Iedereen wil AI in risicobeheer. Weinigen zijn er klaar voor

Iedereen haast zich om AI in te zetten. Maar bij derdenrisicobeheer (TPRM) kan die haast het grootste risico van alle zijn.

AI is afhankelijk van structuur: schone data, gestandaardiseerde processen en consistente resultaten. Toch ontbreken die fundamenten bij de meeste TPRM-programma’s. Sommige organisaties hebben gewijd risicoleiders, gedefinieerde programma’s en gedigitaliseerde data. Andere beheren risico’s op een ad-hoc-manier via spreadsheets en gedeelde drives. Sommige opereren onder strikte regelgevingscontrole, terwijl anderen een groter risico accepteren. Geen twee programma’s zijn hetzelfde, en de volwassenheid varieert nog steeds sterk na 15 jaar inspanning.

Deze variabiliteit betekent dat de adoptie van AI in TPRM niet zal gebeuren door middel van snelheid of uniformiteit. Het zal gebeuren door middel van discipline, en die discipline begint met realistisch zijn over de huidige staat, doelen en risicobereidheid van uw programma.

Hoe weet u of uw programma klaar is voor AI

Niet elke organisatie is klaar voor AI, en dat is okay. Een recente studie van MIT vond 95% van de GenAI-projecten mislukken. En volgens Gartner zeggen 79% van de technologie-kopers dat ze spijt hebben van hun laatste aankoop omdat het project niet goed was gepland.

Bij TPRM is AI-klaarheid geen schakelaar die u omzet. Het is een progressie, en een weerspiegeling van hoe gestructureerd, verbonden en beheerd uw programma is. De meeste organisaties vallen ergens langs een volwassenheidscurve die varieert van ad-hoc tot agile, en weten waar u zich bevindt is de eerste stap naar het effectief en verantwoordelijk gebruiken van AI.

In de vroege stadia zijn risicoprogramma’s grotendeels handmatig, afhankelijk van spreadsheets, institutioneel geheugen en gefragmenteerd eigendom. Er is weinig formele methodologie of consistente toezicht op derdenrisico’s. Informatie over leveranciers kan leven in e-mailthreads of in de hoofden van een paar belangrijke mensen, en het proces werkt, totdat het niet werkt. In deze omgeving zal AI moeite hebben om ruis van inzicht te scheiden, en technologie zal inconsistentie versterken in plaats van elimineren.

Naarmate programma’s volwassen worden, begint structuur te ontstaan: workflows worden gestandaardiseerd, data wordt gedigitaliseerd en verantwoordelijkheid breidt zich uit over afdelingen. Hier begint AI echt waarde toe te voegen. Maar zelfs goed gedefinieerde programma’s blijven vaak gefragmenteerd, waardoor zichtbaarheid en inzicht worden beperkt.

Echte gereedheid ontstaat wanneer die silo’s afbreken en governance gedeeld wordt. Geïntegreerde en agile programma’s verbinden data, automatisering en verantwoordelijkheid over het hele bedrijf, waardoor AI zijn voet vindt – ongeconnecteerde informatie omzet in intelligentie en ondersteunt snellere, transparantere besluitvorming.

Door te begrijpen waar u bent en waar u naartoe wilt, kunt u de basis bouwen die AI van een mooi belofte in een echte krachtbron verandert.

Waarom één maat niet voor alle programma’s past, ondanks volwassenheid

Zelfs als twee bedrijven allebei agile risicoprogramma’s hebben, zullen ze niet dezelfde koers volgen voor AI-implementatie, noch zullen ze dezelfde resultaten zien. Elk bedrijf beheert een andere netwerk van derden, opereert onder unieke regelgeving en accepteert verschillende niveaus van risico.

Bijvoorbeeld, banken hebben te maken met strikte regelgevingsvereisten rond gegevensbescherming en -beveiliging binnen de diensten die door derden worden geleverd. Hun risicobereidheid voor fouten, uitval of inbreuken is nul. Consumentengoederenfabrikanten daarentegen accepteren mogelijk een groter operationeel risico in ruil voor flexibiliteit of snelheid, maar kunnen geen verstoringen tolereren die de kritieke leveringstijden beïnvloeden.

Elk bedrijf heeft een andere risicobereidheid, die bepaalt hoeveel onzekerheid het wil accepteren om zijn doelen te bereiken, en in TPRM verandert die lijn constant. Daarom werken standaard AI-modellen zelden. Het toepassen van een generieke model in een ruimte met zo veel variatie creëert blind spots in plaats van duidelijkheid – waardoor er een behoefte is aan meer doelgerichte, configureerbare oplossingen.

De slimme aanpak van AI is modulair. Implementeer AI waar data sterk is en doelen duidelijk zijn, en schaal dan van daaruit. Veelvoorkomende use cases zijn:

• Leveranciersonderzoek: Gebruik AI om door duizenden potentiële leveranciers te zoeken, de leveranciers met het laagste risico, de meest capabele of de meest duurzame partners voor een aanstaand project te identificeren.
• Beoordeling: Pas AI toe om leveranciersdocumentatie, certificaten en auditbewijs te evalueren. Modellen kunnen inconsistenties of afwijkingen markeren die risico kunnen aanduiden, waardoor analisten zich kunnen concentreren op wat het meest telt.
• Resilienceplanning: Gebruik AI om de gevolgen van verstoring te simuleren. Hoe zou een sanctie in een regio of een regelgevingsverbod op een materiaal uw leveranciersbasis beïnvloeden? AI kan complexe handels-, geografische en afhankelijkheidsdata verwerken om resultaten te modelleren en noodplannen te versterken.

