Роль искусственного интеллекта в управлении рисками организации

Основная часть

Прежде чем углубляться в преимущества ИИ и машинного обучения в управлении рисками, важно понять, что представляет собой риски организации и что влечет за собой управление рисками. Риски организации – это любые негативные события, которые могут нести потенциальную угрозу его деятельности. К рискам относят действия или управленческие решения, вследствие которых предприятие в будущем получит убыток или упустит какую-либо выгоду. Управление рисками – это процесс выявления, оценки и контроля рисков, которые могут негативно повлиять на цели организации. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму влияние этих рисков путем разработки и реализации плана управления рисками, который включает стратегии, политики и процедуры [2].

Рассмотрим шесть основных типов рисков ИИ:

1. Конфиденциальность. Данные – источник жизненной силы любой модели ИИ. Законы о конфиденциальности во всем мире определяют, как компании могут (а могут и не использовать) данные, в то время как ожидания потребителей устанавливают нормативные стандарты. Нарушение этих законов и норм может повлечь за собой значительную ответственность, а также нанести вред потребителям. Нарушение доверия потребителей, даже если использование данных было технически законным, также может привести к риску репутации и снижению лояльности клиентов.
2. Безопасность. Новые модели искусственного интеллекта обладают сложными, постоянно меняющимися уязвимостями, которые создают как новые, так и знакомые риски. Уязвимости, такие как извлечение модели и отравление данными (при которых “плохие” данные вводятся в обучающий набор, влияя на выходные данные модели), могут создавать новые проблемы для давно существующих подходов к обеспечению безопасности. Во многих случаях существующие правовые рамки требуют соблюдения минимальных стандартов безопасности.
3. Справедливость. Может быть легко непреднамеренно закодировать предвзятость в моделях искусственного интеллекта или внести предвзятость, скрытую в данных, загружаемых в модель. Предвзятость, которая потенциально или фактически наносит ущерб определенным классам и группам, может подвергнуть компанию рискам и ответственности за справедливость.
4. Прозрачность и объяснимость. Отсутствие прозрачности в отношении того, как была разработана модель (например, как были объединены наборы данных, входящие в модель), или неспособность объяснить, как модель достигла определенного результата, могут привести к проблемам, не последняя из которых потенциально противоречит требованиям законодательства. Например, если потребитель инициирует запрос о том, как использовались его или ее данные, организации, использующей эти данные, необходимо будет знать, в какие модели эти данные были загружены.
5. Безопасность и производительность. Приложения с ИИ, если они не внедрены и не протестированы должным образом, могут испытывать проблемы с производительностью, которые нарушают договорные гарантии и, в крайних случаях, создают угрозу личной безопасности. Предположим, что используется модель для обеспечения своевременного обновления оборудования на производстве или в горнодобывающей промышленности; сбой в работе этой модели может представлять собой халатность по контракту или привести к причинению вреда сотруднику.
6. Риски сторонних производителей. В процессе построения модели ИИ часто участвуют третьи стороны. Например, организации могут передавать на аутсорсинг сбор данных, выбор модели или среды развертывания. Организация, привлекающая третьи стороны, должна знать и понимать стандарты снижения рисков и управления, применяемые каждой третьей стороной, и она должна независимо тестировать и проверять все исходные данные, требующие больших затрат [2].

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения произвели буквально революцию в способах управления рисками в компаниях. Так, предприятия теперь могут автоматизировать процесс выявления, анализа и управления рисками, что приводит к более точным и эффективным стратегиям управления рисками. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени, выявлять закономерности и делать прогнозы на основе этих данных, таким образом позволяя предприятиям принимать быстрые и обоснованные решения [3].

После определения риска ИИ и машинное обучение могут помочь проанализировать и оценить риск. Анализ данных из различных источников, поможет определить вероятность и влияние события риска.

После анализа и оценки риска компаниям необходимо разработать и внедрить стратегию снижения рисков. ИИ и машинное обучение могут помочь компаниям определить лучшие стратегии снижения рисков на основе исторических данных и текущих тенденций. Алгоритмы машинного обучения также могут учиться на предыдущих событиях риска и определять наиболее эффективные стратегии снижения риска на основе данных.

Анализируя большие объемы данных, включая каналы социальных сетей, ленты новостей и исторические данные, алгоритмы ИИ могут выявлять потенциальные риски, которые могли быть не выявлены с помощью традиционных методов управления рисками [3].

ИИ и машинное обучение могут помочь компаниям точно проанализировать и оценить риски. Анализируя большие объемы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и тенденции, которые могут указывать на вероятность и влияние события риска. Эта информация может помочь предприятиям принимать обоснованные решения при разработке стратегий управления рисками.

Процесс автоматизации управления рисками, искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь предприятиям повысить эффективность, поскольку анализ данных в режиме реального времени, для организации поможет быстрее прореагировать на возникший риск, снижая влияние рискового события [3].

Используя искусственный интеллект и машинное обучение для выявления и снижения рисков, предприятия могут сократить расходы, связанные с управлением рисками. ИИ позволит более эффективно выявлять и снижать риски, компаниям, что помогает сократить расходы, связанные с событиями, связанными с риском. Стоимость управления событием риска может быть значительной, включая ущерб репутации, судебные издержки и упущенную выгоду [3].

