Poważne niepowodzenia biznesowe wynikające z błędów w zarządzaniu ryzykiem zdarzają się każdego roku. Są także jednymi z najkosztowniejszych, a ich suma wiąże się z wielomilionowymi karami regulacyjnymi, procesami sądowymi, wypłatami i utratą wartości marki. Liderzy chcą unikać tego typu problemów i polegają na solidnym zarządzaniu danymi wewnętrznymi, aby ograniczyć ryzyko i utrzymać pewność siebie i zaufanie swoich interesariuszy.

Jednak według wywiadu regulacyjnego Thomson Reuters Raport dotyczący kosztów zgodności za rok 2023, 45% liderów twierdzi, że nie monitoruje kosztów przestrzegania przepisów w swoich organizacjach. Dlaczego? Nadal niezwykle trudno jest zrobić to dobrze.

Ale być może już niedługo tak nie będzie. Firmy od dawna wykorzystują tradycyjne procesy AI/ML w celu usprawnienia swojej działalności. Pojawienie się technologii generatywnej sztucznej inteligencji nowej generacji (GenAI) stwarza znaczącą szansę na zrewolucjonizowanie możliwości predykcyjnych i generowania treści, obiecując transformacyjny wpływ na przedsiębiorstwa.

W tym artykule analizujemy, w jaki sposób firmy mogą chronić swoją organizację – i swój kapitał – poprzez wykorzystanie najcenniejszych funkcji sztucznej inteligencji. Liderzy biznesowi, którzy mogą się denerwować integracją GenAI w swoich operacjach, powinni wziąć pod uwagę wymierną wartość wydajności, jaką ta technologia może zapewnić, wyłącznie w zakresie zarządzania ryzykiem. Najpotężniejszą wartością sztucznej inteligencji jest wspieranie pracowników, dodawanie wartości, pomaganie w skuteczniejszym zarządzaniu organizacją i umożliwianie pracownikom podejmowania strategicznych decyzji zamiast marnowania czasu na nieefektywne zadania ręczne. 

Sztuczna inteligencja usprawnia odizolowane operacje biznesowe

Jeśli przez ostatnie kilka lat po pandemii transformacja cyfrowy nauczyły czegokolwiek liderów biznesu, a mianowicie tego, że zdolność organizacji do udostępniania danych i pracy międzyfunkcyjnej ma kluczowe znaczenie dla dotrzymania kroku nowoczesnemu przedsiębiorstwu. Odizolowane struktury mogą rozwiązywać krótkoterminowe problemy, ale utrudniają pomyślne poruszanie się organizacji po większych problemach, takich jak ryzyko biznesowe. 

GenAI rozwiązuje problem silosów dzięki swojej sile integracji: firmy mogą się szkolić duże modele językowe na ogromnych ilościach nieustrukturyzowanych i historycznych danych w celu syntezy pełniejszego, usprawnionego obrazu działalności. Stanowi to wyraźną korzyść zarówno dla menedżerów ryzyka, jak i liderów, którzy codziennie muszą stawić czoła konsekwencjom złożonych i wzajemnie powiązanych zagrożeń dla swojej działalności.

Integrując różne źródła danych, GenAI może pokonać te silosy i zapewnić całościowy obraz ryzyka w całej organizacji.

Kryzys związany z Boeingiem 737 MAX stanowi przejmujący przykład tego, jak fragmentaryczne spostrzeżenia przedsiębiorstwa mogą doprowadzić do poważnego kryzysu. Ze względu na odizolowaną strukturę organizacyjną oddzielnych działów inżynierii, produkcji i nadzoru nad bezpieczeństwem Boeinga, w połączeniu ze złożonością budowy samolotu MAX, Boeing z natury popełniał błędy, które miały poważne konsekwencje. Skończyło się to katastrofą w 2018 roku, wkrótce po starcie. Badacze odkryli podczas szkolenia wady konstrukcyjne i problemy pilota, które nie zostały zgłoszone. 

