Store tilbakeslag på grunn av risikostyringssvikt skjer hvert år. De er også noen av de dyreste, og legger opp til millioner av dollar i regulatoriske bøter, søksmål, utbetalinger og tapt merkeverdi. Ledere ønsker å unngå denne typen problemer og stole på god intern databehandling for å redusere risiko og opprettholde tillit og tillit til sine interessenter.

Likevel ifølge Thomson Reuters Regulatory Intelligence 2023 Cost of Compliance-rapport, 45 % av lederne sier at de ikke overvåker kostnadene for overholdelse av forskrifter på tvers av organisasjonene. Hvorfor? Det er fortsatt overveldende vanskelig å gjøre det bra.

Men kanskje, snart nok, blir det ikke det. Bedrifter har lenge brukt tradisjonelle AI/ML-prosesser for å forbedre driften. Fremveksten av neste generasjons generativ AI-teknologi (GenAI) gir en betydelig mulighet til å revolusjonere prediktive evner og innholdsgenerering, og lover en transformativ innvirkning på virksomheter.

Dette stykket utforsker hvordan bedrifter kan beskytte organisasjonen sin – og kapitalen – ved å omfavne AIs mest verdifulle funksjoner. Bedriftsledere som kan være nervøse for å integrere GenAI i sine operasjoner, bør vurdere den kvantifiserte verdien av effektiviteten denne teknologien kan produsere i risikostyring alene. AIs kraftigste verdi er å hjelpe menneskelige arbeidere, tilføre verdi, hjelpe til med å styre organisasjonen mer effektivt og gi ansatte mulighet til å ta strategiske beslutninger i stedet for å bruke tid på ineffektive manuelle oppgaver. 

AI effektiviserer Siled Business Operations

Hvis de siste årene med post-pandemi digital transformasjon har lært bedriftsledere hva som helst, er det at en organisasjons evne til å dele data og jobbe på tvers er avgjørende for å holde tritt som en moderne bedrift. Siled strukturer kan løse kortsiktige problemer, men de hindrer en organisasjons vellykkede navigering av større problemer som forretningsrisiko. 

GenAI løser for siloer gjennom sin integrasjonskraft: bedrifter kan trene store språkmodeller på enorme mengder ustrukturerte og historiske data for å syntetisere et mer komplett, strømlinjeformet syn på virksomheten. Dette utgjør en klar fordel for både risikoledere og ledere, som daglig må håndtere konsekvensene av komplekse og sammenkoblede trusler mot virksomheten deres.

Ved å integrere ulike datakilder kan GenAI overvinne disse siloene og gi et helhetlig syn på risiko på tvers av organisasjonen.

Boeing 737 MAX-krisen fungerer som et gripende eksempel på hvordan fragmentert bedriftsinnsikt kan kulminere i en stor krise. På grunn av den tildekkede organisasjonsstrukturen til Boeings separate ingeniør-, produksjons- og sikkerhetstilsynsdivisjoner, sammen med kompleksiteten ved å bygge MAX-flyene, gjorde Boeing i seg selv feil med alvorlige konsekvenser. Dette kulminerte med en krasj i 2018 kort tid etter start. Etterforskere fant designfeil og pilotproblemer under trening som ikke ble rapportert. 

Selv om tilsyn fra kvalitetskontrollingeniører spilte en like viktig rolle i de aktuelle feilene, hadde AI vært mer tilgjengelig, sofistikert eller brukt av Boeing-teamet i en risikosetting, er det mulig at mer effektive kontroller ville blitt etablert – og konstant overvåket – for å fange opp typer risiko, forglemmelser og frontlinjerapporter fra piloter under opplæring. NLP-algoritmer som brukes i dag har evnen til å behandle enorme mengder tekstdata fra pilotrapporter, vedlikeholdsposter og sikkerhetsrelaterte dokumenter, for å oppdage tidlige tegn på sikkerhetsproblemer, og varsle risikoledere om feil i datasettet. Dette eksemplet understreker viktigheten av integrerte risikostyringsprosesser, som GenAI kunne ha bidratt til å strømlinjeforme og unngå hvis disse løsningene var tilgjengelige på det tidspunktet.

AI overvåker og varsler endringer i et system

Den eneste konstanten i virksomheten er endring. Ledere har ansvaret for å holde seg på toppen av alle forretningsendringer, store og små, noe som blir stadig vanskeligere å gjøre gitt digitaliseringens raske tempo. I risikoens verden er reguleringsendringer blant de vanskeligste å spore.

Reguleringsendringer skjer i massiv skala og i store volumer, og det er umulig for én person, eller til og med ett lag, å følge med. Store globale virksomheter sysselsetter tusenvis av mennesker, hjulpet av gammeldags teknologi, for å holde tritt med regulatoriske endringer og overvåke forretnings- og kundeinformasjon for brudd på samsvar. Manglende overholdelse kan resultere i bøter eller verre: en alvorlig risikohendelse som kan føre til ødeleggende omdømmeskade.

Ta Wells Fargo, en av de største amerikanske bankene, som i 2016 ble tatt for å åpne millioner av uautoriserte kontoer uten kundenes viten eller samtykke. Dette bruddet på flere forskrifter, inkludert Dodd-Frank-loven, resulterte til slutt i tunge regulatoriske sanksjoner mot banken og dens ledergruppe og et enormt treff på aksjekursen og fortjenesten. Til slutt, eksperter beregnet 3 milliarder dollar betalte i bøter, og banken rapporterte et resultattap på 50 % for kvartalet etter hendelsen. 

