Δεν είναι μυστικό ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δώσει στους οργανισμούς ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, είτε πρόκειται για την πρόβλεψη αυξήσεων της προσφοράς και της ζήτησης είτε για την παροχή εξατομικευμένων συστάσεων. Ένας τρόπος με τον οποίο βλέπουμε μια αύξηση στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ικανότητά της να προβλέπει και να μετριάζει τους κινδύνους σε όλους τους οργανισμούς.
Οι εταιρείες σε όλο τον κόσμο αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να εξασφαλίσουν τη νομική συμμόρφωση και να μετριάσουν τον κίνδυνο. Στην πραγματικότητα, η Gartner προέβλεψε ότι οι δαπάνες με γνώμονα το απόρρητο για εργαλεία συμμόρφωσης θα αυξηθούν στα 8 δισεκατομμύρια δολάρια παγκοσμίως το 2022. Το ενδιαφέρον για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης για προσπάθειες διαχείρισης κινδύνου τροφοδοτείται από την αύξηση των κανονισμών δεδομένων και των παραδοσιακών μεθόδων επίβλεψης δεδομένων που γίνονται αναξιόπιστες, δεδομένου του μεγάλου όγκου των δεδομένων που χειρίζονται οι οργανισμοί. Εν μέσω αυτών των κανονισμών και του μεγάλου όγκου δεδομένων, οι οργανισμοί βρίσκονται σε απελπισία για πόρους για την ανάλυση, την αξιολόγηση και την παρακολούθηση του κινδύνου, ενώ παραμένουν ενημερωμένοι με τις πιέσεις συμμόρφωσης.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη
Προτού κατανοήσουμε πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη για τον μετριασμό του κινδύνου σε έναν οργανισμό, είναι σημαντικό πρώτα να κατανοήσουμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη ως βασική λειτουργία.
Η Gartner περιγράφει την τεχνητή νοημοσύνη «ως εφαρμογή προηγμένης ανάλυσης και τεχνικών που βασίζονται στη λογική, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης (ML), για την ερμηνεία γεγονότων, την υποστήριξη και την αυτοματοποίηση αποφάσεων και τη λήψη μέτρων». Με απλούς όρους, η τεχνητή νοημοσύνη συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών και τα σύνολα δεδομένων για να παρέχει συστάσεις επίλυσης προβλημάτων και να εκτελεί εργασίες που διαφορετικά θα απαιτούσαν ανθρώπινη νοημοσύνη.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν πρέπει να φοβάται τους ανθρώπους – δεν είναι τρομακτική και σίγουρα δεν θα τους κλέψει τη δουλειά. Κάνει ακριβώς το αντίθετο. Προσφέρει την ευκαιρία να βρείτε ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα για την επιχείρησή σας μέσω βελτιωμένης λήψης αποφάσεων που υποστηρίζεται από πραγματικά δεδομένα. Είναι στην πραγματικότητα ο τέλειος «βοηθός» γιατί κάνει τις εργασίες που διαρκούν πάρα πολύ. Για τους επαγγελματίες ασφαλείας, τους βοηθά να κάνουν τη δουλειά τους καλύτερα, πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη για τον μετριασμό του κινδύνου
Η αξία της τεχνητής νοημοσύνης στη διασφάλιση της διαχείρισης κινδύνου σε όλους τους οργανισμούς λαμβάνει περισσότερη προσοχή, καθώς η Gartner ισχυρίζεται ότι περισσότερο από το 40% της τεχνολογίας συμμόρφωσης με το απόρρητο θα βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη έως το 2023. Είναι ασφαλές να πούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον απλώς ένα θέμα επιστημονικής φαντασίας ταινίες ή ρομπότ που μιλάνε. Είναι αποδεδειγμένη η τεχνολογία που χρησιμοποιείται σε διαφορετικές βιομηχανίες σε όλο τον κόσμο για να διασφαλιστεί ο μετριασμός του κινδύνου σε τομείς όπως:
1. Διαχείριση Συμβάσεων
Τα συμβόλαια είναι η ψυχή ενός οργανισμού επειδή ουσιαστικά διαχειρίζονται τόσο τις εσωτερικές (συμβάσεις εργαζομένων) όσο και τις εξωτερικές σχέσεις (συμφωνίες ακίνητης περιουσίας, πληροφορικής ή τρίτων) και καθορίζουν τον τρόπο με τον οποίο διεξάγετε τις επιχειρηματικές σας δραστηριότητες. Καθοδηγούν ακόμη και τη σχέση σας με τους πελάτες. Επομένως, είναι επιτακτική ανάγκη να προστατεύετε με ακρίβεια όλες τις συμβάσεις από κινδύνους ή πιθανούς κινδύνους.
Δυστυχώς, οι άνθρωποι δεν είναι τέλειοι και είναι επιρρεπείς σε αθώα λάθη, ιδιαίτερα αφού ξοδέψουν αμέτρητες ώρες διαβάζοντας, ερμηνεύοντας και αναλύοντας μακροσκελείς, συχνά κοσμικές και επαναλαμβανόμενες λεκτικές λέξεις που βρίσκονται μέσα στα συμβόλαια. Οι επαγγελματίες νομικοί μπορούν να λάβουν πιο ενημερωμένες, στρατηγικές αποφάσεις σχετικά με τον κίνδυνο συμβολαίου, αξιολογώντας δεδομένα που προέρχονται απευθείας από την ανάλυση και τους υπολογισμούς της τεχνητής νοημοσύνης.
