ШІ та машинне навчання для управління ризиками

Зміст

Вступ

У сучасному складному бізнес-середовищі, яке швидко змінюється, управління ризиками стало невід’ємною частиною будь-якої успішної бізнес-стратегії. Організації постійно стикаються з новими та змінними ризиками, які можуть мати значний вплив на їх діяльність, фінанси, репутацію та навіть виживання. Щоб пом’якшити ці ризики, компанії звертаються до технології штучного інтелекту та машинного навчання, які допомагають визначати, аналізувати ризики та керувати ними. У цій статті досліджуються переваги штучного інтелекту та машинного навчання в управлінні ризиками, а також те, як компанії можуть ефективно використовувати ці технології для зменшення ризиків і підвищення прибутковості.

Що таке управління ризиками?

Перш ніж занурюватися в переваги ШІ та машинного навчання в управлінні ризиками, важливо зрозуміти, що передбачає управління ризиками. Управління ризиками – це процес виявлення, оцінки та контролю ризиків, які можуть негативно вплинути на цілі організації. Метою є мінімізація впливу цих ризиків шляхом розробки та впровадження плану управління ризиками, який включає стратегії, політику та процедури.

Роль ШІ та машинного навчання в управлінні ризиками

Штучний інтелект та технології машинного навчання зробили революцію в тому, як бізнес управляє ризиками. Використовуючи ці технології, компанії тепер можуть автоматизувати процес виявлення, аналізу та управління ризиками, що призводить до більш точних і ефективних стратегій управління ризиками. Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання можуть обробляти великі обсяги даних у режимі реального часу, визначати закономірності та робити прогнози на основі цих даних, дозволяючи компаніям приймати обґрунтовані рішення.

Управління ризиками

Ідентифікація ризиків

Однією з значних переваг штучного інтелекту та машинного навчання в управлінні ризиками є здатність ефективніше визначати ризики. Аналізуючи великі обсяги даних з різних джерел, включаючи історичні дані, соціальні мережі та стрічки новин, алгоритми штучного інтелекту можуть визначати потенційні ризики, які могли бути пропущені людьми. Алгоритми машинного навчання також можуть вчитися на попередніх подіях ризику та ідентифікувати схожі шаблони, які можуть вказувати на новий ризик.

Аналіз ризиків

Після виявлення ризику ШІ та машинне навчання можуть допомогти проаналізувати та оцінити ризик. Алгоритми ШІ можуть аналізувати дані з різних джерел, щоб визначити ймовірність і вплив ризикованої події. Машинне навчання також може аналізувати історичні дані, щоб виявити тенденції та закономірності, які можуть дати розуміння потенційного впливу ризикованої події.

Пом'якшення ризиків

Після аналізу та оцінки ризику компанії повинні розробити та впровадити стратегію зменшення ризику. Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти компаніям визначити найкращі стратегії зменшення ризиків на основі історичних даних і поточних тенденцій. Алгоритми машинного навчання також можуть навчатися на попередніх подіях ризику та визначати найефективніші стратегії зменшення ризику на основі даних.

Переваги ШІ та машинного навчання в управлінні ризиками

Використання ШІ та машинного навчання в управлінні ризиками має численні переваги. До них належать:

Управління ризиками

Покращена ідентифікація ризиків

Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти компаніям визначити ризики, які могли бути пропущені за допомогою традиційних підходів до управління ризиками. Аналізуючи великі обсяги даних, включаючи канали соціальних мереж, канали новин і історичні дані, алгоритми штучного інтелекту можуть ідентифікувати потенційні ризики, які, можливо, не були ідентифіковані традиційними методами управління ризиками.

Розширений аналіз ризиків

Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти компаніям точніше аналізувати й оцінювати ризики. Аналізуючи великі обсяги даних, алгоритми машинного навчання можуть ідентифікувати закономірності та тенденції, які можуть вказувати на ймовірність і вплив ризикованої події. Ця інформація може допомогти підприємствам приймати обґрунтовані рішення під час розробки стратегій управління ризиками.

Підвищення ефективності

Шляхом автоматизації процесу управління ризиками ШІ та машинне навчання можуть допомогти підприємствам підвищити ефективність. Аналізуючи дані в режимі реального часу, підприємства можуть швидше реагувати на нові ризики, зменшуючи вплив ризикової події.

