Những thất bại lớn trong kinh doanh do thất bại trong quản lý rủi ro xảy ra hàng năm. Chúng cũng là một trong những khoản tốn kém nhất, cộng thêm hàng triệu đô la tiền phạt theo quy định, vụ kiện, khoản thanh toán và giá trị thương hiệu bị mất. Các nhà lãnh đạo muốn tránh những loại vấn đề này và dựa vào việc quản lý dữ liệu nội bộ hợp lý để giảm thiểu rủi ro cũng như duy trì niềm tin và sự tin cậy với các bên liên quan của họ.

Tuy nhiên, theo Cơ quan Tình báo Quy định của Thomson Reuters Báo cáo chi phí tuân thủ năm 2023, 45% lãnh đạo cho biết họ không giám sát chi phí tuân thủ các quy định trong tổ chức của mình. Tại sao? Vẫn còn rất khó để làm tốt.

Nhưng có lẽ, chẳng bao lâu nữa, điều đó sẽ không như vậy. Các doanh nghiệp từ lâu đã sử dụng các quy trình AI/ML truyền thống để nâng cao hoạt động. Sự xuất hiện của công nghệ AI thế hệ tiếp theo (GenAI) mang đến cơ hội đáng kể để cách mạng hóa khả năng dự đoán và tạo nội dung, hứa hẹn mang lại tác động mang tính thay đổi đối với các doanh nghiệp.

Phần này khám phá cách các doanh nghiệp có thể bảo vệ tổ chức của họ – và vốn của họ – bằng cách tận dụng các tính năng có giá trị nhất của AI. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể lo lắng về việc tích hợp GenAI vào hoạt động của mình nên xem xét giá trị định lượng về hiệu quả mà công nghệ này có thể tạo ra chỉ trong quản lý rủi ro. Giá trị mạnh mẽ nhất của AI là hỗ trợ con người, gia tăng giá trị, giúp quản lý tổ chức hiệu quả hơn và trao quyền cho nhân viên đưa ra các quyết định chiến lược thay vì dành thời gian cho các công việc thủ công không hiệu quả. 

AI hợp lý hóa các hoạt động kinh doanh đơn lẻ

Nếu vài năm qua hậu đại dịch chuyển đổi kỹ thuật số đã dạy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bất cứ điều gì, đó là khả năng chia sẻ dữ liệu và làm việc đa chức năng của một tổ chức là rất quan trọng để theo kịp tốc độ của một doanh nghiệp hiện đại. Cấu trúc biệt lập có thể giải quyết các vấn đề ngắn hạn nhưng chúng cản trở việc điều hướng thành công của tổ chức đối với các vấn đề lớn hơn như rủi ro kinh doanh. 

GenAI giải quyết vấn đề silo thông qua sức mạnh tích hợp: doanh nghiệp có thể đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn trên số lượng lớn dữ liệu lịch sử và phi cấu trúc để tổng hợp cái nhìn đầy đủ hơn, hợp lý hơn về doanh nghiệp. Điều này mang lại lợi ích rõ ràng cho cả các nhà quản lý rủi ro và lãnh đạo, những người phải đối mặt với hậu quả của các mối đe dọa phức tạp và liên kết với nhau hàng ngày đối với hoạt động kinh doanh của họ.

Bằng cách tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, GenAI có thể khắc phục các rào cản này và cung cấp cái nhìn toàn diện về rủi ro trong toàn tổ chức.

Cuộc khủng hoảng Boeing 737 MAX là một ví dụ sâu sắc về việc những hiểu biết sâu sắc của doanh nghiệp bị phân mảnh có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng lớn như thế nào. Do cơ cấu tổ chức cô lập của các bộ phận kỹ thuật, sản xuất và giám sát an toàn riêng biệt của Boeing, cộng với sự phức tạp trong việc chế tạo máy bay MAX, Boeing vốn đã phạm sai lầm với những hậu quả nghiêm trọng. Điều này lên đến đỉnh điểm là một vụ tai nạn vào năm 2018 ngay sau khi cất cánh. Các nhà điều tra đã tìm thấy những sai sót trong thiết kế và những lo ngại của phi công trong quá trình huấn luyện nhưng không được báo cáo. 

Mặc dù sự giám sát của các kỹ sư kiểm soát chất lượng đóng một vai trò quan trọng không kém trong các lỗi hiện tại, nhưng nếu AI sẵn có hơn, phức tạp hơn hoặc được nhóm Boeing sử dụng trong bối cảnh rủi ro, thì có thể các biện pháp kiểm soát hiệu quả hơn sẽ được thiết lập - và được giám sát liên tục. – để nắm bắt các loại rủi ro, sơ suất và báo cáo tuyến đầu từ các phi công trong quá trình huấn luyện. Các thuật toán NLP được sử dụng ngày nay có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản từ các báo cáo thí điểm, hồ sơ bảo trì và các tài liệu liên quan đến an toàn, để phát hiện sớm các dấu hiệu lo ngại về an toàn, cảnh báo các nhà quản lý rủi ro về những sai sót trong tập dữ liệu. Ví dụ này nhấn mạnh tầm quan trọng của các quy trình quản lý rủi ro tích hợp mà GenAI có thể giúp hợp lý hóa và tránh được nếu những giải pháp đó có sẵn vào thời điểm đó.

