由于风险管理失败而导致的重大业务挫折每年都会发生。它们也是成本最高的一些，监管罚款、诉讼、支出和品牌价值损失高达数百万美元。领导者希望避免此类问题，并依靠健全的内部数据管理来降低风险并保持利益相关者的信心和信任。
然而根据汤森路透监管情报中心的数据 2023 年合规成本报告, 45% 的领导者表示，他们没有监控整个组织遵守法规的成本。为什么？想要做好还是非常困难的。
但也许很快就不会了。企业长期以来一直利用传统的人工智能/机器学习流程来增强运营。下一代生成式人工智能技术 (GenAI) 的出现为预测能力和内容生成带来了革命性的重大机遇，有望对企业产生变革性影响。
本文探讨了企业如何通过采用人工智能最有价值的功能来保护其组织及其资本。可能对将 GenAI 集成到其运营中感到紧张的企业领导者应该考虑该技术单独在风险管理中可以产生的效率的量化价值。人工智能最强大的价值是协助人类工作者，增加价值，帮助更有效地管理组织，并使员工能够做出战略决策，而不是将时间花在低效的手动任务上。
人工智能简化孤立的业务运营
如果说疫情后的几年 数字化改造 企业领导者学到的东西是，组织共享数据和跨职能工作的能力对于跟上现代企业的步伐至关重要。孤立的结构可能会解决短期问题，但它们会阻碍组织成功解决业务风险等更大问题。
GenAI 通过其集成能力解决孤岛问题：企业可以进行培训 大型语言模型 基于大量非结构化数据和历史数据，以综合更完整、更精简的业务视图。这为风险管理者和领导者带来了明显的好处，他们必须每天应对复杂且相互关联的威胁对其业务造成的后果。
通过集成各种数据源，GenAI 可以克服这些孤岛，并提供整个组织风险的整体视图。
波音 737 MAX 危机是一个鲜明的例子，说明分散的企业洞察力如何最终导致一场重大危机。由于波音公司的工程、制造和安全监督部门各自独立的组织结构，再加上建造 MAX 飞机的复杂性，波音公司本来就犯了错误，并造成了严重的后果。这最终导致 2018 年起飞后不久发生坠机事故。调查人员在训练期间发现了设计缺陷和飞行员的担忧，但没有报告。
尽管质量控制工程师的监督在当前的故障中发挥了同样重要的作用，但如果人工智能更可用、更复杂，或者波音团队在风险设置中使用人工智能，则可能会建立更有效的控制，并持续监控– 在培训中了解飞行员的风险类型、监督情况和一线报告。如今使用的 NLP 算法能够处理来自飞行员报告、维护记录和安全相关文档的大量文本数据，以检测安全问题的早期迹象，提醒风险管理者数据集中的错误。这个例子强调了综合风险管理流程的重要性，如果当时有这些解决方案，GenAI 可以帮助简化和避免这种风险。
人工智能监控系统变化并发出警报
商业中唯一不变的就是变化。领导者有责任掌控所有大大小小的业务变化，但鉴于数字化的快速发展，这一点越来越难做到。在风险世界中，监管变化是最难追踪的。
监管变化大规模且数量巨大，一个人甚至一个团队不可能跟上。大型全球企业在过时技术的帮助下雇用了数千名员工，以跟上监管变化并监控业务和客户信息是否违反合规情况。不遵守规定可能会导致罚款或更严重的后果：严重的风险事件可能会导致毁灭性的声誉损害。
以美国最大的银行之一富国银行为例，该银行于 2016 年被发现在客户不知情或未同意的情况下开设了数百万个未经授权的账户。这种违反包括多德-弗兰克法案在内的多项法规的行为最终导致该银行及其管理团队受到严厉的监管制裁，并对其股价和利润造成巨大打击。最后，专家 计算 该银行支付了 3 亿美元的罚款，并报告事件发生后的季度利润损失了 50%。