Elk van deze use cases levert waarde op wanneer ze met opzet worden geïmplementeerd en ondersteund door governance. De organisaties die echt succes zien met AI in risico- en supplychainbeheer zijn niet degene die het meest automatiseren. Ze zijn degene die klein beginnen, met opzet automatiseren en vaak aanpassen.

Naar verantwoordelijke AI in TPRM bouwen

Terwijl organisaties beginnen met experimenteren met AI in TPRM, zijn de meest effectieve programma’s die innovatie in evenwicht brengen met verantwoordelijkheid. AI moet toezicht versterken, niet vervangen.

Bij derdenrisicobeheer wordt succes niet alleen gemeten door hoe snel u een leverancier kunt beoordelen; het wordt gemeten door hoe nauwkeurig risico’s worden geïdentificeerd en hoe effectief corrigerende acties zijn geïmplementeerd. Wanneer een leverancier faalt of een compliance-probleem de krant haalt, vraagt niemand hoe efficiënt het proces was. Ze vragen hoe het werd beheerd.

Die vraag, “hoe wordt het beheerd“, wordt snel wereldwijd. Naarmate de adoptie van AI versnelt, definiëren regelgevers over de hele wereld wat “verantwoord” betekent op heel verschillende manieren. De EU AI-wet heeft de toon gezet met een risicogebaseerd kader dat transparantie en verantwoordelijkheid voor hoogrisicosystemen eist. In tegenstelling daarvoor volgt de Verenigde Staten een meer gedecentraliseerde aanpak, waarbij innovatie naast vrijwillige normen zoals het NIST AI-risicobeheerkader wordt benadrukt. Andere regio’s, waaronder Japan, China en Brazilië, ontwikkelen hun eigen variaties die mensenrechten, toezicht en nationale prioriteiten combineren in verschillende modellen van AI-governance.

Voor wereldwijde ondernemingen introduceren deze afwijkende benaderingen nieuwe lagen van complexiteit. Een leverancier die in Europa opereert, kan te maken krijgen met strikte rapportageverplichtingen, terwijl een leverancier in de VS losere, maar nog steeds evoluerende, verwachtingen kan hebben. Elke definitie van “verantwoordelijke AI” voegt nuances toe aan hoe risico moet worden beoordeeld, gevolgd en uitgelegd.

Risicoleiders hebben aanpasbare toezichtstructuren nodig die kunnen flexen met veranderende regelgeving, terwijl transparantie en controle worden gehandhaafd. De meest geavanceerde programma’s integreren governance rechtstreeks in hun TPRM-operaties, waardoor elke AI-gedreven beslissing kan worden uitgelegd, getraceerd en verdedigd – ongeacht de rechtsgebied.

Hoe u kunt beginnen

Verantwoordelijke AI tot werkelijkheid maken vereist meer dan beleidsverklaringen. Het betekent dat de juiste fundamenten op hun plaats worden gezet: schone data, duidelijke verantwoordelijkheid en continue toezicht. Hier ziet dat eruit.

• Standaardiseer vanaf het begin. Stel schone, consistente data en afgestemde processen in voordat u automatisering toepast. Implementeer een gefaseerde aanpak die AI stap voor stap in uw risicoprogramma integreert, test, valideert en verfijnt elke fase voordat u deze opschalt. Maak gegevensintegriteit, privacy en transparantie ononderhandelbaar vanaf het begin. AI die zijn redenering niet kan verklaren, of die afhankelijk is van ongeverifieerde invoer, introduceert risico’s in plaats van ze te verminderen.
• Begin klein en experimenteer vaak. Succes gaat niet over snelheid. Lancering van gecontroleerde pilots die AI toepassen op specifieke, goed begrepen problemen. Documenteer hoe modellen presteren, hoe beslissingen worden genomen en wie verantwoordelijk is voor hen. Identificeer en mitigeer de kritieke uitdagingen, waaronder gegevenskwaliteit, privacy en regelgevingshinderpalen, die de meeste generatieve AI-projecten verhinderen om bedrijfswaarde te leveren.
• Beheer altijd. AI moet helpen bij het voorspellen van verstoring, niet meer verstoring veroorzaken. Behandel AI als elke andere vorm van risico. Stel duidelijke beleid en interne expertise in voor het evalueren van hoe uw organisatie en haar derden AI gebruiken. Naarmate regelgeving over de hele wereld evolueert, moet transparantie constant blijven. Risicoleiders moeten elke AI-gedreven inzicht kunnen traceren naar de gegevensbronnen en logica, waardoor beslissingen ondersteund kunnen worden door regelgevers, raden en het publiek.

Er is geen universeel blauwdruk voor AI in TPRM. Elk bedrijf heeft zijn eigen volwassenheid, regelgevingsomgeving en risicobereidheid die bepalen hoe AI wordt geïmplementeerd en waarde levert, maar alle programma’s moeten met opzet worden opgebouwd. Automatiseer wat klaar is, beheer wat geautomatiseerd is en pas voortdurend aan naarmate de technologie en de regels eromheen evolueren.