हर कोई थर्ड-पार्टी रिस्क मैनेजमेंट में एआई चाहता है, लेकिन कुछ ही तैयार हैं

हर कोई एआई को तैनात करने की दौड़ में है। लेकिन थर्ड-पार्टी रिस्क मैनेजमेंट (टीपीआरएम) में, यह दौड़ सबसे बड़ा जोखिम हो सकता है।

एआई संरचना पर निर्भर करता है: साफ डेटा, मानक प्रक्रियाएं, और सुसंगत परिणाम। लेकिन अधिकांश टीपीआरएम कार्यक्रमों में ये आधार नहीं हैं। कुछ संगठनों में समर्पित जोखिम नेता, परिभाषित कार्यक्रम, और डिजिटल डेटा हैं। अन्य जोखिम को एडहॉक तरीके से स्प्रेडशीट और शेयर्ड ड्राइव के माध्यम से प्रबंधित करते हैं। कुछ सख्त नियामक जांच के तहत काम करते हैं, जबकि अन्य अधिक जोखिम स्वीकार करते हैं। कोई दो कार्यक्रम एक जैसे नहीं हैं, और परिपक्वता अभी भी 15 साल के प्रयासों के बाद व्यापक रूप से भिन्न होती है।

यह परिवर्तनशीलता का अर्थ है कि टीपीआरएम में एआई को अपनाना गति या समानता के माध्यम से नहीं होगा। यह अनुशासन के माध्यम से होगा, और यह अनुशासन आपके कार्यक्रम की वर्तमान स्थिति, लक्ष्यों, और जोखिम सहनशीलता के बारे में वास्तविक होने के साथ शुरू होता है।

आपका कार्यक्रम एआई के लिए तैयार है या नहीं यह जानने के लिए

हर संगठन एआई के लिए तैयार नहीं है, और यह ठीक है। एक हालिया एमआईटी अध्ययन में पाया गया कि 95% जेनएआई परियोजनाएं विफल हो रही हैं। और गार्टनर के अनुसार, 79% प्रौद्योगिकी खरीदार कहते हैं कि वे अपनी最新 खरीद पर पछतावा करते हैं क्योंकि परियोजना ठीक से योजनाबद्ध नहीं थी।

टीपीआरएम में, एआई तैयारता एक स्विच नहीं है जिसे आप फ्लिप करते हैं। यह एक प्रगति है, और आपके कार्यक्रम कितना संरचित, जुड़ा हुआ, और शासित है, इसका प्रतिबिंब है। अधिकांश संगठन एक परिपक्वता वक्र के साथ कहीं न कहीं आते हैं जो एडहॉक से लेकर लचीला होता है, और यह जानना कि आप कहां हैं, एआई का प्रभावी और जिम्मेदारी से उपयोग करने की पहली कदम है।

प्रारंभिक चरणों में, जोखिम कार्यक्रम मुख्य रूप से मैनुअल होते हैं, स्प्रेडशीट, संस्थागत स्मृति, और खंडित स्वामित्व पर निर्भर होते हैं। इसमें जोखिम के लिए बहुत कम औपचारिक विधि या सुसंगत पर्यवेक्षण होता है। विक्रेता जानकारी ईमेल थ्रेड्स या कुछ महत्वपूर्ण लोगों के सिर में रह सकती है, और प्रक्रिया तब तक काम करती है जब तक यह विफल नहीं हो जाती। इस वातावरण में, एआई शोर से अंतर्दृष्टि को अलग करने के लिए संघर्ष करेगा, और प्रौद्योगिकी असंगतता को समाप्त करने के बजाय बढ़ाएगी।

कार्यक्रमों के परिपक्व होने पर, संरचना बनने लगती है: कार्य प्रवाह मानकीकृत हो जाते हैं, डेटा डिजिटल हो जाता है, और जिम्मेदारी विभागों के पार हो जाती है। यहां, एआई वास्तविक मूल्य जोड़ना शुरू कर देता है। लेकिन अच्छी तरह से परिभाषित कार्यक्रम अक्सर अभी भी खंडित रहते हैं, जो दृश्यता और अंतर्दृष्टि को सीमित करते हैं।

