Sissejuhatus
Tänapäeva kiiresti muutuvas ja keerulises ärikeskkonnas on riskijuhtimine muutunud iga eduka äristrateegia oluliseks osaks. Organisatsioonid seisavad pidevalt silmitsi uute ja arenevate riskidega, mis võivad oluliselt mõjutada nende tegevust, finantsolukorda, mainet ja isegi ellujäämist. Nende riskide maandamiseks kasutavad ettevõtted tehisintellekti ja masinõppetehnoloogiat, et aidata riske tuvastada, analüüsida ja juhtida. Selles artiklis uuritakse tehisintellekti ja masinõppe eeliseid riskijuhtimisel ning seda, kuidas ettevõtted saavad neid tehnoloogiaid riski vähendamiseks ja kasumlikkuse suurendamiseks tõhusalt kasutada.
Mis on riskijuhtimine?
Enne tehisintellekti ja masinõppe eelistesse sukeldumist riskijuhtimisel on oluline mõista, mida riskijuhtimine endast kujutab. Riskijuhtimine on protsess, mille käigus tuvastatakse, hinnatakse ja kontrollitakse riske, mis võivad organisatsiooni eesmärke negatiivselt mõjutada. Eesmärk on minimeerida nende riskide mõju, töötades välja ja rakendades riskijuhtimisplaani, mis sisaldab strateegiaid, poliitikaid ja protseduure.
AI ja masinõppe roll riskijuhtimises
AI ja masinõppetehnoloogia on muutnud ettevõtete riskijuhtimise viisi. Neid tehnoloogiaid võimendades saavad ettevõtted nüüd automatiseerida riskide tuvastamise, analüüsimise ja juhtimise protsessi, mille tulemuseks on täpsemad ja tõhusamad riskijuhtimisstrateegiad. AI ja masinõppe algoritmid suudavad töödelda reaalajas suuri andmemahte, tuvastada mustreid ja teha nende andmete põhjal ennustusi, võimaldades ettevõtetel teha teadlikke otsuseid.
Riski tuvastamine
Tehisintellekti ja masinõppe üks olulisi eeliseid riskijuhtimisel on võimalus riske tõhusamalt tuvastada. Analüüsides suuri andmemahtusid erinevatest allikatest, sealhulgas ajaloolistest andmetest, sotsiaalmeediast ja uudistevoogudest, suudavad AI algoritmid tuvastada võimalikke riske, mis võisid inimestel kahe silma vahele jääda. Masinõppe algoritmid saavad õppida ka varasematest riskisündmustest ja tuvastada sarnaseid mustreid, mis võivad viidata uuele riskile.
Riskianalüüs
Kui risk on tuvastatud, aitavad tehisintellekt ja masinõpe riski analüüsida ja hinnata. AI algoritmid saavad analüüsida erinevatest allikatest pärit andmeid, et teha kindlaks riskisündmuse tõenäosus ja mõju. Masinõpe võib analüüsida ka ajaloolisi andmeid, et tuvastada suundumusi ja mustreid, mis võiksid anda ülevaate riskisündmuse võimalikust mõjust.
Riski maandamine
Pärast riski analüüsimist ja hindamist peavad ettevõtted välja töötama ja rakendama riskide maandamise strateegia. AI ja masinõpe võivad aidata ettevõtetel ajalooliste andmete ja praeguste suundumuste põhjal välja selgitada parimad riskide maandamise strateegiad. Masinõppe algoritmid saavad õppida ka varasematest riskisündmustest ja määrata andmete põhjal kõige tõhusamad riskide maandamise strateegiad.
AI ja masinõppe eelised riskijuhtimisel
Tehisintellekti ja masinõppe kasutamisel riskijuhtimisel on palju eeliseid. Need sisaldavad:
Täiustatud riskide tuvastamine
Tehisintellekt ja masinõpe võivad aidata ettevõtetel tuvastada riske, mis võisid traditsiooniliste riskijuhtimismeetodite abil kahe silma vahele jääda. Analüüsides suuri andmemahtusid, sealhulgas sotsiaalmeedia vooge, uudistevooge ja ajaloolisi andmeid, suudavad AI algoritmid tuvastada võimalikke riske, mida ei pruugi traditsiooniliste riskijuhtimistehnikate abil tuvastada.
Täiustatud riskianalüüs
AI ja masinõpe võivad aidata ettevõtetel riske täpsemalt analüüsida ja hinnata. Suurte andmemahtude analüüsimisel saavad masinõppe algoritmid tuvastada mustreid ja suundumusi, mis võivad viidata riskisündmuse tõenäosusele ja mõjule. See teave võib aidata ettevõtetel riskijuhtimisstrateegiate väljatöötamisel teha teadlikke otsuseid.