Chociaż niedopatrzenia inżynierów kontroli jakości odegrały równie znaczącą rolę w przypadku zaistniałych awarii, gdyby sztuczna inteligencja była bardziej dostępna, wyrafinowana lub wykorzystywana przez zespół Boeinga w sytuacjach ryzyka, możliwe jest, że wprowadzonoby skuteczniejsze kontrole i stale je monitorowano – aby wychwycić rodzaje zagrożeń, przeoczenia i raporty z pierwszej linii od pilotów podczas szkolenia. Stosowane obecnie algorytmy NLP mają możliwość przetwarzania ogromnych ilości danych tekstowych z raportów pilotażowych, zapisów konserwacji i dokumentów związanych z bezpieczeństwem w celu wykrycia wczesnych oznak problemów związanych z bezpieczeństwem i ostrzegania menedżerów ds. ryzyka o błędach w zbiorze danych. Ten przykład podkreśla znaczenie zintegrowanych procesów zarządzania ryzykiem, które GenAI mogłoby pomóc usprawnić i uniknąć, gdyby takie rozwiązania były wówczas dostępne.

AI monitoruje i ostrzega zmiany w systemie

Jedyną stałą w biznesie jest zmiana. Liderzy ponoszą odpowiedzialność za nadążanie za wszystkimi zmianami biznesowymi, dużymi i małymi, co jest coraz trudniejsze ze względu na szybkie tempo cyfryzacji. W świecie ryzyka zmiany regulacyjne należą do najtrudniejszych do śledzenia.

Zmiany regulacyjne zachodzą na masową skalę i w ogromnych ilościach, a jedna osoba, ani nawet jeden zespół nie jest w stanie nadążyć. Duże globalne firmy zatrudniają tysiące ludzi, korzystając z przestarzałej technologii, aby nadążać za zmianami regulacyjnymi i monitorować informacje biznesowe i klientów pod kątem naruszeń zgodności. Niezastosowanie się może skutkować karami finansowymi lub czymś gorszym: poważnym zdarzeniem ryzykownym, które może prowadzić do niszczycielskiej szkody dla reputacji.

Weźmy na przykład Wells Fargo, jeden z największych amerykańskich banków, który w 2016 roku został przyłapany na otwieraniu milionów nieautoryzowanych kont bez wiedzy i zgody klientów. To naruszenie wielu przepisów, w tym ustawy Dodda-Franka, ostatecznie doprowadziło do surowych sankcji regulacyjnych wobec banku i jego kadry zarządzającej oraz ogromnego uderzenia w cenę akcji i zyski spółki. W końcu eksperci obliczony Kary w wysokości 3 miliardów dolarów, a bank odnotował 50% utratę zysku w kwartale następującym po zdarzeniu. 

Zgodność, od dawna uważana za rosnące centrum kosztów dla dużych firm, może zrewolucjonizować się dzięki GenAI. Te narzędzia sztucznej inteligencji zwiększają swoją zdolność do proaktywnego identyfikowania, oceniania i reagowania na wzorce i zmiany w systemie, takie jak ryzyko braku zgodności. W przyszłości banki będą mogły wykorzystywać GenAI, aby zapobiegać naruszeniom przepisów, poprawiać przejrzystość i odbudowywać zaufanie wśród klientów, organów regulacyjnych i inwestorów dzięki wglądom w czasie rzeczywistym i analizom predykcyjnym uzyskanym dzięki odpowiednio przeszkolonym pracownikom LLM. 

Sztuczna inteligencja przewiduje i wykrywa zagrożenia dla bezpieczeństwa biznesowego

Specjaliści zajmujący się danymi zawsze mają na uwadze utrzymujące się zagrożenie cyberprzestępczością. Eksperci ds. ryzyka od dawna przewidywali, że cyberprzestępczość będzie nadal rosła wraz z rozwojem wyrafinowanej cyfryzacji. Szkodliwe koszty cyberprzestępczości również będą nadal rosły: onie raport przewiduje, że całkowity globalny koszt szkód spowodowanych cyberprzestępczością osiągnie 10.5 biliona dolarów rocznie do 2025 r., w porównaniu z 3 biliona dolarów zaledwie dziesięć lat temu.

Podmioty zagrażające nauczą się wykorzystywać nowe, iteracyjne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak GenAI, aby zwiększać skuteczność cyberataków i działań związanych z zagrożeniami na większą skalę. Organizacje potrzebują zatem równie potężnych narzędzi GenAI, aby czuć się upoważnione do konstruowania inteligentnych, bezpiecznych i zautomatyzowanych systemów zdolnych do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym, zapobiegania im i zapobiegania im. 

W niedawnym przykładzie znaczenia solidnego bezpieczeństwa danych, AT & T ujawnił poważny wyciek danych, który dotknął ponad 70 milionów obecnych i byłych klientów. Wyciek obejmował poufne informacje, takie jak numery ubezpieczenia społecznego. Chociaż źródło wycieku jest nadal badane, incydent ten podkreśla kluczową rolę, jaką sztuczna inteligencja może odegrać w bezpieczeństwie danych. Zdolność GenAI do analizowania ogromnych ilości danych może pomóc w identyfikacji podejrzanych działań i zapobieganiu naruszeniom bezpieczeństwa danych.