वास्तविक तैयारी तब उभरती है जब ये खंड टूट जाते हैं और शासन साझा हो जाता है। एकीकृत और लचीले कार्यक्रम डेटा, स्वचालन, और जिम्मेदारी को पूरे उद्यम में जोड़ते हैं, एआई को अपनी जमीन बनाने की अनुमति देते हैं – असंबंधित जानकारी को बुद्धिमत्ता में बदलने और तेज़, अधिक पारदर्शी निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए।

आपको यह समझने के द्वारा कि आप कहां हैं और आप कहां जाना चाहते हैं, आप उस आधार का निर्माण कर सकते हैं जो एआई को एक चमकदार वादे से एक वास्तविक शक्ति गुणक में बदल देता है।

एक आकार सभी के लिए फिट नहीं है,尽管 कार्यक्रम परिपक्वता

यहां तक कि अगर दो कंपनियों के पास दोनों लचीले जोखिम कार्यक्रम हैं, तो वे एआई कार्यान्वयन के लिए एक ही पाठ्यक्रम का अनुसरण नहीं करेंगे, न ही वे एक ही परिणाम देखेंगे। प्रत्येक संगठन एक अलग तीसरे पक्ष के नेटवर्क का प्रबंधन करता है, विशिष्ट नियमों के तहत काम करता है, और अलग-अलग स्तर के जोखिम को स्वीकार करता है।

उदाहरण के लिए, बैंकों को डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के आसपास सख्त नियामक आवश्यकताओं का सामना करना पड़ता है जो तीसरे पक्ष के आउटसोर्सरों द्वारा प्रदान की जाने वाली सेवाओं के भीतर होती है। उनके पास त्रुटियों, बंद, या उल्लंघनों के लिए जोखिम सहनशीलता लगभग शून्य है। उपभोक्ता सामान निर्माता, इसके विपरीत, अधिक परिचालन जोखिम को स्वीकार कर सकते हैं ताकि लचीलापन या गति प्राप्त की जा सके, लेकिन वे महत्वपूर्ण डिलीवरी समय सीमा को प्रभावित करने वाले व्यवधानों को बर्दाश्त नहीं कर सकते हैं।

प्रत्येक संगठन की जोखिम सहनशीलता यह परिभाषित करती है कि यह अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कितनी अनिश्चितता को स्वीकार करने के लिए तैयार है। और टीपीआरएम में, यह रेखा लगातार चलती रहती है। यही कारण है कि ऑफ-द-शेल्फ एआई मॉडल शायद ही कभी काम करते हैं। एक सामान्य मॉडल को इस तरह के परिवर्तनशील स्थान में लागू करने से स्पष्टता के बजाय अंधेरे क्षेत्र बनते हैं – विशिष्ट, कॉन्फ़िगर करने योग्य समाधानों की आवश्यकता को बढ़ाते हैं।

एआई के लिए एक स्मार्ट दृष्टिकोण मॉड्यूलर है। एआई को तैनात करें जहां डेटा मजबूत है और उद्देश्य स्पष्ट हैं, फिर वहां से स्केल करें। सामान्य उपयोग के मामले में शामिल हैं:

• विक्रेता अनुसंधान: एआई का उपयोग करके हजारों संभावित विक्रेताओं के माध्यम से छानने के लिए, निम्न-जोखिम, सबसे सक्षम, या सबसे टिकाऊ भागीदारों की पहचान करने के लिए एक आगामी परियोजना के लिए।
• मूल्यांकन: विक्रेता प्रलेखन, प्रमाणपत्र, और ऑडिट साक्ष्य का मूल्यांकन करने के लिए एआई लागू करें। मॉडल असंगतता या विसंगतियों को झंडा उठा सकते हैं जो जोखिम का संकेत दे सकते हैं, विश्लेषकों को सबसे महत्वपूर्ण चीजों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करते हैं।
• लचीलापन योजना: व्यवधान के प्रभाव का अनुकरण करने के लिए एआई का उपयोग करें। एक क्षेत्र में प्रतिबंध या एक सामग्री पर नियामक प्रतिबंध आपके आपूर्ति आधार को कैसे प्रभावित करेगा? एआई जटिल व्यापार, भौगोलिक, और निर्भरता डेटा को संसाधित कर सकता है ताकि परिणामों को मॉडल कर सके और संकट की योजनाओं को मजबूत कर सके।

