Alla vill ha AI inom riskhantering. Få är redo för det.

Alla tävlar om att implementera AI. Men inom tredjepartsriskhantering (TPRM) kan den kapplöpningen vara den största risken av alla.

AI är beroende av struktur: ren data, standardiserade processer och konsekventa resultat. Ändå saknar de flesta TPRM-program dessa grunder. Vissa organisationer har dedikerade riskledare, definierade program och digitaliserad data. Andra hanterar risker ad hoc genom kalkylblad och delade enheter. Vissa arbetar under strikt regulatorisk granskning, medan andra accepterar betydligt större risker. Inga två program är likadana, och mognaden varierar fortfarande kraftigt efter 15 års arbete.

Denna variation innebär att AI-implementering i TPRM inte kommer att ske genom hastighet eller enhetlighet. Det kommer att ske genom disciplin, och den disciplinen börjar med att vara realistisk om ditt programs nuvarande tillstånd, mål och riskaptit.

Hur man vet om ditt program är redo för AI

Inte alla organisationer är redo för AI, och det är okej. En nyligen genomförd MIT-studie fann 95 % av GenAI-projekten misslyckasOch enligt Gartner, 79 % av teknikköparna säger att de ångrar sitt senaste köp eftersom projektet inte var ordentligt planerat.

Inom TPRM är AI-beredskap inte en knapp man trycker på. Det är en utveckling och en återspegling av hur strukturerat, sammankopplat och styrt ditt program är. De flesta organisationer befinner sig någonstans längs en mognadskurva som sträcker sig från ad hoc till agil, och att veta var man befinner sig är det första steget mot att använda AI effektivt och ansvarsfullt.

I ett tidigt skede är riskprogram till stor del manuella och beroende av kalkylblad, institutionellt minne och fragmenterat ägarskap. Det finns få formella metoder eller konsekventa övervakningar av tredjepartsrisker. Leverantörsinformation kan finnas i e-posttrådar eller i huvudet på ett fåtal nyckelpersoner, och processen fungerar, tills den inte gör det längre. I den här miljön kommer AI att ha svårt att separera brus från insikter, och tekniken kommer att förstora inkonsekvens snarare än att eliminera den.

Allt eftersom programmen mognar börjar strukturen formas: arbetsflöden standardiseras, data digitaliseras och ansvarsskyldigheten utvidgas över avdelningar. Här börjar AI ge verkligt värde. Men även väldefinierade program förblir ofta isolerade, vilket begränsar synlighet och insikt.

Sann beredskap uppstår när dessa silos bryts ner och styrning blir gemensam. Integrerade och agila program kopplar samman data, automatisering och ansvarsskyldighet i hela företaget, vilket gör att AI kan hitta sin fotfäste – och omvandla lösryckt information till intelligens och stödja snabbare och mer transparent beslutsfattande.

Genom att förstå var du är och vart du vill åka kan du bygga grunden som förvandlar AI från ett glänsande löfte till en sann kraftmultiplikator.

Varför en storlek inte passar alla, trots programmets mognad

Även om två företag båda har agila riskprogram, kommer de inte att staka ut samma kurs för AI-implementering, och de kommer inte heller att se samma resultat. Varje företag hanterar ett annat nätverk av tredje parter, verkar under unika regler och accepterar olika risknivåer.

Banker, till exempel, står inför stränga regulatoriska krav gällande datasekretess och skydd inom de tjänster som tillhandahålls av tredjepartsleverantörer. Deras risktolerans för fel, avbrott eller dataöverträdelser är nära noll. Tillverkare av konsumtionsvaror, däremot, kan acceptera större operativ risk i utbyte mot flexibilitet eller hastighet, men har inte råd med störningar som påverkar kritiska leveranstider.

Varje organisations risktolerans definierar hur mycket osäkerhet den är villig att acceptera för att uppnå sina mål, och inom TPRM rör sig den gränsen ständigt. Det är därför färdiga AI-modeller sällan fungerar. Att tillämpa en generisk modell i ett område där denna variabel skapar blinda fläckar istället för tydlighet – vilket skapar ett behov av mer specialbyggda, konfigurerbara lösningar.

Det smartare tillvägagångssättet för AI är modulärt. Implementera AI där data är starka och målen är tydliga, och skala sedan upp därifrån. Vanliga användningsområden inkluderar:

• Leverantörsundersökning: Använd AI för att sålla igenom tusentals potentiella leverantörer och identifiera de partnerna med lägst risk, mest kapabla eller mest hållbara för ett kommande projekt.
• Bedömning: Använd AI för att utvärdera leverantörsdokumentation, certifieringar och revisionsbevis. Modeller kan flagga inkonsekvenser eller avvikelser som kan indikera risk, vilket frigör analytiker att fokusera på det som är viktigast.
• Planering för motståndskraft: Använd AI för att simulera ringeffekterna av störningar. Hur skulle sanktioner i en region eller ett regleringsförbud mot ett material påverka din leveransbas? AI kan bearbeta komplex handels-, geografisk och beroendedata för att modellera resultat och stärka beredskapsplaner.

