Come riconoscere i rischi in una fase iniziale: gestione integrata dei rischi con l'IA e l'automazione

Dare forma a una gestione efficiente del rischio con l'intelligenza artificiale e l'automazione.
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Chi riconosce i rischi solo quando il danno è già avvenuto perde tempo, denaro e fiducia.
I sistemi di allerta precoce sono fondamentali, le moderne tecnologie come Intelligenza artificiale (AI) e l'automazione stanno rivoluzionando l'approccio alla gestione integrata del rischio (IRM). Scoprite quali vantaggi può aspettarsi la vostra azienda e come Ailance - Integrated Risk Management può aiutarvi.

Cos'è la gestione integrata del rischio e cosa cambierà con l'IA?

La gestione integrata del rischio (IRM) si riferisce a un approccio olistico e sistematico all'identificazione, alla valutazione, alla gestione e al monitoraggio di tutti i rischi che possono interessare un'azienda. Questi includono i rischi operativi, finanziari, normativi, strategici e informatici. L'obiettivo è quello di identificare i rischi non in modo isolato, ma nell'interazione di tutte le aree aziendali, e di ricavarne decisioni fondate a livello aziendale.

Tradizionalmente, l'IRM si basava su processi manuali, fogli di calcolo e report periodici, che spesso richiedevano molto tempo ed erano lenti a rispondere. L'uso dell'intelligenza artificiale e dell'automazione sta cambiando radicalmente questa pratica:

  • Raccolta dati in tempo reale: I sistemi di intelligenza artificiale raccolgono continuamente dati strutturati e non strutturati da un'ampia varietà di fonti, dai sistemi ERP interni ai database normativi.
  • Analisi intelligente: Gli algoritmi riconoscono modelli, correlazioni e deviazioni che indicano potenziali rischi in una fase iniziale.
  • Reazioni automatiche: Le misure automatiche possono essere attivate in base a valori di soglia e indicatori di rischio predefiniti, ad esempio escalation, notifiche o richieste di audit.


L'introduzione dell'IA nell'IRM non solo si traduce in una maggiore Trasparenza e velocità, ma anche una nuova qualità di gestione strategica. Le aziende possono non solo gestire i rischi in modo più efficiente, ma anche riconoscere le opportunità in modo più mirato e sfruttare i vantaggi competitivi.

Come l'IA può riconoscere i rischi in fase iniziale

I sistemi supportati dall'intelligenza artificiale analizzano grandi volumi di dati interni ed esterni:

  • Rapporti di audit
  • Dati del contratto
  • Biglietti di assistenza
  • Modifiche normative
  • Notizie o menzioni sui social media


È importante che questi dati siano trattati nel rispetto delle norme sulla protezione dei dati, ad esempio Anonimizzazione o l'uso di pool di dati interni e controllati.

I modelli di apprendimento automatico riconoscono gli schemi e le deviazioni che indicano rischi imminenti, ad esempio un aumento improvviso dei reclami in una determinata area di prodotto o un accumulo di avvisi di sistema.

Esempio: violazioni della protezione dei dati
L'intelligenza artificiale può utilizzare il contenuto delle e-mail, gli accessi al sistema e l'attività dei file per riconoscere potenziali violazioni in una fase iniziale, molto prima che si verifichi un incidente reale. Ciò consente di individuare le violazioni del GDPR o linee guida interne.

Vantaggi dell'automazione nella gestione del rischio

L'integrazione dell'IA e dell'automazione nella gestione del rischio offre alle aziende un'ampia gamma di vantaggi, ma allo stesso tempo modifica i processi consolidati e pone le organizzazioni di fronte a nuove sfide.

Vantaggi:

  • Velocità ed efficienza: I rischi possono essere identificati e analizzati quasi in tempo reale. Ciò consente di reagire in modo significativamente più rapido alle potenziali minacce e di alleggerire il carico dei reparti specializzati, eliminando le routine manuali.

  • Affidabilità: I sistemi automatizzati si basano su regole definite e modelli statistici: forniscono risultati coerenti e riducono al minimo gli errori di valutazione soggettivi.

  • Scalabilità: Le aziende con più sedi o strutture organizzative complesse traggono vantaggio dalla capacità di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e centralizzato.

  • Controllo proattivo: Il riconoscimento intelligente dei modelli consente al management di anticipare i rischi e di avviare le contromisure in una fase iniziale, prima che si verifichino i danni.

  • Trasparenza e la verificabilità: I processi basati sull'intelligenza artificiale possono essere completamente documentati e tracciati. Ciò aumenta la tracciabilità e supporta la conformità ai requisiti normativi.

Sfide:

  • Qualità e disponibilità dei dati: I sistemi automatizzati sono validi solo quanto i dati su cui si basano. Dati incompleti, obsoleti o errati portano ad analisi inaffidabili.

  • Fiducia nella tecnologia: I dipendenti e i manager devono essere pronti ad accettare le raccomandazioni e le decisioni prese dagli algoritmi. Questo può essere un ostacolo, soprattutto quando si tratta di questioni legate alla sicurezza.