प्रत्येक उपयोग के मामले में मूल्य वितरित करता है जब यह जानबूझकर और शासन के साथ तैनात किया जाता है। जो संगठन वास्तविक सफलता देखते हैं वे वे नहीं हैं जो सबसे अधिक स्वचालन करते हैं। वे वे हैं जो छोटे से शुरू करते हैं, सोच-समझकर स्वचालन करते हैं, और बार-बार अनुकूलन करते हैं।

टीपीआरएम में जिम्मेदार एआई की ओर निर्माण

जैसे ही संगठन टीपीआरएम में एआई के साथ प्रयोग करना शुरू करते हैं, सबसे प्रभावी कार्यक्रम नवाचार के साथ जिम्मेदारी को संतुलित करते हैं। एआई को पर्यवेक्षण को मजबूत करना चाहिए, न कि इसे बदलना चाहिए।

थर्ड-पार्टी जोखिम प्रबंधन में, सफलता केवल यह नहीं मापी जाती है कि आप कितनी तेजी से एक विक्रेता का मूल्यांकन कर सकते हैं; यह मापा जाता है कि जोखिम कितनी सटीक रूप से पहचाने जाते हैं और सुधारात्मक कार्रवाइयां कितनी प्रभावी ढंग से लागू की जाती हैं। जब एक विक्रेता विफल होता है या एक अनुपालन मुद्दा सुर्खियों में आता है, तो कोई नहीं पूछता है कि प्रक्रिया कितनी कुशल थी। वे पूछते हैं कि यह कैसे शासित था।

यह प्रश्न, “यह कैसे शासित है“, जल्द ही वैश्विक हो रहा है। जैसे ही एआई को अपनाने की गति तेज होती है, विनियमन दुनिया भर में “जिम्मेदार” का क्या अर्थ है, इसकी परिभाषा कर रहे हैं – बहुत अलग तरीकों से। ईयू एआई अधिनियम ने एक जोखिम-आधारित ढांचे के साथ टोन सेट किया है जो उच्च-जोखिम वाली प्रणालियों के लिए पारदर्शिता और जिम्मेदारी की मांग करता है। इसके विपरीत, संयुक्त राज्य अमेरिका एक अधिक विकेन्द्रीकृत पथ का पालन कर रहा है, जो स्वैच्छिक मानकों जैसे एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढांचे के साथ नवाचार पर जोर दे रहा है। अन्य क्षेत्र, जिनमें जापान, चीन, और ब्राजील शामिल हैं, अपने स्वयं के संस्करण विकसित कर रहे हैं जो मानवाधिकार, पर्यवेक्षण, और राष्ट्रीय प्राथमिकताओं को विशिष्ट एआई शासन मॉडल में मिलाते हैं।

वैश्विक उद्यमों के लिए, ये विचलित दृष्टिकोण जटिलता की नई परतें जोड़ते हैं। एक विक्रेता जो यूरोप में काम करता है उसे सख्त रिपोर्टिंग दायित्वों का सामना करना पड़ सकता है, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका में एक विक्रेता के पास अधिक लचीली अपेक्षाएं हो सकती हैं लेकिन अभी भी विकसित हो रही हैं। प्रत्येक “जिम्मेदार एआई” की परिभाषा जोखिम का मूल्यांकन, निगरानी, और स्पष्टीकरण के लिए नюांस जोड़ती है।

