Alle ønsker AI i risikostyring. Få er klar til det.

Alle kæmper for at implementere AI. Men inden for tredjepartsrisikostyring (TPRM) kan dette kapløb være den største risiko af alle.

AI afhænger af struktur: rene data, standardiserede processer og ensartede resultater. Alligevel mangler de fleste TPRM-programmer dette fundament. Nogle organisationer har dedikerede risikoledere, definerede programmer og digitaliserede data. Andre styrer risiko ad hoc via regneark og delte drev. Nogle opererer under streng regulatorisk kontrol, mens andre accepterer langt større risiko. Ingen to programmer er ens, og modenheden varierer stadig meget efter 15 års indsats.

Denne variabilitet betyder, at AI-adoption i TPRM ikke vil ske gennem hastighed eller ensartethed. Det vil ske gennem disciplin, og den disciplin starter med at være realistisk omkring dit programs nuværende tilstand, mål og risikoappetit.

Sådan ved du, om dit program er klar til AI

Ikke alle organisationer er klar til AI, og det er okay. En nylig undersøgelse fra MIT viste 95% af GenAI-projekter mislykkesOg ifølge Gartner, 79 % af teknologikøberne siger, at de fortryder deres seneste køb, fordi projektet ikke var ordentligt planlagt.

I TPRM er AI-parathed ikke en kontakt, man trykker på. Det er en progression og en afspejling af, hvor struktureret, forbundet og styret dit program er. De fleste organisationer befinder sig et sted på en modenhedskurve, der spænder fra ad hoc til agil, og at vide, hvor man befinder sig, er det første skridt mod at bruge AI effektivt og ansvarligt.

I de tidlige stadier er risikoprogrammer i høj grad manuelle og afhængige af regneark, institutionel hukommelse og fragmenteret ejerskab. Der er begrænset formel metode eller konsekvent overvågning af tredjepartsrisiko. Leverandørinformation kan findes i e-mailtråde eller i hovederne på et par nøglepersoner, og processen fungerer, indtil den ikke længere gør det. I dette miljø vil AI have svært ved at adskille støj fra indsigt, og teknologi vil forstørre inkonsistens snarere end at eliminere den.

Efterhånden som programmer modnes, begynder strukturen at dannes: arbejdsgange standardiseres, data digitaliseres, og ansvarlighed udvides på tværs af afdelinger. Her begynder AI at tilføre reel værdi. Men selv veldefinerede programmer forbliver ofte isolerede, hvilket begrænser synlighed og indsigt.

Ægte parathed opstår, når disse siloer bryder sammen, og styring bliver delt. Integrerede og agile programmer forbinder data, automatisering og ansvarlighed på tværs af virksomheden, hvilket giver AI mulighed for at finde fodfæste – og dermed omdanne usammenhængende information til intelligens og understøtte hurtigere og mere gennemsigtig beslutningstagning.

Ved at forstå, hvor du er, og hvor du vil hen, kan du bygge det fundament, der forvandler AI fra et skinnende løfte til en sand kraftmultiplikator.

Hvorfor én størrelse ikke passer alle, på trods af programmets modenhed

Selv hvis to virksomheder begge har agile risikoprogrammer, vil de ikke udstikke den samme kurs for implementering af AI, og de vil heller ikke se de samme resultater. Hver virksomhed administrerer et forskelligt netværk af tredjeparter, opererer under unikke regler og accepterer forskellige risikoniveauer.

Banker står for eksempel over for strenge lovgivningsmæssige krav vedrørende databeskyttelse og -privatliv i forbindelse med de tjenester, der leveres af tredjeparts outsourcing-udbydere. Deres risikotolerance for fejl, afbrydelser eller brud på sikkerheden er tæt på nul. Producenter af forbrugsvarer accepterer derimod måske større driftsrisiko til gengæld for fleksibilitet eller hastighed, men har ikke råd til afbrydelser, der påvirker kritiske leveringsfrister.

Hver organisations risikotolerance definerer, hvor meget usikkerhed den er villig til at acceptere for at nå sine mål, og i TPRM bevæger denne linje sig konstant. Derfor fungerer standard AI-modeller sjældent. Ved at anvende en generisk model i et rum skaber denne variabel blinde vinkler i stedet for klarhed – hvilket skaber et behov for mere målrettede, konfigurerbare løsninger.

Den smartere tilgang til AI er modulær. Implementer AI, hvor data er stærke, og målene er klare, og skaler derefter derfra. Almindelige anvendelsesscenarier inkluderer:

• Leverandørundersøgelse: Brug AI til at gennemgå tusindvis af potentielle leverandører og identificere de partnere med den laveste risiko, de mest dygtige eller mest bæredygtige til et kommende projekt.
• Vurdering: Anvend AI til at evaluere leverandørdokumentation, certificeringer og revisionsbeviser. Modeller kan markere uoverensstemmelser eller anomalier, der kan indikere risiko, hvilket frigør analytikere til at fokusere på det, der betyder mest.
• Planlægning af modstandsdygtighed: Brug AI til at simulere ringvirkningerne af forstyrrelser. Hvordan ville sanktioner i en region eller et regulatorisk forbud mod et materiale påvirke din forsyningsbase? AI kan behandle komplekse handels-, geografiske og afhængighedsdata for at modellere resultater og styrke beredskabsplaner.