Var och en av dessa användningsfall levererar värde när de implementeras avsiktligt och stöds av styrning. De organisationer som ser verklig framgång med AI inom risk- och leveranskedjehantering är inte de som automatiserar mest. Det är de som börjar smått, automatiserar med avsikt och anpassar sig ofta.

Bygga mot ansvarsfull AI i TPRM

I takt med att organisationer börjar experimentera med AI inom TPRM (Total Resource Management), balanserar de mest effektiva programmen innovation med ansvarsskyldighet. AI bör stärka tillsynen, inte ersätta den.

Inom tredjeparts riskhantering mäts framgång inte bara i hur snabbt man kan bedöma en leverantör; det mäts i hur noggrant risker identifieras och hur effektivt korrigerande åtgärder har implementerats. När en leverantör misslyckas eller ett efterlevnadsproblem hamnar i rubrikerna frågar ingen hur effektiv processen var. De frågar hur den styrdes.

Den frågan, "hur styrs det”, blir snabbt global. I takt med att AI-användningen accelererar definierar tillsynsmyndigheter runt om i världen vad ”ansvarsfull” innebär på väldigt olika sätt. Den EU:s AI-lag har satt tonen med ett riskbaserat ramverk som kräver transparens och ansvarsskyldighet för högrisksystem. Däremot USA följer en mer decentraliserad väg, med betoning på innovation tillsammans med frivilliga standarder som NIST AI Risk Management FrameworkAndra regioner, inklusive Japan, Kina och Brasilien, utvecklar sina egna varianter som blandar mänskliga rättigheter, tillsyn och nationella prioriteringar i distinkta modeller för AI-styrning.

För globala företag introducerar dessa olika tillvägagångssätt nya lager av komplexitet. En leverantör som är verksam i Europa kan ha stränga rapporteringsskyldigheter, medan en i USA kan ha lösare men fortfarande föränderliga förväntningar. Varje definition av "ansvarsfull AI" nyanserar hur risker måste bedömas, övervakas och förklaras.

Riskansvariga behöver anpassningsbara tillsynsstrukturer som kan anpassas till förändrade regelverk samtidigt som de bibehåller transparens och kontroll. De mest avancerade programmen integrerar styrning direkt i sin TPRM-verksamhet, vilket säkerställer att varje AI-drivet beslut kan förklaras, spåras och försvaras – oavsett jurisdiktion.

Hur du kommer igång

Att förverkliga ansvarsfull AI kräver mer än policyuttalanden. Det innebär att lägga rätt grund: rena data, tydlig ansvarsskyldighet och kontinuerlig tillsyn. Så här ser det ut.

• Standardisera från början. Etablera rena, konsekventa data och samordnade processer före automatisering. Implementera en etappvis metod som integrerar AI steg för steg i ert riskprogram, och testar, validerar och förfinar varje fas före skalning. Gör dataintegritet, integritet och transparens icke-förhandlingsbara från början. AI som inte kan förklara sitt resonemang, eller som förlitar sig på overifierade indata, introducerar risk snarare än att minska den.
• Börja smått och experimentera ofta. Framgång handlar inte om hastighet. Lansera kontrollerade pilotprojekt som tillämpar AI på specifika, väl förstådda problem. Dokumentera hur modeller presterar, hur beslut fattas och vem som är ansvarig för dem. Identifiera och minska de kritiska utmaningarna, inklusive datakvalitet, integritet och regulatoriska hinder, som hindrar de flesta generativa AI-projekt från att leverera affärsvärde.
• Alltid styra. AI bör bidra till att förutse störningar, inte orsaka mer av dem. Behandla AI som alla andra former av risker. Upprätta tydliga policyer och intern expertis för att utvärdera hur din organisation och dess tredje parter använder AI. I takt med att regelverk utvecklas över hela världen måste transparensen förbli konstant. Riskansvariga bör kunna spåra varje AI-driven insikt tillbaka till dess datakällor och logik, vilket säkerställer att beslut håller under granskning av både tillsynsmyndigheter, styrelser och allmänheten.

Det finns ingen universell ritning för AI inom TPRM. Varje företags mognad, regelverk och risktolerans kommer att forma hur AI implementeras och levererar värde, men alla program bör byggas med avsikt. Automatisera det som är klart, styr det som automatiseras och anpassa dig kontinuerligt i takt med att tekniken och reglerna kring den utvecklas.