AI giám sát và cảnh báo các thay đổi đối với hệ thống

Hằng số duy nhất trong kinh doanh là sự thay đổi. Các nhà lãnh đạo chịu trách nhiệm theo kịp mọi thay đổi trong kinh doanh, dù lớn hay nhỏ, điều này ngày càng khó thực hiện do tốc độ số hóa nhanh chóng. Trong thế giới rủi ro, những thay đổi về quy định là một trong những thay đổi khó theo dõi nhất.

Những thay đổi về quy định diễn ra trên quy mô lớn và số lượng lớn và không một cá nhân hoặc thậm chí một nhóm nào có thể theo kịp. Các doanh nghiệp lớn trên toàn cầu tuyển dụng hàng nghìn người, được hỗ trợ bởi công nghệ lạc hậu, để theo kịp những thay đổi về quy định và giám sát thông tin doanh nghiệp và khách hàng để phát hiện các hành vi vi phạm tuân thủ. Việc không tuân thủ có thể bị phạt hoặc tệ hơn: một sự kiện rủi ro nghiêm trọng có thể dẫn đến thiệt hại nghiêm trọng về danh tiếng.

Hãy lấy trường hợp Wells Fargo, một trong những ngân hàng lớn nhất của Mỹ, vào năm 2016 bị phát hiện mở hàng triệu tài khoản trái phép mà khách hàng không hề hay biết hoặc không đồng ý. Việc vi phạm nhiều quy định này bao gồm Đạo luật Dodd-Frank cuối cùng đã dẫn đến các biện pháp trừng phạt nặng nề theo quy định đối với ngân hàng và đội ngũ quản lý của ngân hàng, đồng thời ảnh hưởng lớn đến giá cổ phiếu và lợi nhuận của ngân hàng. Cuối cùng, các chuyên gia tính 3 tỷ USD tiền phạt đã được trả và ngân hàng báo cáo lỗ 50% lợi nhuận trong quý sau sự kiện này. 

Tuân thủ, từ lâu được coi là trung tâm chi phí ngày càng tăng đối với các doanh nghiệp lớn, có tiềm năng cách mạng hóa với GenAI. Các công cụ AI này đang cải thiện khả năng chủ động xác định, đánh giá và giải quyết các mẫu hình cũng như các thay đổi đối với hệ thống, chẳng hạn như rủi ro tuân thủ. Trong tương lai, các ngân hàng có thể sử dụng GenAI để giúp ngăn chặn các vi phạm quy định, cải thiện tính minh bạch và xây dựng lại niềm tin với khách hàng, cơ quan quản lý và nhà đầu tư thông qua những hiểu biết sâu sắc và phân tích dự đoán theo thời gian thực do khả năng LLM được đào tạo phù hợp mang lại. 

AI dự đoán và phát hiện các mối đe dọa đối với an ninh doanh nghiệp

Đối với các chuyên gia dữ liệu, mối đe dọa kéo dài của tội phạm mạng luôn được đặt lên hàng đầu. Các chuyên gia rủi ro từ lâu đã dự đoán rằng tội phạm mạng sẽ tiếp tục gia tăng khi quá trình số hóa phức tạp phát triển. Chi phí thiệt hại của tội phạm mạng cũng sẽ tiếp tục tăng: obáo cáo chưa dự đoán tổng chi phí toàn cầu do tội phạm mạng gây ra sẽ đạt 10.5 nghìn tỷ USD hàng năm vào năm 2025, tăng từ mức 3 nghìn tỷ USD chỉ một thập kỷ trước.

Những kẻ đe dọa sẽ học cách tận dụng các công cụ AI lặp lại mới như GenAI để thực hiện các cuộc tấn công mạng và hành động đe dọa hiệu quả hơn ở quy mô lớn hơn. Khi đó, các tổ chức cần các công cụ GenAI mạnh mẽ không kém để cảm thấy được trao quyền xây dựng các hệ thống thông minh, an toàn và tự động có khả năng phát hiện, ngăn chặn và đánh chặn mối đe dọa theo thời gian thực. 

