Все хотят использовать ИИ в управлении рисками, но немногие готовы к этому

Все спешат внедрить ИИ. Но в управлении рисками третьих сторон (TPRM) эта спешка может стать самым большим риском.

ИИ зависит от структуры: чистых данных, стандартизированных процессов и последовательных результатов. Однако большинство программ TPRM не имеют этих основ. Некоторые организации имеют выделенных руководителей по риску, определенные программы и оцифрованные данные. Другие управляют рисками вручную с помощью электронных таблиц и общих дисков. Некоторые работают под плотным регулирующим контролем, в то время как другие принимают гораздо больший риск. Нет двух одинаковых программ, и зрелость все еще сильно варьируется после 15 лет усилий.

Эта вариативность означает, что внедрение ИИ в TPRM не произойдет через скорость или унификацию. Оно произойдет через дисциплину, и эта дисциплина начинается с реалистичного понимания текущего состояния, целей и аппетита к риску вашей программы.

Как узнать, готова ли ваша программа к ИИ

Не каждая организация готова к ИИ, и это нормально. Недавнее исследование MIT показало, что 95% проектов по генеративному ИИ терпят неудачу. Согласно Gartner, 79% технологических покупателей говорят, что они сожалеют о своей последней покупке, потому что проект не был должным образом спланирован.

В TPRM готовность к ИИ не является переключателем, который можно включить. Это прогресс, и отражение того, насколько структурирована, связана и управляема ваша программа. Большинство организаций находятся где-то на кривой зрелости, которая варьируется от неструктурированной до гибкой, и понимание, где вы находитесь, является первым шагом к эффективному и ответальному использованию ИИ.

На ранних этапах программы рисков в основном ручные, зависят от электронных таблиц, институциональной памяти и фрагментированного владения. Есть мало формальной методологии или последовательного надзора за рисками третьих сторон. Информация о поставщиках может храниться в электронных письмах или в головах нескольких ключевых людей, и процесс работает, пока не сломается. В этой среде ИИ будет бороться за разделение шума и информации, и технология будет усиливать несоответствия, а не устранять их.

По мере зрелости программ структура начинает формироваться: рабочие процессы становятся стандартизированными, данные оцифровываются, и ответственность расширяется на все отделы. Здесь ИИ начинает добавлять реальную ценность. Но даже хорошо определенные программы часто остаются изолированными, ограничивая видимость и информацию.

Настоящая готовность возникает, когда эти изоляции разрушаются и управление становится общим. Интегрированные и гибкие программы соединяют данные, автоматизацию и ответственность во всей компании, позволяя ИИ найти свою опору — превращая несвязанную информацию в интеллект и поддерживая более быстрое и прозрачное принятие решений.

Понимая, где вы находитесь и куда хотите идти, вы можете построить основу, которая превратит ИИ из блестящего обещания в真正е умножающую силу.

Почему один размер не подходит всем, несмотря на зрелость программы

Даже если две компании имеют гибкие программы рисков, они не будут следовать одному и тому же курсу для внедрения ИИ, и они не увидят одинаковых результатов. Каждая компания управляет разной сетью третьих сторон, работает под уникальными правилами и принимает разные уровни риска.

Банки, например, сталкиваются с жесткими требованиями регулирования в отношении защиты данных и конфиденциальности в услугах, предоставляемых третьими сторонами. Их толерантность к ошибкам, сбоям или нарушениям практически равна нулю. Производители потребительских товаров, с другой стороны, могут принять больший операционный риск в обмен на гибкость или скорость, но не могут позволить себе сбои, которые влияют на критические сроки поставки.

Каждая организация определяет свою толерантность к риску, которая определяет, сколько неопределенности она готова принять, чтобы достичь своих целей, и в TPRM эта граница постоянно меняется. Поэтому готовые модели ИИ редко работают. Применение общей модели в такой переменчивой области создает слепые пятна вместо ясности — создавая необходимость в более целенаправленных, настраиваемых решениях.

Более умный подход к ИИ — модульный. Развертывайте ИИ там, где данные сильны, а цели ясны, затем масштабируйте оттуда. Общие случаи использования включают:

• Исследование поставщиков: Используйте ИИ, чтобы просеять тысячи потенциальных поставщиков, выявляя поставщиков с наименьшим риском, наиболее способных или наиболее устойчивых партнеров для предстоящего проекта.
• Оценка: Примените ИИ для оценки документации поставщика, сертификатов и доказательств аудита. Модели могут выделить несоответствия или аномалии, которые могут указывать на риск, освобождая аналитиков от необходимости сосредотачиваться на том, что имеет наибольшее значение.
• Планирование устойчивости: Используйте ИИ, чтобы смоделировать эффекты сбоев. Как бы санкции в регионе или запрет на материал повлияли на вашу базу поставщиков? ИИ может обработать сложные торговые, географические и зависимые данные, чтобы смоделировать результаты и укрепить планы на случай непредвиденных обстоятельств.

