Contact Us

AI và quản lý rủi ro: hiểu được lợi ích và các biện pháp thực hành

0
at
Categories

Nếu bạn chịu trách nhiệm tuân thủ quy định, bạn có thể tò mò về mối quan hệ giữa AI và quản lý rủi ro.

Giống như nhiều chức năng kinh doanh khác, AI mang lại nhiều lợi ích trong quản lý rủi ro, từ độ chính xác cao hơn đến khả năng phát hiện mối đe dọa tốt hơn.

Tuy nhiên, với các dịch vụ của bên thứ ba xử lý dữ liệu có giá trị, công nghệ này cũng tiềm ẩn một số rủi ro.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về những lợi ích và ứng dụng của AI trong quản lý rủi ro. Bạn cũng sẽ khám phá những rủi ro tiềm ẩn liên quan và các biện pháp thực hành tốt nhất để sử dụng AI quản lý rủi ro hiệu quả.

Vai trò của AI trong quản lý rủi ro là gì?

Vai trò của AI trong quản lý rủi ro là xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro một cách nhanh chóng và chính xác.

Phần mềm quản lý rủi ro AI sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích lượng lớn dữ liệu – bao gồm dữ liệu giao dịch, hành vi, lịch sử và thời gian thực.

Quản lý rủi ro AI sử dụng máy học để phát hiện các mẫu mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ sót. Các công cụ này cũng dự đoán kết quả và tự động hóa các phản ứng với các loại rủi ro khác nhau. Bao gồm:

  • Rủi ro thị trường hoặc đầu tư

  • Rủi ro về an ninh hoặc an ninh mạng

  • Rủi ro tuân thủ hoặc quy định

  • Gian lận hoặc rủi ro tín dụng

  • Rủi ro liên quan đến bối cảnh địa chính trị (ví dụ, biến đổi khí hậu)

Nhiều lĩnh vực sử dụng công nghệ này. Bao gồm dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và hoạt động kinh doanh.

Sau đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất của phần mềm quản lý rủi ro AI trong kinh doanh:

Giám sát tuân thủ

Công nghệ này hỗ trợ quản lý tuân thủ quy định bằng cách quét các chính sách và hoạt động để tìm vi phạm.

Quản trị doanh nghiệp

AI đánh giá các hoạt động quản lý và giám sát các biện pháp kiểm soát nội bộ để xác định rủi ro về mặt đạo đức.

Phát hiện mối đe dọa an ninh mạng

AI có thể bảo vệ các công ty khỏi các cuộc tấn công mạng bằng cách giám sát các hệ thống để phát hiện hoạt động đáng ngờ.

Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng

AI có thể dự báo sự gián đoạn chuỗi cung ứng bằng cách phân tích các yếu tố bên ngoài và dữ liệu nhà cung cấp.

Quản lý rủi ro hoạt động

AI phát hiện tình trạng thiếu hiệu quả trong hoạt động và xác định lỗi hệ thống có thể gây gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Phát hiện gian lận

Các công cụ quản lý rủi ro AI phân tích các mô hình giao dịch và các điểm bất thường để phát hiện các hoạt động gian lận.

Đánh giá rủi ro tín dụng

Tại các tổ chức tài chính, AI phân tích dữ liệu tài chính và lịch sử tín dụng của khách hàng để đánh giá khả năng xảy ra vấn đề về trả nợ.


Với rất nhiều trường hợp sử dụng, phần mềm quản lý rủi ro AI mang lại cho doanh nghiệp nhiều lợi ích.

Lợi ích của việc sử dụng công cụ quản lý rủi ro AI là gì?

Sau đây là một số lợi ích lớn nhất của việc sử dụng AI để hỗ trợ quản lý rủi ro:

Hỗ trợ tuân thủ quy định

Các ứng dụng quản lý rủi ro AI giúp các tổ chức tuân thủ các quy tắc và quy định có liên quan bằng cách:

  • Xử lý lượng lớn dữ liệu để phát hiện các mẫu và bất thường có thể báo hiệu vi phạm tuân thủ

  • Tự động kiểm tra tuân thủ và báo cáo để đảm bảo tính chính xác

  • Kiểm toán hợp lý với hồ sơ có cấu trúc về đánh giá rủi ro và quy trình ra quyết định