Οι εταιρείες μπορούν να περάσουν από αντιδραστική σε προληπτική με τις προσπάθειές τους για τον εντοπισμό του κινδύνου, εντοπίζοντας ασαφή περάσματα, κόκκινες γραμμές λήξεων, ανακαλύπτοντας περιοχές παραλείψεων και εντοπίζοντας τυπικές αποκλίσεις συμβάσεων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να σαρώσει και να συγκρίνει γρήγορα τις ρήτρες με την «προτιμώμενη γλώσσα» στο υπάρχον βιβλίο σας για να εκχωρήσει μια βαθμολογία (χαμηλή, μεσαία ή υψηλή) στο συμβόλαιο. Αυτή η πολύτιμη γνώση μπορεί να βοηθήσει τους διαχειριστές συμβάσεων, τους διαχειριστές κινδύνου ή τους επαγγελματίες νομικούς να καθορίσουν πώς ή ακόμα και αν θέλουν να προχωρήσουν σε μια σύμβαση.
2. Ανίχνευση απάτης
Μια έκθεση της TransUnion διαπίστωσε ότι τα ποσοστά απόπειρας απάτης στο Διαδίκτυο για χρηματοοικονομικές υπηρεσίες αυξήθηκαν κατά 149% μεταξύ του 4ου τριμήνου του 2020 και του πρώτου τριμήνου του 2021. Ο εντοπισμός αυτού του όγκου απάτης μόνο από τον άνθρωπο—συνδυάζοντας gigabyte δεδομένων—θα ήταν αδύνατος.
Αλλά δεν είναι μόνο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που πρέπει να είναι επιφυλακτικά για την απάτη. Οι τράπεζες, οι υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης, τα εκπαιδευτικά ιδρύματα, οι κατασκευαστικές εταιρείες και οι κρατικοί φορείς μπορούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για την παρακολούθηση των χρηματοοικονομικών συναλλαγών. Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους εκπαιδευμένους με ιστορικά δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προτείνει ύποπτες συνδέσεις, κλοπή ταυτότητας ή δόλιες συναλλαγές σε πραγματικό χρόνο. Οι άνθρωποι μπορούν στη συνέχεια να αξιοποιήσουν τα δεδομένα για να προσδιορίσουν εάν η απάτη είναι νόμιμη και να εκπαιδεύσουν τη μηχανή τεχνητής νοημοσύνης να επισημαίνει ή να απορρίπτει πλήρως μελλοντικές συναλλαγές. Και επειδή η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να «μαθαίνει» επ‘ αόριστον, βοηθά επίσης στην αποφυγή τάσεων που ιστορικά οδήγησαν σε απάτη.
3. Ευφυΐα απειλών
Όλες οι εταιρείες, ανεξάρτητα από το μέγεθος ή τον κλάδο, είναι επιρρεπείς σε παραβιάσεις δεδομένων. Μια έκθεση της IBM αναφέρει ότι οι Ηνωμένες Πολιτείες βλέπουν τις πιο ακριβές παραβιάσεις δεδομένων στον κόσμο, με μέσο όρο 4,24 εκατομμύρια δολάρια ανά επίθεση. Ο εντοπισμός και η δράση σε αυτές τις απειλές γρήγορα και έγκαιρα είναι ζωτικής σημασίας.
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ευφυΐα απειλών ταξινομώντας τον τεράστιο όγκο δεδομένων και διασφαλίζοντας την ακρίβεια αυτών των δεδομένων για τον εντοπισμό και την εξάλειψη της απειλής. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει τις πιο πρόσφατες γνώσεις παγκόσμιων ή ειδικών για τον κλάδο απειλών για να διαμορφώσει καλύτερα τις αποφάσεις ιεράρχησης προτεραιοτήτων με βάση θα μπορούσε να είναι ή τι είναι περισσότερο πιθανόν να χρησιμοποιηθεί για να επιτεθεί στα συστήματά σας. Οι οργανισμοί βλέπουν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης για την ευφυΐα απειλών. Η έρευνα του Capgemini διαπίστωσε ότι το 60% των ερωτηθέντων πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη οδηγεί σε υψηλότερη αποτελεσματικότητα για τους εσωτερικούς αναλυτές στον κυβερνοχώρο και το 74% λέει ότι η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει ταχύτερη απόκριση σε παραβιάσεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μόνο εδώ για να μείνει για τη διαχείριση κινδύνου, αλλά θα συνεχίσει να αναπτύσσεται και η αναγκαιότητά της θα συνεχίσει να αυξάνεται σε μια μεγάλη ποικιλία βιομηχανιών. Με την ικανότητα του AI να εντοπίζει πιθανούς κινδύνους, να ιεραρχεί αυτούς τους κινδύνους και να προτείνει λύσεις, η αξία είναι καλά κατανοητή. Αναμφίβολα θα αλλάξει τον τρόπο που γίνονται οι επιχειρήσεις για τα επόμενα χρόνια και θα διασφαλίσει ότι το μέλλον του τρόπου με τον οποίο δραστηριοποιούμαστε θα προστατεύεται και θα συμμορφώνεται.
