kelola, risiko, dan kepatuhan (GRC) mereka berjalan lancar.

GenAI adalah teknologi yang menjanjikan untuk fungsi GRC karena kemampuannya dapat membantu para pemimpin menghasilkan laporan dengan lebih mudah, mensimulasikan skenario ancaman, mengantisipasi risiko dan bertindak lebih cepat, yang pada akhirnya menghasilkan keuntungan modal bersih. Mengantisipasi risiko berarti jalan yang lebih jelas untuk menghindari masalah yang merugikan.

Biaya awal penerapan GenAI mungkin tampak menakutkan: Bisnis harus menggunakan data mereka sendiri untuk mengkalibrasi LLM dengan benar untuk fungsi tertentu atau berinvestasi lebih lanjut dalam mengembangkan algoritme khusus mereka. Namun, potensi untuk menyederhanakan operasi, mengidentifikasi ancaman secara proaktif, dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan jauh melebihi investasi awal. Dengan memanfaatkan kemampuan analitis AI, bisnis tidak hanya dapat menghemat uang namun juga memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan. Masa depan manajemen risiko tidak diragukan lagi terkait dengan GenAI dan mungkin mengisyaratkan masa depan di mana kecerdasan umum buatan (AGI) memainkan peran kognitif yang lebih besar bersama dengan manajer risiko manusia – dan bisnis yang menggunakan teknologi ini akan memiliki posisi yang baik untuk menghadapi badai dan badai di masa depan. mencapai kesuksesan jangka panjang.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/