Економія витрат

Завдяки більш ефективному визначенню та зменшенню ризиків підприємства можуть заощадити витрати, пов’язані з ризиковими подіями. Вартість управління ризиковою подією може бути значною, включаючи шкоду репутації, судові збори та втрату доходу. Використовуючи штучний інтелект і машинне навчання для виявлення та зменшення ризиків, компанії можуть заощадити витрати, пов’язані з управлінням ризиками.

Прогнозна аналітика для управління ризиками

Однією з найважливіших переваг штучного інтелекту та машинного навчання в управлінні ризиками є їх здатність надавати прогнозну аналітику. Прогностична аналітика використовує алгоритми для аналізу історичних даних і виявлення закономірностей, які потім можна використовувати для прогнозування майбутніх подій. В управлінні ризиками прогнозну аналітику можна використовувати для виявлення потенційних ризиків до їх виникнення, дозволяючи підприємствам вживати проактивних заходів для пом’якшення цих ризиків.

Наприклад, банки можуть використовувати прогнозну аналітику, щоб ідентифікувати клієнтів, яким загрожує невиплата кредитів. Аналізуючи історичні дані щодо неплатежів за кредитами, банки можуть визначити характеристики клієнтів, які, найімовірніше, не виконають зобов’язань, і вжити заходів для зниження ризику неплатежів. Це може включати коригування процентної ставки за кредитом, вимогу застави або зменшення суми кредиту.

Прогнозна аналітика також може використовуватися для виявлення потенційного шахрайства та інших ризиків. Аналізуючи закономірності в даних, алгоритми машинного навчання можуть ідентифікувати підозрілу активність і попереджати менеджерів ризиків про потенційні ризики. Це може допомогти запобігти фінансовим втратам і захистити бізнес від репутаційної шкоди.

Проблеми впровадження ШІ та машинного навчання в управління ризиками

Хоча переваги штучного інтелекту та машинного навчання для управління ризиками є суттєвими, існують також певні проблеми з впровадженням цих технологій.

Якість даних і зміщення

Однією з найважливіших проблем впровадження ШІ та машинного навчання в управління ризиками є забезпечення якості даних, які використовуються для навчання алгоритмів. Якщо дані неповні, неточні або упереджені, алгоритми дадуть неточні результати.

Наприклад, якщо дані, які використовуються для навчання моделі кредитного ризику, містять лише дані з певного географічного регіону, модель може неточно передбачити кредитний ризик для клієнтів за межами цього регіону. Подібним чином, якщо дані, які використовуються для навчання моделі виявлення шахрайства, містять лише дані певних типів транзакцій, модель може неточно виявляти шахрайство в інших типах транзакцій.

Щоб вирішити цю проблему, компанії повинні переконатися, що їхні дані є точними, повними та репрезентативними для сукупності, що аналізується. Вони також повинні знати про потенційні упередження в даних і вживати заходів для пом’якшення цих упереджень.

Відсутність прозорості та інтерпретації

Іншою проблемою впровадження ШІ та машинного навчання в управління ризиками є відсутність прозорості та можливості інтерпретації алгоритмів. Багато алгоритмів машинного навчання є «чорними ящиками», тобто важко зрозуміти, як вони приходять до своїх висновків.

Цей брак прозорості та можливості інтерпретації може ускладнити довіру ризик-менеджерам до результатів, отриманих алгоритмами. Це також може ускладнити пояснення цих результатів регуляторам, клієнтам та іншим зацікавленим сторонам.

Щоб вирішити цю проблему, компанії повинні працювати над розробкою більш прозорих і зручних для інтерпретації алгоритмів машинного навчання. Це може включати використання таких методів, як пояснюваний штучний інтелект, який розроблений, щоб зробити процес прийняття рішень за допомогою алгоритмів штучного інтелекту більш прозорим і зрозумілим.

Відповідність нормативам

Нарешті, компанії повинні переконатися, що використання ШІ та машинного навчання в управлінні ризиками відповідає нормативним вимогам. Існує низка нормативних актів, які застосовуються до використання ШІ та машинного навчання у фінансових послугах, зокрема Загальний регламент захисту даних (GDPR) і Директива про ринки фінансових інструментів (MiFID II).