W październiku 2023 r. MGM Resorts, jedna z największych firm hazardowych na świecie, została dotknięta poważnym cyberatakiem, który naraził dane osobowe konsumentów na ryzyko i ostatecznie zamknął działalność kasyn, aby złagodzić szkody. Był to jeden z największych cyberataków roku, który spowodował zakłócenia w działaniu zgłosił trafienie o wartości 100 milionów dolarów do wyników kwartalnych MGM. Co naraziło MGM na takie ryzyko? The hakerom się udało w włamaniu się do systemów dostawcy zabezpieczeń IT za pomocą wyrafinowanych metod phishingu – i nie był to jedyny głośny cyberatak tej grupy. Chociaż MGM zareagowało tak szybko, jak tylko mogło, atak i tak spowodował druzgocące i kosztowne skutki dla grupy kasyn.

Dziś tego typu ataki mogłyby być jeszcze bardziej wyrafinowane, ale jednocześnie można byłoby im zapobiec dwukrotnie dzięki odpowiednim narzędziom cyfrowym. Od NLP po zautomatyzowane przepływy pracy, uczenie maszynowe i wykrywanie twarzy – firmy mogą tworzyć lub zawierać umowy z GenAI, które obejmują szereg funkcji, w tym automatyczne wykrywanie zagrożeń. Aby wzmocnić podejście do zarządzania ryzykiem, liderzy muszą zwrócić się w stronę efektywności zapewnianej przez sztuczną inteligencję ukierunkowanej na bezpieczeństwo, w tym ustalania priorytetów, analiz i ciągłego monitorowania w wielu zróżnicowanych ramach cybernetycznych.

Przyszłość sztucznej inteligencji w ochronie przedsiębiorstw przed ryzykiem

We wszystkich tych przykładach koszt ryzyka, zgodności i bezpieczeństwa może być oszałamiający, gdy nastąpi krytyczne wydarzenie. Co więcej, zdarzenia ryzykowne nie ustają – rosną i stają się coraz bardziej złożone. 

Oczywiście ochrona kapitału nie jest jedyną korzyścią wynikającą z wykorzystania sztucznej inteligencji. Samo patrzenie na koszty zapewnienia zgodności jest wąskim punktem widzenia, ponieważ GenAI może zrobić dla firm o wiele więcej dzięki efektywności, jaką zapewnia w zarządzaniu ryzykiem. Często firmy dublują wysiłki w niektórych obszarach swojej strategii zarządzania ryzykiem, a nie doceniają w innych obszarach. GenAI może szybko identyfikować luki i duplikaty w kontroli wewnętrznej, pomagając liderom w zapewnieniu bezproblemowego działania w zakresie zarządzania, ryzyka i zgodności (GRC).

GenAI to obiecująca technologia dla funkcji GRC, ponieważ jej możliwości mogą pomóc liderom w łatwiejszym generowaniu raportów, symulowaniu scenariuszy zagrożeń, przewidywaniu ryzyka i szybszym działaniu, co ostatecznie prowadzi do korzyści kapitałowych netto. Przewidywanie ryzyka oznacza jaśniejszą ścieżkę uniknięcia kosztownych problemów.

Początkowe koszty wdrożenia GenAI mogą wydawać się zniechęcające: firmy będą musiały korzystać z własnych danych, aby odpowiednio skalibrować LLM pod kątem określonych funkcji lub dalej inwestować w rozwój swoich dostosowanych algorytmów. Jednak potencjał usprawnienia operacji, proaktywnego identyfikowania zagrożeń i zapewniania zgodności z przepisami znacznie przewyższa początkową inwestycję. Wykorzystując zdolności analityczne sztucznej inteligencji, firmy mogą nie tylko zaoszczędzić pieniądze, ale także zyskać znaczną przewagę konkurencyjną. Przyszłość zarządzania ryzykiem jest niewątpliwie powiązana z GenAI i być może może wskazywać na przyszłość, w której sztuczna inteligencja ogólna (AGI) będzie odgrywać większą rolę poznawczą obok ludzkich menedżerów ryzyka, a firmy korzystające z tej technologii będą dobrze przygotowane, aby przetrwać przyszłe burze i osiągnąć długoterminowy sukces.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/