Suurenenud efektiivsus
Riskihaldusprotsessi automatiseerimisega võivad AI ja masinõpe aidata ettevõtetel tõhusust parandada. Reaalajas andmeid analüüsides saavad ettevõtted tekkivatele riskidele kiiremini reageerida, vähendades riskisündmuse mõju.
Kulude kokkuhoid
Riske tõhusamalt tuvastades ja maandades saavad ettevõtted kokku hoida riskijuhtumitega seotud kulusid. Riskijuhtumi haldamise kulud võivad olla märkimisväärsed, sealhulgas maine kahjustamine, õigusabikulud ja saamata jäänud tulu. Kasutades tehisintellekti ja masinõpet riskide tuvastamiseks ja maandamiseks, saavad ettevõtted säästa riskijuhtimisega seotud kulusid.
Riskijuhtimise ennustav analüüs
Tehisintellekti ja masinõppe üks olulisemaid eeliseid riskide juhtimisel on nende võime pakkuda ennustavat analüüsi. Ennustav analüütika kasutab ajalooliste andmete analüüsimiseks ja mustrite tuvastamiseks algoritme, mida saab seejärel kasutada tulevaste sündmuste ennustamiseks. Riskijuhtimises saab ennustavat analüütikat kasutada võimalike riskide tuvastamiseks enne nende tekkimist, võimaldades ettevõtetel võtta ennetavaid meetmeid nende riskide maandamiseks.
Näiteks saavad pangad kasutada ennustavat analüütikat klientide tuvastamiseks, kellel on oht oma laenumakseid mitte maksta. Analüüsides ajaloolisi andmeid laenukohustuste täitmata jätmise kohta, saavad pangad tuvastada kõige tõenäolisemalt maksehäireid tegevate klientide tunnused ja astuda samme maksejõuetuse riski vähendamiseks. See võib hõlmata laenu intressimäära korrigeerimist, tagatise nõudmist või laenusumma vähendamist.
Ennustavat analüütikat saab kasutada ka võimalike pettuste ja muude riskide tuvastamiseks. Andmete mustreid analüüsides saavad masinõppe algoritmid tuvastada kahtlase tegevuse ja hoiatada riskijuhte võimalike riskide eest. See võib aidata vältida rahalisi kaotusi ja kaitsta ettevõtteid mainekahju eest.
AI ja masinõppe rakendamise väljakutsed riskijuhtimises
Kuigi tehisintellekti ja masinõppe eelised riskijuhtimisel on märkimisväärsed, on nende tehnoloogiate rakendamisel ka mõningaid väljakutseid.
Andmete kvaliteet ja eelarvamus
Tehisintellekti ja masinõppe rakendamisel riskijuhtimises üks olulisemaid väljakutseid on algoritmide koolitamiseks kasutatavate andmete kvaliteedi tagamine. Kui andmed on puudulikud, ebatäpsed või kallutatud, annavad algoritmid ebatäpseid tulemusi.
Näiteks kui krediidiriski mudeli koolitamiseks kasutatavad andmed sisaldavad ainult konkreetse geograafilise piirkonna andmeid, ei pruugi mudel täpselt ennustada krediidiriski väljaspool seda piirkonda asuvate klientide jaoks. Samamoodi, kui pettuste tuvastamise mudeli koolitamiseks kasutatavad andmed sisaldavad ainult teatud tüüpi tehingute andmeid, ei pruugi mudel muud tüüpi tehingute puhul pettust täpselt tuvastada.
Selle väljakutse lahendamiseks peavad ettevõtted tagama, et nende andmed on täpsed, täielikud ja esindavad analüüsitavat elanikkonda. Samuti peavad nad olema teadlikud andmete võimalikest eelarvamustest ja võtma meetmeid nende eelarvamuste leevendamiseks.
Läbipaistvuse ja tõlgendatavuse puudumine
Teine väljakutse AI ja masinõppe rakendamisel riskijuhtimises on algoritmide läbipaistvuse ja tõlgendatavuse puudumine. Paljud masinõppe algoritmid on "mustad kastid", mis tähendab, et on raske mõista, kuidas nad oma järeldustele jõuavad.
Läbipaistvuse ja tõlgendatavuse puudumine võib muuta riskijuhtidel keeruliseks algoritmide loodud tulemuste usaldamise. Samuti võib see raskendada nende tulemuste selgitamist reguleerivatele asutustele, klientidele ja teistele sidusrühmadele.