जोखिम नेताओं को अनुकूलनीय पर्यवेक्षण संरचनाओं की आवश्यकता है जो बदलते नियमों के साथ लचीलेपन के साथ-साथ पारदर्शिता और नियंत्रण को बनाए रख सकें। सबसे उन्नत कार्यक्रम अपने टीपीआरएम संचालन में सीधे शासन को एम्बेड कर रहे हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि हर एआई-संचालित निर्णय स्पष्ट, ट्रेस किया जा सकता है, और किसी भी न्यायालय में बचाव किया जा सकता है – चाहे जुरिस्डिक्शन कुछ भी हो।

शुरू करने के लिए

जिम्मेदार एआई को वास्तविकता में बदलने के लिए नीति बयानों से अधिक की आवश्यकता है। इसका अर्थ है सही नींव रखना: साफ डेटा, स्पष्ट जिम्मेदारी, और निरंतर पर्यवेक्षण। यहाँ इसका क्या अर्थ है:

• प्रारंभ से मानकीकरण करें। स्वचालन से पहले साफ, सुसंगत डेटा और संरेखित प्रक्रियाओं की स्थापना करें। एक चरणबद्ध दृष्टिकोण लागू करें जो एआई को आपके जोखिम कार्यक्रम में चरणबद्ध तरीके से एकीकृत करता है, प्रत्येक चरण का परीक्षण, सत्यापन, और परिष्करण करता है इससे पहले कि आप इसे स्केल करें। डेटा अखंडता, गोपनीयता, और पारदर्शिता को शुरू से ही अनन्य बनाएं। एआई जो अपने तर्क को स्पष्ट नहीं कर सकता है, या जो सत्यापित इनपुट पर निर्भर नहीं करता है, जोखिम को कम करने के बजाय जोखिम को बढ़ाता है।
• छोटा शुरू करें और अक्सर प्रयोग करें। सफलता गति के बारे में नहीं है। नियंत्रित पायलट लॉन्च करें जो एआई को विशिष्ट, अच्छी तरह से समझे जाने वाले समस्याओं पर लागू करते हैं। दस्तावेज़ कैसे मॉडल प्रदर्शन करते हैं, निर्णय कैसे किए जाते हैं, और कौन उन्हें जिम्मेदार है। महत्वपूर्ण चुनौतियों की पहचान करें और उन्हें कम करें जो अधिकांश जनरेटिव एआई परियोजनाओं को व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने से रोकते हैं, जिनमें डेटा गुणवत्ता, गोपनीयता, और नियामक बाधाएं शामिल हैं।
• हमेशा शासन करें। एआई को व्यवधान का कारण बनने में मदद नहीं करनी चाहिए। एआई को किसी अन्य प्रकार के जोखिम की तरह मानें। एआई का मूल्यांकन करने के लिए स्पष्ट नीतियां और आंतरिक विशेषज्ञता स्थापित करें कि आपका संगठन और इसके तीसरे पक्ष इसका उपयोग कैसे करते हैं। जैसे ही नियम दुनिया भर में विकसित होते हैं, पारदर्शिता बनी रहनी चाहिए। जोखिम नेताओं को हर एआई-संचालित अंतर्दृष्टि को उसके डेटा स्रोतों और तर्क तक वापस ले जाने में सक्षम होना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि निर्णय नियामकों, बोर्डों, और जनता सहित सभी की जांच के तहत खड़े हो सकते हैं।

टीपीआरएम में एआई के लिए कोई सार्वभौमिक नीले निशान नहीं है। हर कंपनी की परिपक्वता, नियामक वातावरण, और जोखिम सहनशीलता यह निर्धारित करेगी कि एआई कैसे लागू किया जाता है और मूल्य प्रदान करता है, लेकिन सभी कार्यक्रमों को इरादे से बनाया जाना चाहिए। तैयार को स्वचालित करें, स्वचालित को शासित करें, और प्रौद्योगिकी और इसके आसपास के नियमों के रूप में निरंतर अनुकूलन करें।