合规性长期以来被认为是大型企业不断增长的成本中心，有可能通过 GenAI 进行彻底变革。这些人工智能工具正在提高主动识别、评估和解决系统模式和变化（例如合规风险）的能力。未来，银行可以使用 GenAI 来帮助防止监管违规行为，提高透明度，并通过经过适当培训的法学硕士能力带来的实时洞察和预测分析来重建与客户、监管机构和投资者的信任。
人工智能预测并检测对业务安全的威胁
对于数据专业人士来说，网络犯罪的挥之不去的威胁始终是首要考虑的问题。风险专家长期以来预测，随着复杂的数字化的发展，网络犯罪将继续增加。网络犯罪的破坏成本也将继续增长： o新报告 预计到 10.5 年，全球网络犯罪造成的损失总额预计将达到每年 2025 万亿美元，而十年前为 3 万亿美元。
威胁行为者将学习利用 GenAI 等新的迭代人工智能工具，使网络攻击和威胁行动在更大范围内更加高效。因此，组织需要同样强大的 GenAI 工具，才能构建能够实时威胁检测、预防和抢占的智能、安全和自动化系统。
在最近一个说明稳健数据安全重要性的例子中， AT＆T 披露了影响超过 70 万当前和以前客户的重大数据泄露事件。泄露的信息包括社会安全号码等敏感信息。虽然泄漏源仍在调查中，但这一事件凸显了人工智能在数据安全方面可以发挥的关键作用。 GenAI 分析大量数据的能力可以帮助识别可疑活动并防止数据泄露。
2023 年 XNUMX 月，全球最大的博彩公司之一米高梅度假村遭受重大网络攻击，消费者的个人数据面临风险，最终关闭了赌场运营以减轻损失。这是今年最大的网络攻击之一，导致运营中断 据报道价值100亿美元 米高梅的季度业绩。是什么让米高梅面临如此大的风险？这 黑客成功了 通过复杂的网络钓鱼方法破坏 IT 安全供应商的系统，这并不是该组织唯一一次备受瞩目的网络攻击。尽管米高梅尽快做出反应，但这次袭击仍然给赌场集团带来了毁灭性且代价高昂的后果。
如今，这种类型的攻击可能更加复杂，但如果使用正确的数字工具，其预防能力可以提高一倍。从 NLP 到自动化工作流程、机器学习和人脸检测，公司可以构建包含一系列功能（包括自动威胁检测）的 GenAI 或与 GenAI 签订合同。为了加强风险管理方法，领导者需要转向人工智能提供的以安全为中心的效率，包括跨多个细致入微的网络框架的优先级划分、分析和持续监控。
人工智能在保护企业免受风险方面的未来
在所有这些示例中，当发生关键事件时，风险、合规性和安全性的成本可能是惊人的。更重要的是，风险事件不会停止——它们会不断增长并变得越来越复杂。
当然，保护资本并不是利用人工智能的唯一好处。当 GenAI 可以通过其在风险管理中创造的效率为企业做更多事情时，仅考虑合规成本是一个狭隘的观点。公司经常在其风险管理策略的某些部分重复努力，而在其他领域测试不足。 GenAI 可以快速识别内部控制中的漏洞和重复项，帮助领导者保持治理、风险和合规 (GRC) 工作无缝衔接。
GenAI 对于 GRC 功能来说是一项很有前途的技术，因为它的功能可以帮助领导者更轻松地生成报告、模拟威胁场景、预测风险并更快地采取行动，最终带来资本净收益。预测风险意味着有更清晰的途径来避免代价高昂的问题。
实施 GenAI 的前期成本似乎令人望而生畏：企业将不得不使用自己的数据来正确校准法学硕士的特定功能，或进一步投资开发定制算法。然而，简化运营、主动识别威胁和确保合规性的潜力远远超过初始投资。通过利用人工智能的分析能力，企业不仅可以节省资金，还可以获得显着的竞争优势。风险管理的未来无疑与 GenAI 息息相关，并且可能暗示未来人工智能 (AGI) 与人类风险管理者一起发挥更大的认知作用，而采用这项技术的企业将处于有利地位，能够抵御未来的风暴和风险。取得长期成功。
