リスク管理の失敗による大きなビジネスの挫折は毎年発生します。これらは最も費用がかかるものでもあり、規制上の罰金、訴訟、支払い、ブランド価値の損失などを合計すると数百万ドルに達します。リーダーは、この種の問題を回避し、健全な内部データ管理に頼ってリスクを軽減し、ステークホルダーとの信頼を維持したいと考えています。
しかし、トムソン・ロイター規制情報機関によると、 2023 年のコンプライアンスコストレポート, リーダーの 45% は、組織全体の規制遵守にかかるコストを監視していないと回答しています。なぜ？うまくやるのはまだ圧倒的に難しいです。
しかし、おそらく、すぐにそうではなくなるでしょう。企業は長年にわたり、業務を強化するために従来の AI/ML プロセスを利用してきました。次世代の生成 AI テクノロジー (GenAI) の出現は、予測機能とコンテンツ生成に革命をもたらす重要な機会をもたらし、ビジネスに変革的な影響を与えることが約束されています。
この記事では、企業が AI の最も価値のある機能を活用することで組織と資本をどのように保護できるかを探ります。 GenAI を自社の業務に統合することに不安を感じているビジネス リーダーは、このテクノロジーがリスク管理のみで生み出す効率の定量化された価値を考慮する必要があります。 AI の最も強力な価値は、人間の従業員を支援して価値を付加し、組織をより効率的に統治するのに役立ち、非効率な手作業に時間を費やす代わりに従業員が戦略的な意思決定を行えるようにすることです。
AI がサイロ化したビジネス運営を合理化
パンデミック後の過去数年間であれば、 デジタル変換 ビジネス リーダーに何かを教えてきたのは、組織がデータを共有し、部門を超えて作業できる能力が、現代の企業として歩調を合わせるために重要であるということです。サイロ化された構造は短期的な問題を解決する可能性がありますが、ビジネス リスクなどのより大きな問題を組織がうまく対処することを妨げます。
GenAI は統合の力によってサイロを解決します。企業はトレーニングを行うことができます 大規模な言語モデル 膨大な量の非構造化データと履歴データを利用して、ビジネスのより完全で合理化されたビューを合成します。これは、ビジネスに対する複雑で相互に関連した脅威の影響に日々対処しなければならないリスク管理者とリーダーにとって同様に明らかな利点をもたらします。
さまざまなデータ ソースを統合することで、GenAI はこれらのサイロを克服し、組織全体のリスクの全体的なビューを提供できます。
ボーイング 737 MAX の危機は、断片化された企業の洞察がどのようにして重大な危機に至る可能性があるかを示す痛ましい例となっています。ボーイング社のエンジニアリング、製造、安全監督部門が別々に存在するサイロ化した組織構造と、MAX 航空機の製造の複雑さにより、ボーイング社は本質的に重大な結果を伴うミスを犯していました。これは2018年の離陸直後の墜落事故で最高潮に達した。調査員は、報告されていなかった設計上の欠陥と訓練中にパイロットの懸念事項を発見しました。
品質管理エンジニアによる監督が当面の故障において同様に重要な役割を果たしたとはいえ、AI がもっと利用可能で、洗練され、あるいはリスク状況においてボーイングのチームによって活用されていれば、より効果的な管理が確立され、常に監視されていた可能性があります。 – リスクの種類、見落とし、訓練中のパイロットからの最前線の報告を把握するため。現在使用されている NLP アルゴリズムには、パイロット レポート、保守記録、安全関連文書からの膨大な量のテキスト データを処理して、安全上の懸念の兆候を早期に検出し、データセット内の間違いをリスク マネージャーに警告する機能があります。この例は、統合されたリスク管理プロセスの重要性を強調していますが、当時これらのソリューションが利用可能であった場合、GenAI はリスク管理プロセスの合理化と回避に貢献できたはずです。
AI がシステムの変更を監視し、警告する
ビジネスにおいて唯一変わらないものは変化です。リーダーは、大小を問わずあらゆるビジネスの変化を常に把握し続ける責任を負っていますが、デジタル化の急速なペースを考慮すると、これはますます困難になっています。リスクの世界では、規制の変更を追跡するのが最も困難です。
規制の変更は大規模かつ大量に発生するため、1 人の人間、あるいは 1 つのチームが対応することは不可能です。世界的な大企業は、規制の変更に対応し、コンプライアンス違反がないかビジネス情報や顧客情報を監視するために、時代遅れのテクノロジーを利用して何千人もの従業員を雇用しています。遵守しない場合は、罰金またはそれ以上の罰金が科せられる可能性があり、壊滅的な風評被害につながる可能性のある重大なリスク事象です。
米国最大手の銀行の2016つであるウェルズ・ファーゴを例に挙げると、XNUMX年に顧客の認識や同意なしに数百万もの不正口座を開設したとして摘発された。このドッド・フランク法を含む複数の規制違反は、最終的に同行とその経営陣に対する重い規制制裁をもたらし、株価と利益に大きな打撃を与えた。結局のところ、専門家は、 計算された 違約金として3億ドルが支払われ、同銀行は事件後の四半期に利益が50％減少したと報告した。