Каждый из этих случаев использования дает ценность, когда развертывается намеренно и поддерживается управлением. Организации, которые видят реальный успех с ИИ в управлении рисками и цепочками поставок, не те, которые автоматизируют все. Они те, кто начинает с малого, автоматизирует с намерением и часто адаптируется.

Строительство ответственного ИИ в TPRM

Когда организации начинают экспериментировать с ИИ в TPRM, наиболее эффективные программы балансируют инновации с подотчетностью. ИИ должен укреплять надзор, а не заменять его.

В управлении рисками третьих сторон успех не измеряется только тем, насколько быстро вы можете оценить поставщика; он измеряется тем, насколько точно выявлены риски и насколько эффективно реализованы корректирующие действия. Когда поставщик терпит неудачу или вопрос о соблюдении требований попадает в заголовки, никто не спрашивает, насколько эффективен был процесс. Они спрашивают, как он был управляем.

Этот вопрос, «как он управляется», быстро становится глобальным. По мере ускорения внедрения ИИ регулирующие органы по всему миру определяют, что означает «ответственный» ИИ очень разными способами. Закон ЕС об ИИ задал тон, установив основу, основанную на риске, которая требует прозрачности и подотчетности для систем высокого риска. Напротив, Соединенные Штаты следуют более децентрализованному пути, подчеркивая инновации вместе с добровольными стандартами, такими как рамка управления рисками ИИ NIST. Другие регионы, включая Японию, Китай и Бразилию, разрабатывают свои собственные вариации, сочетая права человека, надзор и национальные приоритеты в различные модели управления ИИ.

Для глобальных предприятий эти расходящиеся подходы вводят новые слои сложности. Поставщик, работающий в Европе, может столкнуться с жесткими требованиями отчетности, в то время как в США ожидания могут быть более мягкими, но все еще развивающимися. Каждое определение «ответственного ИИ» добавляет нюансы к тому, как риск должен быть оценен, отслежен и объяснен.

Руководители по риску нуждаются в адаптируемых структурах надзора, которые могут гибко реагировать на меняющиеся правила, сохраняя при этом прозрачность и контроль. Наиболее продвинутые программы встраивают управление直接 в свои операции TPRM, гарантируя, что каждое решение, принимаемое с помощью ИИ, может быть объяснено, отслежено и защищено — независимо от юрисдикции.

Как начать

Превращение ответственного ИИ в реальность требует больше, чем заявлений о политике. Это означает создание правильных основ: чистых данных, ясной подотчетности и непрерывного надзора. Вот как это выглядит.

• Стандартизируйте с самого начала. Установите чистые, последовательные данные и согласованные процессы до автоматизации. Реализуйте фазовый подход, который интегрирует ИИ шаг за шагом в вашу программу рисков, тестируя, проверяя и совершенствуя каждую фазу, прежде чем масштабировать. Сделайте целостность данных, конфиденциальность и прозрачность незыблемыми с самого начала. ИИ, который не может объяснить свою логику или полагается на непроверенные входные данные, вводит риск, а не снижает его.
• Начните с малого и экспериментируйте часто. Успех не заключается в скорости. Запустите контролируемые пилотные проекты, которые применяют ИИ к конкретным, хорошо понимаемым проблемам. Документируйте, как модели работают, как принимаются решения и кто за них отвечает. Выявите и смягчите критические проблемы, включая качество данных, конфиденциальность и регулируемые препятствия, которые мешают большинству проектов по генеративному ИИ приносить бизнес-ценность.
• Всегда управляйте. ИИ должен помочь предвидеть сбои, а не вызывать их. Относитесь к ИИ как к любой другой форме риска. Установите четкие политики и внутреннюю экспертизу для оценки того, как ваша организация и ее третьи стороны используют ИИ. По мере эволюции правил во всем мире прозрачность должна оставаться постоянной. Руководители по риску должны быть в состоянии отслеживать каждое решение, принимаемое с помощью ИИ, обратно к его источникам данных и логике, гарантируя, что решения выдерживают проверку со стороны регулирующих органов, советов и общественности.

Нет универсального плана для ИИ в TPRM. Зрелость каждой компании, регулирующая среда и толерантность к риску будут формировать, как ИИ внедряется и создает ценность, но все программы должны быть построены с намерением. Автоматизируйте то, что готово, управляйте тем, что автоматизировано, и постоянно адаптируйтесь, поскольку технология и правила вокруг нее развиваются.