Napjainkban nagy nyomás nehezedik a vállalatokra, hogy megértsék, kezeljék és enyhítsék a Covid–19-járvány hatásait. A Deloitte közleménye szerint egy sikertelen kockázatértékelésnek vagy egy bekövetkezett kockázatnak negatív hatása lehet az üzleti célokra, árbevételre és akár a vállalati hírnévre is.
Az elemzők egy aktuális példát hoznak fel:
„A” ország kormányzata nem meri átvállalni a gyógyszergyártóktól az oltások gyors bevezetésének kockázatát. Ezzel szemben „B” ország kormánya más stratégiát választ: vészhelyzeti bevezetési eljárást engedélyez az ígéretesnek látszó vakcinák esetében, ami jelentősen előre hozza a tömeges oltások beadásának időpontját.
Míg „B” ország kormánya több milliárd dollárral finanszírozza a vakcinák tömegtermelését, addig az „A” ország tárgyalói görcsösen ragaszkodnak az alacsony vakcinaárakhoz a gyógyszergyártókkal folytatott ártárgyalásokon. A jelenlegi helyzetben „A” országnak ezzel a stratégiával egy nagyon drága spórolást sikerül elérnie: ugyanis a tömeges oltások későbbi elkezdése sokkal többe fog kerülni az elhúzódó lezárások fenntartása miatt, mint amit az ártárgyalásokkal és a gyógyszerkutatások finanszírozásából való kimaradással elér.
A fenti példa a kockázat helytelen felmérésének és az erre adott helytelen válaszának mai tanmeséje. A döntéshozóknak minden eddiginél gyorsabban és hatékonyabban kell kockázatot felmérniük, és a lehető legjobb döntést meghozniuk. Ami az eddigi sebességgel és kockázatkezelési startégiával működött, a Covid–19-pandémia kitörése óta nem feltétlenül működőképes
– mondta el Kálmán György, a Deloitte kockázatkezelési tanácsadás üzletágának szenior menedzsere.
Megfelelő kockázatkezelési (GRC) infrastruktúra és stratégia hiányában nehéz megérteni a már meglévő és a Covid–19 által okozott kockázatok hatását.
Sokan azt remélik, hogy majd a mesterséges intelligencia ad választ a fenti kérdésekre.
A kiszámíthatatlanság előrejelzésének tudománya azonban mind a mai napig nehéz feladványnak bizonyul az AI számára. Mielőtt a vállalatok és a kormányok a prediktív elemzésre gondolnának a kockázatkezelés területén, az erőfeszítéseiket a kockázatkezelési adatok tisztítására és integrálására kell összpontosítaniuk.
Óvatos megközelítést kell alkalmazni ahhoz, hogy egy vállalat hogyan aknázza ki a mesterséges intelligencia erejét a kockázatkezelés területén. Először is kockázatkezelési infrastruktúrára van szüksége. Ennek első és legfontosabb feladata, hogy harmonizálni kell a kockázatkezelési adatokat az egyes üzleti egységek és folyamatok között. A kockázati környezet átfogó áttekintése segíti a vállalatokat a GRC-platformok kihasználásában, és ezzel a lépéssel közelebb kerülhetnek a nem kívánt események előrejelzéséhez.
Nincs egyetlen technológiai megoldás sem a GRC-evolúció jelenlegi szakaszában, amely holisztikus képet adna a vállalatok kockázatairól, függetlenül attól, hogy az adott vállalat mennyire integrált. Még a folyamatok közötti határvonalakat sikeresen lebontó cégeknek is vannak fejletlen technológiai részei, vagy sok üzleti területen ugyan a legjobb GRC-megoldást vezették be, amelyek megoldják az egyes részlegek sajátos problémáit, de nem adnak megoldást a teljes kockázati térképre. Így továbbra is kihívást jelent számukra, hogy az összes általuk gyűjtött információt hatékonyan felhasználják és így 360 fokos képet kapjanak a kockázatokról.
Ez az a tényező, amely jelenleg megnehezíti a mesterséges intelligencia hatékony bevetését a GRC-technológiában.
Ennek a kihívásnak megoldása lehet, hogy adatokat gyűjtünk a különböző GRC-platformokból, riportkezelő rendszerekből, ERP-rendszerekből és sok más megoldásból, ezt követően adattárházakba töltjük őket, majd adatelemzési eszközök segítségével támogatjuk a legfontosabb kockázatkezelési döntéseket.
Portfóliónk minőségi tartalmat jelent minden olvasó számára. Egyedülálló elérést, országos lefedettséget és változatos megjelenési lehetőséget biztosít. Folyamatosan keressük az új irányokat és fejlődési lehetőségeket. Ez jövőnk záloga.