Hver af disse use cases leverer værdi, når de implementeres bevidst og understøttes af ledelse. De organisationer, der ser reel succes med AI inden for risikostyring og forsyningskædestyring, er ikke dem, der automatiserer mest. Det er dem, der starter småt, automatiserer med vilje og tilpasser sig ofte.

Bygger hen imod ansvarlig AI i TPRM

Efterhånden som organisationer begynder at eksperimentere med AI i TPRM (Total Resource Management), balancerer de mest effektive programmer innovation med ansvarlighed. AI bør styrke tilsynet, ikke erstatte det.

Inden for tredjeparts risikostyring måles succes ikke kun i, hvor hurtigt man kan vurdere en leverandør; det måles i, hvor præcist risici identificeres, og hvor effektivt korrigerende handlinger er blevet implementeret. Når en leverandør fejler, eller et compliance-problem skaber overskrifter, spørger ingen, hvor effektiv processen var. De spørger, hvordan den blev styret.

Det spørgsmål, "hvordan styres det", bliver hurtigt global. I takt med at AI-adoptionen accelererer, definerer regulatorer verden over, hvad "ansvarlig" betyder, på meget forskellige måder. EU's AI-lov har sat tonen med en risikobaseret ramme, der kræver gennemsigtighed og ansvarlighed for højrisikosystemer. I modsætning hertil USA følger en mere decentraliseret vej, med vægt på innovation sammen med frivillige standarder som f.eks. NIST AI Risk Management FrameworkAndre regioner, herunder Japan, Kina og Brasilien, udvikler deres egne variationer, der blander menneskerettigheder, tilsyn og nationale prioriteter i forskellige modeller for AI-styring.

For globale virksomheder introducerer disse forskellige tilgange nye lag af kompleksitet. En leverandør, der opererer i Europa, kan stå over for strenge rapporteringsforpligtelser, mens en i USA kan have løsere, men stadig udviklende forventninger. Hver definition af "ansvarlig AI" tilføjer nuancer til, hvordan risiko skal vurderes, overvåges og forklares.

Risikoledere har brug for fleksible tilsynsstrukturer, der kan tilpasses skiftende regler, samtidig med at de opretholder gennemsigtighed og kontrol. De mest avancerede programmer integrerer styring direkte i deres TPRM-operationer, hvilket sikrer, at enhver AI-drevet beslutning kan forklares, spores og forsvares – uanset jurisdiktion.

Sådan kommer du i gang

At gøre ansvarlig AI til virkelighed kræver mere end politiske erklæringer. Det betyder at etablere det rette fundament: rene data, klar ansvarlighed og løbende tilsyn. Sådan ser det ud.

• Standardisér fra starten. Etabler rene, konsistente data og afstemte processer før automatisering. Implementer en faseopdelt tilgang, der integrerer AI trin for trin i dit risikoprogram, og tester, validerer og forfiner hver fase før skalering. Gør dataintegritet, privatliv og gennemsigtighed ufravigelige fra starten. AI, der ikke kan forklare sin begrundelse, eller som er afhængig af ubekræftede input, introducerer risiko i stedet for at reducere den.
• Start småt og eksperimenter ofte. Succes handler ikke om hastighed. Iværksæt kontrollerede pilotprojekter, der anvender AI på specifikke, velforståede problemer. Dokumentér, hvordan modeller præsterer, hvordan beslutninger træffes, og hvem der er ansvarlig for dem. Identificer og afbød de kritiske udfordringer, herunder datakvalitet, privatliv og lovgivningsmæssige hindringer, der forhindrer de fleste generative AI-projekter i at levere forretningsværdi.
• Reger altid. AI bør hjælpe med at forudse forstyrrelser, ikke forårsage mere af dem. Behandl AI som enhver anden form for risiko. Etabler klare politikker og intern ekspertise til evaluering af, hvordan din organisation og dens tredjeparter bruger AI. I takt med at regler udvikler sig verden over, skal gennemsigtigheden forblive konstant. Risikoledere bør kunne spore enhver AI-drevet indsigt tilbage til dens datakilder og logik, hvilket sikrer, at beslutninger holder under kontrol fra både tilsynsmyndigheder, bestyrelser og offentligheden.

Der findes ingen universel skabelon for AI i TPRM. Hver virksomheds modenhed, lovgivningsmæssige miljø og risikotolerance vil forme, hvordan AI implementeres og leverer værdi, men alle programmer bør bygges med vilje. Automatiser det, der er klar, styr det, der automatiseres, og tilpas dig løbende, efterhånden som teknologien og reglerne omkring den udvikler sig.