Selle väljakutse lahendamiseks peavad ettevõtted töötama selle nimel, et töötada välja läbipaistvamad ja tõlgendatavamad masinõppe algoritmid. See võib hõlmata selliste tehnikate kasutamist nagu seletatav AI, mis on loodud tehisintellekti algoritmide otsustusprotsessi läbipaistvamaks ja arusaadavamaks muutmiseks.
nõuetele vastavuse
Lõpuks peavad ettevõtted tagama, et tehisintellekti ja masinõppe kasutamine riskijuhtimisel vastaks regulatiivsetele nõuetele. Tehisintellekti ja masinõppe kasutamisele finantsteenustes kehtivad mitmed eeskirjad, sealhulgas isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR) ja finantsinstrumentide turgude direktiiv (MiFID II).
Nende eeskirjade järgimiseks peavad ettevõtted tagama, et nad on läbipaistvad selle kohta, kuidas nad kasutavad tehisintellekti ja masinõpet oma riskijuhtimisprotsessides. Samuti peavad nad tagama, et nad kaitsevad klientide andmeid ja järgivad andmekaitsenõudeid.
Tehisintellekti ja masinõppe tulevik riskijuhtimiseks
Kuna tehisintellekt ja masinõpe arenevad edasi, näib riskijuhtimise tulevik üha enam automatiseeritud. Kuigi alati on vaja inimeste teadmisi ja otsustusvõimet, võivad AI ja masinõpe anda väärtuslikku tuge, analüüsides andmeid, tuvastades mustreid ja tuvastades reaalajas võimalikke riske.
Üks valdkond, kus tehisintellektil ja masinõppel on eeldatavasti üha olulisem roll, on küberriskide juhtimine. Kuna ettevõtted sõltuvad rohkem digitaaltehnoloogiast ja andmetest, suureneb küberrünnakute ja andmetega seotud rikkumiste oht. Tehisintellekt ja masinõpe võivad aidata tuvastada ettevõtte võrgu potentsiaalseid haavatavusi, analüüsida kahtlase tegevuse mustreid ja reageerida kiiresti võimalikele ohtudele.
Teine valdkond, kus tehisintellekt ja masinõpe muutuvad tõenäoliselt levinumaks, on finantsriskide juhtimine. Fintechi ja digitaalse panganduse tõusuga muutub finantssektor üha keerukamaks ning pidevalt arendatakse uusi tooteid ja teenuseid. Tehisintellekt ja masinõpe võivad aidata finantsasutustel jälgida ja analüüsida oma kokkupuudet erinevat tüüpi riskidega, alates krediidiriskist kuni tururiskini ja lõpetades operatsiooniriskiga.
Üldiselt tundub tehisintellekti ja masinõppe tulevik riskide juhtimiseks paljulubav. Kuigi on veel probleeme, mida tuleb ületada, nagu vajadus täpsete ja usaldusväärsete andmete järele ning võimalikud nihked algoritmides, on nende tehnoloogiate eelised muutumas üha selgemaks. Reaalajas ülevaadet ja analüüsi pakkudes võivad AI ja masinõpe aidata ettevõtetel teha paremaid otsuseid, minimeerida riske ja parandada üldist jõudlust.
Visure Requirements ALM platvorm
Visure Solutions, juhtiv riskihaldustarkvara ALM (Application Lifecycle Management) pakkuja, on teatanud oma pöördelisest rollist AI-tehnoloogia integreerimisel oma toodetesse. Eeldatakse, et see areng suurendab märkimisväärselt Visure'i pakkumiste võimekust, kuulutades järgmise põlvkonna riskihaldustööriistade tulekut.
Sellised lahendused nagu Visure'i aruandehaldur juhtiv nõuete haldamise tööriistade pakkuja, kes pakub igakülgset koostööl põhinevat ALM-i platvormi, saab riskijuhtimist toetada, aidates edastada vajalikke tõendeid normide järgimise kohta, nõuete spetsifikatsioone, testiseansside kokkuvõtteid, juhtpaneele või vajaduse korral muud vajalikku väljundit peaaegu igas vormingus , mis hõlmab kõiki organisatsioonide aruandlusvajadusi.
Visure FMEA laiendusega saavad insenerimeeskonnad täieliku kasutusvalmis lahenduse, mis näitab projekti riske ja võimalikke ohte ning nende vastavaid väärtusi avastamise, tõsiduse, esinemise ja mis tahes vajaliku teabe, näiteks potentsiaali kohta.
Järeldus
AI ja masinõpe võivad muuta finantsteenuste riskijuhtimist. Analüüsides suuri andmemahtusid ja tuvastades mustreid, võivad need tehnoloogiad aidata ettevõtetel tuvastada võimalikke riske ja võtta ennetavaid meetmeid nende riskide maandamiseks.
Tehisintellekti ja masinõppe rakendamisel riskijuhtimises on aga ka olulisi väljakutseid. Ettevõtted peavad tagama, et nende andmed on täpsed ja esinduslikud, töötama läbipaistvamate ja paremini tõlgendatavate algoritmide väljatöötamise nimel ning järgima regulatiivseid nõudeid.