  • Complessità di implementazione: L'introduzione di sistemi automatizzati richiede competenze tecniche, un buon coordinamento interno e spesso anche cambiamenti organizzativi.

  • Questioni legali ed etiche: L'uso dell'IA deve essere Protezione dei dati, Trasparenza e correttezza. In particolare, se Dati personali vengono elaborati o le decisioni hanno un impatto sui dipendenti o sui clienti.

Nonostante queste sfide, i vantaggi superano gli svantaggi se la tecnologia viene utilizzata in modo sensato, strategico e responsabile. La gestione automatizzata del rischio non solo offre vantaggi operativi, ma crea anche una nuova base per una gestione aziendale sostenibile e orientata al futuro.

IA e protezione dei dati: un supporto efficiente per la conformità con la normativa GDPR

Intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnico per riconoscere i rischi. Può anche essere un partner strategico nella gestione della protezione dei dati. Nel contesto del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), l'IA aiuta le aziende a implementare i requisiti legali in modo più efficiente, rapido e accurato.

I moderni strumenti IRM consentono, tra l'altro, di

  • Valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA) automatizzate: Le attività di trattamento sensibili sono identificate e i rischi per colpiti persone vengono valutate. I rapporti risultanti possono essere automatizzati e documentati in conformità al GDPR.

  • Gestione del periodo di cancellazione: Nel caso dei periodi di conservazione, viene effettuata un'assegnazione automatica e i processi vengono sincronizzati automaticamente per garantire il rispetto del periodo di conservazione. Cancellazione monitorato.

  • Valutazione del rischio delle attività di trattamento: Il riconoscimento dei modelli e l'analisi dei dati storici consentono di identificare e dare priorità ai potenziali rischi per la protezione dei dati in anticipo.

  • Monitoraggio e verificabilità: I processi sono costantemente monitorati e le violazioni delle regole vengono segnalate, rafforzando così la funzione di controllo interno con il minimo sforzo manuale.

Un buon esempio è il modulo DPIA di Ailance™ di 2B Advice. Esso guida le aziende attraverso l'intero processo di valutazione in modo strutturato, fornisce un'assistenza intelligente e garantisce una valutazione tracciabile e a prova di audit. Documentazione.

L'uso mirato dell'intelligenza artificiale e dell'automazione nella gestione della protezione dei dati non solo consente di rispettare la normativa sulla protezione dei dati. GDPRma anche aumentare l'efficienza, ridurre i costi e alleggerire l'onere dei responsabili della protezione dei dati e dei dipartimenti specializzati nel lungo periodo.

Ailance™: ripensare la gestione intelligente del rischio

Ailance™ di 2B Advice offre una soluzione innovativa per le aziende che vogliono portare la loro gestione integrata del rischio (IRM) a un livello superiore. La piattaforma combina la protezione dei dati, Conformità e la gestione del rischio in una struttura modulare che può essere adattata in modo flessibile alle esigenze delle singole aziende.

I principali vantaggi di Ailance™ in sintesi:

  • Modularità e flessibilità: Ailance™ permette di personalizzare soluzioni specifiche come il sistema digitale Elenco di elaborazione o personalizzare la gestione degli asset IT.
  • Automazione intelligente: i processi supportati dall'intelligenza artificiale riducono le attività manuali e aumentano significativamente l'efficienza.
  • Valutazione dei rischi in tempo reale: i rischi vengono registrati continuamente e valutati automaticamente: proattivi anziché reattivi.
  • Facilità d'uso: l'interfaccia intuitiva drag & drop rende Ailance™ particolarmente facile da usare, senza alcuna conoscenza di programmazione.
  • Efficienza dei costi: grazie al modello pay-per-use, le aziende pagano solo per le soluzioni che effettivamente utilizzano. Risparmiano fino a 50 % rispetto alle soluzioni di conformità tradizionali.


Con Ailance™, le aziende si affidano a una piattaforma a prova di futuroche non solo soddisfa i requisiti attuali, ma reagisce anche in modo flessibile alle nuove sfide normative e commerciali.

Conclusione: anticipare i rischi con l'IA invece di limitarsi a reagire

Sono finiti i tempi in cui la gestione del rischio era solo un onere amministrativo. Intelligenza artificiale e l'automazione rendono l'IRM più intelligente, più veloce e più sicuro. Le aziende che implementano questo cambiamento in una fase precoce non solo ottengono un vantaggio competitivo, ma rafforzano anche il loro Conformitàreputazione e resilienza.

Le prossime tappe

Volete verificare se la vostra azienda è pronta per una gestione del rischio supportata dall'intelligenza artificiale? Parlate direttamente con uno dei nostri esperti! Vi mostreremo il potenziale, personalizzato per il vostro settore e le dimensioni della vostra azienda.

Fonte: Gartner Reserach; "Competitive Landscape: Integrated Risk Management".

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