Щоб дотримуватися цих правил, підприємства повинні бути прозорими щодо того, як вони використовують ШІ та машинне навчання у своїх процесах управління ризиками. Вони також повинні переконатися, що вони захищають дані клієнтів і дотримуються вимог захисту даних.

Майбутнє ШІ та машинного навчання для управління ризиками

Оскільки ШІ та машинне навчання продовжують розвиватися, майбутнє управління ризиками виглядає все більш автоматизованим. Хоча завжди існуватиме потреба в людському досвіді та оцінці, ШІ та машинне навчання можуть надати цінну підтримку, аналізуючи дані, виявляючи закономірності та визначаючи потенційні ризики в режимі реального часу.

Однією зі сфер, де штучний інтелект і машинне навчання, як очікується, відіграватимуть дедалі важливішу роль, є управління кіберризиками. Оскільки бізнес стає все більш залежним від цифрових технологій і даних, ризик кібератак і витоку даних лише зростатиме. Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти виявити потенційні вразливості в мережі компанії, проаналізувати шаблони підозрілої активності та швидко реагувати на потенційні загрози.

Вимоги до кібербезпеки для медичних пристроїв

Ще одна сфера, де ШІ та машинне навчання, ймовірно, стануть більш поширеними, це управління фінансовими ризиками. З розвитком фінансових технологій і цифрового банкінгу фінансова індустрія стає все більш складною, постійно розробляються нові продукти та послуги. Штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти фінансовим установам відстежувати та аналізувати свою схильність до різних типів ризику, від кредитного ризику до ринкового ризику та операційного ризику.

Загалом майбутнє ШІ та машинного навчання для управління ризиками виглядає багатообіцяючим. Хоча все ще є труднощі, які потрібно подолати, як-от потреба в точних і надійних даних і потенційні зміщення в алгоритмах, переваги цих технологій стають дедалі очевиднішими. Надаючи інформацію та аналіз у реальному часі, ШІ та машинне навчання можуть допомогти компаніям приймати кращі рішення, мінімізувати ризики та підвищити загальну ефективність.

Вимоги до Visure Платформа ALM

Visure Solutions, провідний постачальник програмного забезпечення ALM (Application Lifecycle Management) для управління ризиками, оголосив про свою ключову роль в інтеграції технології AI у свої продукти. Очікується, що ця розробка значно розширить можливості пропозицій Visure, передвіщаючи появу наступного покоління інструментів управління ризиками.

Курси інструментів Visure

Такі рішення, як Менеджер звітів Visure від Visure, провідного постачальника інструментів управління вимогами, що пропонує комплексну спільну платформу ALM, може підтримувати управління ризиками, допомагаючи надавати необхідні докази відповідності нормативним вимогам, специфікації вимог, резюме тестових сесій, інформаційні панелі або будь-який інший необхідний результат, коли це потрібно майже в будь-якому форматі , що охоплює всі потреби організацій у звітності.

Завдяки розширенню Visure FMEA команди інженерів отримують повне готове рішення, яке показує ризики та потенційні небезпеки в проекті та їхні відповідні значення для виявлення, серйозності, виникнення та будь-яку необхідну інформацію, таку як потенціал.

Висновок

Штучний інтелект і машинне навчання мають потенціал для трансформації управління ризиками у фінансових послугах. Аналізуючи великі обсяги даних і виявляючи закономірності, ці технології можуть допомогти підприємствам виявити потенційні ризики та вжити проактивних заходів для пом’якшення цих ризиків.

Однак існують також значні проблеми з впровадженням ШІ та машинного навчання в управління ризиками. Компанії повинні гарантувати, що їхні дані є точними та репрезентативними, працювати над розробкою більш прозорих алгоритмів, які можна інтерпретувати, і відповідати нормативним вимогам.

Не забудьте поділитися цим постом!

Синергія між системним інженерним підходом на основі моделі та процесом управління вимогами

Грудень 17th, 2024

11 ранку EST | 5:8 CEST | XNUMX ранку за тихоокеанським стандартним часом

Фернандо Валера

Фернандо Валера

технічний директор Visure Solutions

Подолання розриву від вимог до дизайну

Дізнайтеся, як подолати розрив між MBSE і процесом керування вимогами.