Mesterséges intelligencia a kockázatkezelésben

A hálózatba kapcsolt globális gazdaságban a vállalkozások azzal növelik a versenyképességüket, hogy a lehető legtöbb munkafolyamatot bízzák olyanokra, akik a legjobban értenek az adott feladathoz, és – legfőképp a méretgazdaságosság okán – a legjobb ár-érték arány mellett hajtják végre. 

A harmadik felekkel történő együttműködéssel kapcsolatban azonban olyan kockázatok merülhetnek fel, amelyek akár jóvátehetetlen reputációs veszteségeket is okozhatnak (például negatív hírek, peres eljárások).

Kockázatok lehetnek egyebek között:

• a harmadik fél által nyújtott szolgáltatáskieséséből eredő üzletmenet-folytonossági kockázat,
• adatokat érintő szolgáltatás esetén információbiztonsági kockázat (az adatok bizalmasságának, sértetlenségének, rendelkezésre állásának sérelme),
• adatvédelmi kockázat (személyes adatok védelmének sérelme) vagy
• a szellemi tulajdon sérelméből eredő kockázatok.

Minél fejlettebb egy vállalat, annál nagyobb az üzleti ökoszisztémája, és annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy egy alacsonyabb szervezeti érettségű céggel lép üzleti kapcsolatba. 

A kockázatkezelési területeken dolgozókkal folytatott beszélgetések alapján az látszik, hogy egyre nagyobb az érdeklődés a harmadik felekkel kapcsolatban felmerülő kockázatok mesterséges intelligenciával (AI – artificial intelligence) történő kezelése iránt. A kérdés a kockázatkezelési szakemberek részéről tehát nem az, hogy szükséges-e a mesterséges intelligencia, hanem az, hogy hogyan használják.

A kockázatok folyamatos kezelése nagymértékű emberi ráfordítást igényel, különösen akkor, ha az nem a technológia használatával történik. A megfelelő források hiányában a kockázatkezelésért felelős szervezeti egységek általában pillanatfelvételekkel dolgoznak.

A szerződéskötést megelőzően a harmadik fél által rendelkezésre bocsátott dokumentumokból és internetes keresésekkel igyekeznek megállapítani a partnerek kockázati szintjét az általuk megállapított kockázati besorolás szerint. A cégeket érintő gyors változások követésére azonban hatékonyabb módszerek szükségesek: valós idejű, preventív, a lehetséges kockázatokat minimalizáló eljárások.

Az együttműködés során fontos tudnunk a harmadik felet érintő, a szolgáltatásra is hatással lévő esetleges hatósági eljárásokról (például csőd-, felszámolási eljárás, adószám felfüggesztése, tevékenységi engedély visszavonása), a harmadik fél tulajdonosi szerkezetében történt, akár összeférhetetlen helyzetet okozó változásokról vagy a harmadik félre vonatkozó negatív hírekről. A dinamikusabb, naprakészebb rendszerek fejlesztéséhez nyújthat segítséget a korábban soha nem látott méretű és mélységű adatáramlás, az adatelemzés és mindezek csúcsa, a mesterséges intelligencia. 

A mesterséges intelligencia a legkülönbözőbb kockázatkezelési célokat képes támogatni. A technológiát máris számos szektorban használják a kockázatok felmérésére, ezekben a közös nevező az AI-algoritmusok által javasolt megelőző cselekvés.

Számos olyan vállalkozást látunk, amely rendelkezik ugyan TPRM (Third-Party Risk Management), azaz harmadik felekkel összefüggő kockázatok kezelésére vonatkozó irányítási keretrendszerrel, ám a decentralizált szoftverberuházások és a nem szabványosított gyakorlatok aláássák a TPRM-jelentések hitelességét, és megfoghatatlanná teszik „az egyetlen igazság” kritériumát. 

Az algoritmusok analitikai képessége által, a tipikus folyamatok automatizálásával, az adatok szabványosításával és a felhőtechnológia által biztosított jelentési felületek alkalmazásával a TPRM hatékonysága javítható, és ez a jövőbeli AI-megoldások bevezetését is támogatja. Figyelembe kell vennünk azonban a mesterséges intelligencia lehetséges korlátait:

• a mesterséges intelligencia alkalmazásának bevezetéséhez és a folyamatos alkalmazáshoz szükséges költségek,
• esetleges alkalmazás helyett stratégiai szemléletmódot kell bevezetni: az agilitás nem egyenlő a pillanatnyi reakcióval, az üzleti stratégia részévé kell válnia,
• adatvédelmi és etikai szempontok figyelembevétele az adatokkal való visszaélések megakadályozására,
• nem elegendő az AI bevezetése, azt adattal etetni kell, illetve az adatokat karban kell tartani,
• nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi intelligenciát,
• biztosítani kell a mesterséges intelligencia használatához és fejlesztéséhez a megfelelő szaktudású humán erőforrást.