Trong một ví dụ gần đây về tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu mạnh mẽ, AT & T tiết lộ một vụ rò rỉ dữ liệu lớn ảnh hưởng đến hơn 70 triệu khách hàng hiện tại và trước đây. Vụ rò rỉ bao gồm thông tin nhạy cảm như số an sinh xã hội. Mặc dù nguồn rò rỉ vẫn đang được điều tra, nhưng sự cố này nhấn mạnh vai trò quan trọng của AI trong bảo mật dữ liệu. Khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ của GenAI có thể giúp xác định hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn vi phạm dữ liệu.

Vào tháng 2023 năm XNUMX, MGM Resorts, một trong những công ty cờ bạc lớn nhất thế giới, đã bị tấn công mạng lớn khiến dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng gặp rủi ro và cuối cùng phải đóng cửa hoạt động sòng bạc để giảm thiểu thiệt hại. Đây là một trong những cuộc tấn công mạng lớn nhất trong năm, gây ra sự gián đoạn hoạt động báo cáo đạt 100 triệu đô la đến kết quả hàng quý của MGM. Điều gì đã khiến MGM gặp rủi ro như vậy? Các tin tặc đã thành công vi phạm hệ thống của nhà cung cấp bảo mật CNTT thông qua các phương thức lừa đảo tinh vi – và đây không phải là cuộc tấn công mạng nổi bật duy nhất của nhóm này. Mặc dù MGM đã phản ứng nhanh nhất có thể nhưng cuộc tấn công vẫn gây ra hậu quả tàn khốc và tốn kém cho tập đoàn sòng bạc.

Ngày nay, kiểu tấn công này có thể còn phức tạp hơn – nhưng có thể ngăn chặn được gấp đôi nếu có các công cụ kỹ thuật số phù hợp. Từ NLP đến quy trình làm việc tự động, học máy và nhận diện khuôn mặt, các công ty có thể xây dựng hoặc ký hợp đồng với GenAI để cung cấp nhiều tính năng, bao gồm cả tính năng phát hiện mối đe dọa tự động. Để tăng cường phương pháp quản lý rủi ro, các nhà lãnh đạo cần chuyển sang sử dụng hiệu quả tập trung vào bảo mật mà AI mang lại, bao gồm ưu tiên, phân tích và giám sát liên tục trên nhiều khuôn khổ mạng đa sắc thái.

Tương lai của AI trong việc bảo vệ doanh nghiệp khỏi rủi ro

Trong tất cả các ví dụ này, chi phí rủi ro, tuân thủ và bảo mật có thể đáng kinh ngạc khi một sự kiện quan trọng xảy ra. Hơn nữa, các sự kiện rủi ro không dừng lại – chúng ngày càng gia tăng và ngày càng phức tạp. 

Tất nhiên, bảo vệ vốn không phải là lợi ích duy nhất của việc tận dụng AI. Chỉ xem xét chi phí tuân thủ là một quan điểm hạn hẹp khi GenAI có thể làm được nhiều hơn thế cho doanh nghiệp thông qua hiệu quả mà nó tạo ra trong quản lý rủi ro. Thông thường, các công ty lặp lại những nỗ lực trong các phần của chiến lược quản lý rủi ro và thử nghiệm ở các lĩnh vực khác. GenAI có thể nhanh chóng xác định các lỗ hổng và trùng lặp trong kiểm soát nội bộ, giúp các nhà lãnh đạo duy trì các nỗ lực quản trị, rủi ro và tuân thủ (GRC) của họ một cách liền mạch.

GenAI là một công nghệ đầy hứa hẹn cho các chức năng của GRC vì khả năng của nó có thể giúp các nhà lãnh đạo tạo báo cáo dễ dàng hơn, mô phỏng các kịch bản đe dọa, lường trước rủi ro và hành động nhanh hơn, cuối cùng dẫn đến lợi ích ròng về vốn. Dự đoán rủi ro có nghĩa là một con đường rõ ràng hơn để tránh những vấn đề tốn kém.

Chi phí trả trước để triển khai GenAI có vẻ khó khăn: Các doanh nghiệp sẽ phải sử dụng dữ liệu của riêng họ để hiệu chỉnh LLM đúng cách cho các chức năng cụ thể hoặc đầu tư thêm vào việc phát triển các thuật toán riêng của họ. Tuy nhiên, tiềm năng hợp lý hóa hoạt động, chủ động xác định các mối đe dọa và đảm bảo tuân thủ quy định vượt xa khoản đầu tư ban đầu. Bằng cách tận dụng khả năng phân tích của AI, doanh nghiệp không chỉ có thể tiết kiệm tiền mà còn đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể. Tương lai của quản lý rủi ro chắc chắn gắn liền với GenAI và có lẽ gợi ý về một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo chung (AGI) đóng vai trò nhận thức lớn hơn cùng với các nhà quản lý rủi ro con người - và các doanh nghiệp sử dụng công nghệ này sẽ có vị thế tốt để vượt qua các cơn bão và bão trong tương lai. đạt được thành công lâu dài.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/