Важным в аналитике есть понятие прогнозируемая аналитика. Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении рисками способен предоставлять прогнозную аналитику. Прогнозная аналитика использует алгоритмы для анализа исторических данных и выявления закономерностей, которые затем можно использовать для прогнозирования будущих событий. В управлении рисками прогнозная аналитика может использоваться для выявления потенциальных рисков до их возникновения, что позволяет предприятиям принимать упреждающие меры для смягчения этих рисков [4].

Аналитика также может использоваться для выявления потенциального мошенничества и других рисков. Анализируя закономерности в данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять подозрительную активность и предупреждать менеджеров о потенциальных рисках. Это может помочь предотвратить финансовые потери и защитить бизнес от плохой репутации [4].

Конечно преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения для управления рисками совсем не маленькие, при внедрении этих технологий также возникают некоторые проблемы, это качество данных и погрешность. Одной из наиболее серьезных проблем внедрения ИИ и машинного обучения в управление рисками является обеспечение качества данных, используемых для обучения алгоритмов. Если данные неполные, неточные или предвзятые, алгоритмы будут давать неточные результаты.

Чтобы решить эту проблему, компании должны убедиться, что их данные точны, полны и репрезентативны для анализируемой совокупности, а также важно знать о возможных искажениях в данных и предпринимать шаги для смягчения этих искажений. Организации должны обеспечить прозрачность того, как они используют ИИ и машинное обучение в своих процессах управления рисками. Они также должны обеспечить защиту данных клиентов и соблюдение требований к защите данных [3].

Несомненно, большое будущее искусственного интеллекта и машинного обучения для управления рисками уже сегодня очень заметно.

Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают развиваться, будущее управления рисками выглядит все более автоматизированным. Искусственный интеллект и машинное обучение могут оказать ценную поддержку. Но даже анализируя данные, выявляя закономерности и выявляя потенциальные риски в режиме реального времени, потребность в человеческом опыте и суждениях всегда будет актуальным [4].

Одной из областей, где ИИ и машинное обучение, как ожидается, будут играть все более важную роль, является управление киберрисками. По мере того, как организации все больше зависят от цифровых технологий и данных, риск кибератак и утечек данных будет только возрастать. ИИ и машинное обучение могут помочь выявить потенциальные уязвимости в сети компании, проанализировать закономерности подозрительной активности и быстро отреагировать на потенциальные угрозы [2].

Кроме того, существует еще одна область, где ИИ и машинное обучение, очевидно, станут более распространенными, – это управление финансовыми рисками. С развитием финансовых технологий и цифрового банкинга финансовая индустрия становится все более сложной, и постоянно разрабатываются новые продукты и услуги. Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь финансовым учреждениям отслеживать и анализировать свою подверженность различным типам рисков: от кредитного риска до рыночного риска и операционного риска [2].

Очень ярко и очевидно выглядит многообещающим в будущем роль искусственного интеллекта и машинного обучения для управления рисками. И хотя еще предстоит преодолеть проблемы, такие как необходимость в точных и надежных данных и вероятность ошибок в алгоритмах, преимущества этих технологий становятся все более очевидными, предоставляя информацию и анализ в режиме реального времени, ИИ и машинное обучение могут помочь компаниям принимать более обоснованные решения, минимизировать риски и повысить общую производительность [3].

ИИ и машинное обучение, построенные на основе предметной области, позволяют повысить качество информации и знаний организации, необходимых для процессов управления рисками, а также повысить эффективность процессов сопровождения интеллектуальных моделей оценки рисков. Экономисты убеждены, что обозначенные современные подходы встраиваются практически во все стандартные процессы риск-менеджмента организации и имеют потенциал применения для оптимизации механизмов управления рисками, заключающийся в снижении нагрузки на экспертов, повышении надежности, эффективности и результативности соответствующих процессов [5].

Внедрение ИИ и машинного обучения не только своевременно, но становится и важным условием развития и конкурентоспособности в различных отраслях экономики и сферах государственного регулирования.

Заключение

ИИ и машинное обучение могут трансформировать управление рисками в компаниях. Анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности, эти технологии могут помочь компаниям выявлять потенциальные риски и принимать упреждающие меры для снижения этих рисков.

Однако существуют также серьезные проблемы с внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения в управление рисками. Организации должны обеспечивать точность своих данных, работать над разработкой более прозрачных и интерпретируемых алгоритмов и соблюдать нормативные требования [3].

1. Елисеев Д. А., Романов Д. А. Машинное обучение: прогнозирование рисков госзакупок. 2018.
2. Чесноков М.Ю. Искусственный интеллект и принятие решений. 2018.
3. Рассел С., Норвиг П. Введение в искусственный интеллект: современный подход. 2011г.
4. Коган Б., Сурма Е. Искусственный интеллект для оптимизации цепочки поставок. 2018г.
5. Чейз Ч. Машинное обучение для прогнозирования цепочки поставок. 2019г.