コンプライアンスは長い間、大企業にとって成長するコストセンターであると考えられてきましたが、GenAI によって革命を起こす可能性があります。これらの AI ツールは、コンプライアンス リスクなどのシステムのパターンや変更を積極的に特定、評価、対処する能力が向上しています。将来的には、銀行は GenAI を使用して、適切に訓練された LLM 機能によってもたらされるリアルタイムの洞察と予測分析を通じて、規制違反の防止、透明性の向上、顧客、規制当局、投資家との信頼の再構築を支援できる可能性があります。
AI がビジネス セキュリティに対する脅威を予測および検出
データ専門家にとって、サイバー犯罪の依然として残る脅威は常に最優先事項です。リスク専門家は長年、高度なデジタル化が進むにつれてサイバー犯罪が増加し続けると予測してきた。サイバー犯罪による被害コストも増加し続けるでしょう。 o報告しないでください は、世界のサイバー犯罪被害総額は、わずか 10.5 年前の 2025 兆ドルから 3 年までに年間 XNUMX 兆 XNUMX 億ドルに達すると予想されています。
脅威アクターは、GenAI などの新しい反復型 AI ツールを活用して、サイバー攻撃や脅威アクションをより大規模に効率化する方法を学習します。したがって、組織は、リアルタイムの脅威の検出、防止、プリエンプションが可能なインテリジェントで安全な自動化されたシステムを構築できると感じるために、同様に強力な GenAI ツールを必要としています。
堅牢なデータ セキュリティの重要性を示す最近の例では、次のようになります。 AT＆T 70万人以上の現在および元顧客に影響を与える大規模なデータ漏洩を明らかにしました。漏洩には社会保障番号などの機密情報が含まれていました。漏洩元はまだ調査中ですが、この事件はデータセキュリティにおいてAIが果たせる重要な役割を浮き彫りにしました。膨大な量のデータを分析する GenAI の機能は、不審なアクティビティを特定し、データ侵害を防ぐのに役立ちます。
2023年XNUMX月、世界最大のギャンブル会社のXNUMXつであるMGMリゾーツは大規模なサイバー攻撃に見舞われ、消費者の個人データが危険にさらされ、最終的に被害を軽減するためにカジノ営業を閉鎖した。これは今年最大のサイバー攻撃の XNUMX つであり、運用上の混乱により被害が発生しました。 100億ドルのヒットを報告 MGMの四半期決算へ。何が MGM をそのような危険にさらしたのでしょうか?の ハッカーは成功した 高度なフィッシング手法を使用して IT セキュリティ ベンダーのシステムに侵入するというものでしたが、このグループによる注目を集めたサイバー攻撃はこれだけではありませんでした。 MGM は可能な限り迅速に対応しましたが、それでもこの攻撃はカジノ グループに壊滅的で多大な損害をもたらしました。
現在、この種の攻撃はさらに巧妙化している可能性がありますが、適切なデジタル ツールを使用すれば 2 倍防ぐことができます。 NLP から自動ワークフロー、機械学習、顔検出に至るまで、企業は自動脅威検出を含むさまざまな機能を網羅する GenAI を構築したり、GenAI と契約したりできます。リスク管理アプローチを強化するために、リーダーは、複数の微妙なサイバー フレームワークにわたる優先順位付け、分析、継続的な監視など、AI が提供するセキュリティに重点を置いた効率性に目を向ける必要があります。
ビジネスをリスクから守る AI の未来
これらすべての例において、重大なイベントが発生すると、リスク、コンプライアンス、セキュリティのコストが膨大になる可能性があります。さらに、リスクイベントは止まらず、成長し、ますます複雑になります。
もちろん、AI を活用するメリットは資本の保護だけではありません。 GenAI がリスク管理の効率化を通じて企業にさらに多くのことをもたらすことができるのに、コンプライアンスのコストだけを考えるのは狭い視点です。多くの場合、企業はリスク管理戦略の一部で重複した取り組みを行い、他の領域ではテストが不十分です。 GenAI は、内部統制のギャップや重複を迅速に特定し、リーダーがガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) の取り組みをシームレスに維持できるように支援します。
GenAI は、リーダーがより簡単にレポートを作成し、脅威シナリオをシミュレートし、リスクを予測して迅速に行動するのに役立ち、最終的に資本純利益につながるため、GRC 機能にとって有望なテクノロジーです。リスクを予測することは、コストのかかる問題を回避するための明確な道筋を意味します。
GenAI の導入にかかる初期費用は気が遠くなるかもしれません。企業は独自のデータを使用して特定の機能に合わせて LLM を適切に調整するか、特注のアルゴリズムの開発にさらに投資する必要があります。ただし、運用を合理化し、脅威を積極的に特定し、法規制順守を確保できる可能性は、初期投資をはるかに上回ります。 AI の分析能力を活用することで、企業はコストを節約できるだけでなく、大きな競争上の優位性を得ることができます。リスク管理の将来は間違いなく GenAI と結びついており、汎用人工知能 (AGI) が人間のリスク管理者と並んでより大きな認知的役割を果たす未来を示唆する可能性があります。そして、このテクノロジーを採用する企業は、将来の嵐や災害を乗り切るのに有利な立場にあるでしょう。長期的な成功を収めます。
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