Compliance, lenge ansett som et voksende kostnadssenter for store virksomheter, har potensial til å revolusjonere med GenAI. Disse AI-verktøyene forbedrer deres evne til proaktivt å identifisere, vurdere og adressere mønstre og endringer i et system, for eksempel overholdelsesrisiko. I fremtiden kan banker bruke GenAI for å forhindre brudd på regelverket, forbedre åpenheten og gjenoppbygge tillit hos kunder, regulatorer og investorer gjennom sanntidsinnsikt og prediktiv analyse frembrakt av godt trente LLM-evner. 

AI forutser og oppdager trusler mot forretningssikkerhet

For datafagfolk er den langvarige trusselen om nettkriminalitet alltid øverst i hodet. Risikoeksperter har lenge spådd at nettkriminalitet vil fortsette å øke etter hvert som sofistikert digitalisering vokser. De skadelige kostnadene ved nettkriminalitet vil også fortsette å vokse: one rapport forventer at de totale globale kostnadene for skader på nettkriminalitet forventes å nå 10.5 billioner dollar årlig innen 2025, opp fra 3 billioner dollar for bare et tiår siden.

Trusselaktører vil lære å utnytte nye iterative AI-verktøy som GenAI for å gjøre cyberangrep og trusselhandlinger mer effektive i større skala. Organisasjoner trenger derfor like kraftige GenAI-verktøy for å føle seg bemyndiget til å konstruere intelligente, sikre og automatiserte systemer som er i stand til trusseloppdagelse, forebygging og forebygging i sanntid. 

I et nylig eksempel på viktigheten av robust datasikkerhet, AT & T avslørte en stor datalekkasje som påvirker over 70 millioner nåværende og tidligere kunder. Lekkasjen inkluderte sensitiv informasjon som personnummer. Mens kilden til lekkasjen fortsatt er under etterforskning, understreker denne hendelsen den kritiske rollen AI kan spille i datasikkerhet. GenAIs evne til å analysere enorme mengder data kan bidra til å identifisere mistenkelig aktivitet og forhindre datainnbrudd.

I oktober 2023 ble MGM Resorts, et av verdens største gamblingfirmaer, rammet av et stort nettangrep som satte forbrukernes personlige data i fare og til slutt stengte kasinodriften for å redusere skaden. Det var et av årets største nettangrep, med driftsforstyrrelser som påførte seg en rapporterte 100 millioner dollar hit til MGMs kvartalsresultater. Hva satte MGM i en slik risiko? De hackere lyktes i brudd på en IT-sikkerhetsleverandørs systemer gjennom sofistikerte phishing-metoder – og dette var ikke denne gruppens eneste høyprofilerte nettangrep. Selv om MGM reagerte så raskt de kunne, forårsaket angrepet fortsatt et ødeleggende og kostbart resultat for kasinogruppen.

I dag kan denne typen angrep være enda mer sofistikert – men dobbelt så forebygges med de riktige digitale verktøyene. Fra NLP til automatiserte arbeidsflyter, maskinlæring og ansiktsdeteksjon, kan bedrifter bygge eller kontrakt med GenAI som omfatter en rekke funksjoner, inkludert automatisk trusseldeteksjon. For å styrke en risikostyringstilnærming, må ledere vende seg til sikkerhetsfokuserte effektiviteter AI gir, inkludert prioritering, analyser og kontinuerlig overvåking på tvers av flere nyanserte cyberrammer.

Fremtiden til AI for å beskytte virksomheter mot risiko

I alle disse eksemplene kan kostnadene for risiko, samsvar og sikkerhet være svimlende når en kritisk hendelse inntreffer. Dessuten stopper ikke risikohendelser – de vokser og blir stadig mer komplekse. 

Å beskytte kapital er selvfølgelig ikke den eneste fordelen med å utnytte AI. Å se på kostnadene ved overholdelse alene er et snevert synspunkt når GenAI kan gjøre så mye mer for bedrifter gjennom effektiviteten det skaper i risikostyring. Ofte dupliserer selskaper innsats i deler av risikostyringsstrategien, og undertester på andre områder. GenAI kan raskt identifisere hull og duplikater i interne kontroller, og hjelper ledere med å holde styrings-, risiko- og overholdelsesinnsatsen (GRC) sømløs.

GenAI er en lovende teknologi for GRC-funksjoner fordi dens evner kan hjelpe ledere med å generere rapporter lettere, simulere trusselscenarier, forutse risikoer og handle raskere, noe som til slutt fører til en kapitalnetto fordel. Å forutse risiko betyr en klarere vei for å unngå kostbare problemer.

Forhåndskostnadene ved å implementere GenAI kan virke skremmende: Bedrifter må bruke sine egne data for å kalibrere LLM-er riktig for spesifikke funksjoner eller investere videre i å utvikle skreddersydde algoritmer. Potensialet for å effektivisere driften, proaktivt identifisere trusler og sikre overholdelse av regelverk oppveier imidlertid langt den opprinnelige investeringen. Ved å utnytte AIs analytiske dyktighet kan bedrifter ikke bare spare penger, men også få et betydelig konkurransefortrinn. Fremtiden for risikostyring er utvilsomt knyttet til GenAI og kan kanskje antyde en fremtid der kunstig generell intelligens (AGI) spiller en større kognitiv rolle sammen med menneskelige risikoledere – og virksomheter som omfavner denne teknologien vil være godt posisjonert for å klare fremtidige stormer og oppnå langsiktig suksess.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/