Giảm thiểu rủi ro thông qua việc phát hiện mối đe dọa nâng cao

Các công cụ quản lý rủi ro hỗ trợ bởi AI cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa bằng cách:

  • Liên tục theo dõi các giao dịch, hoạt động và các mối đe dọa bên ngoài theo thời gian thực

  • Sử dụng thuật toán học máy để xác định rủi ro mới nổi

  • Cung cấp cảnh báo mối đe dọa tự động và các hành động được đề xuất để tạo điều kiện phản ứng nhanh chóng

Cải thiện việc ra quyết định

Phần mềm quản lý rủi ro AI giúp chủ doanh nghiệp và lãnh đạo đưa ra quyết định sáng suốt hơn bằng cách:

  • Cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự đoán thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực

  • Xác định các rủi ro và cơ hội tiềm ẩn với độ chính xác cao hơn các phương pháp khác

  • Tạo ra các đầu ra dựa trên dữ liệu để hỗ trợ quản lý chiến lược và quy trình lập kế hoạch chiến lược

Giảm thiểu rủi ro trong tương lai

Phần mềm có thể giúp các doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro trong tương lai bằng cách:

  • Dự đoán tác động của nhiều kịch bản khác nhau thông qua mô phỏng nâng cao

  • Sử dụng thuật toán học tập để thích ứng với các mối đe dọa mới và những thay đổi về quy định

  • Nêu bật các cơ hội để cải thiện hệ thống, quy trình và thủ tục của họ để quản lý và giảm thiểu rủi ro

Phần mềm quản lý rủi ro hỗ trợ AI giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa quy trình và giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn. Điều này cho phép họ củng cố hoạt động kinh doanh, cải thiện khả năng ra quyết định và tăng khả năng phục hồi trước những thách thức trong tương lai.

Những rủi ro tiềm ẩn khi sử dụng AI trong quản lý rủi ro là gì?

Giống như việc sử dụng AI trong bất kỳ chức năng kinh doanh nào, có một số nguy cơ liên quan đến việc áp dụng công nghệ để quản lý rủi ro. Hãy cùng xem xét một số cạm bẫy tiềm ẩn. Sau đó, chúng tôi sẽ chia sẻ các biện pháp thực hành tốt nhất để giúp bạn loại bỏ rủi ro:

AI có thể mắc lỗi

AI dựa vào độ chính xác của thuật toán và dữ liệu đào tạo để tạo ra đầu ra. Mặc dù có vẻ như vậy, nhưng nó không hiểu các nhiệm vụ mà nó đang thực hiện. Do đó, nó dễ mắc lỗi.

Trong quản lý rủi ro, hệ thống AI có thể xác định rủi ro không chính xác hoặc không làm nổi bật mối đe dọa hiện có. Tất cả những sai lầm này đều có thể gây hại cho quy trình ra quyết định kinh doanh.

Ví dụ, hệ thống AI có thể tạo ra “kết quả dương tính giả” và đánh dấu sai khách hàng tiềm năng là rủi ro gian lận. Kết quả là, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ cơ hội có được khách hàng mới.

Nếu AI không xác định được mối đe dọa của cuộc tấn công mạng và dữ liệu khách hàng bị xâm phạm, lỗi này sẽ gây ra thiệt hại đáng kể về mặt uy tín.

AI có thể xử lý sai dữ liệu khách hàng

Các công cụ quản lý rủi ro AI phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm của khách hàng. Nếu không có sự quản lý phù hợp, các hệ thống này có thể dễ bị vi phạm dữ liệu và sử dụng sai mục đích.

Ví dụ, một số công cụ phát hiện gian lận do AI cung cấp có thể lưu giữ dữ liệu khách hàng lâu hơn mức cần thiết. Các hệ thống khác có thể không tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu có liên quan, chẳng hạn như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) đối với dữ liệu về cư dân và công dân châu Âu.

AI có thể tạo ra các kết quả đầu ra có thiên vị

Nếu hệ thống AI đào tạo dựa trên dữ liệu có thiên vị, nó có thể tạo ra kết quả củng cố thiên vị đó.

Ví dụ, mô hình phân khúc khách hàng hỗ trợ AI có thể được đào tạo trên dữ liệu đại diện cho khách hàng từ một nhóm nhân khẩu học nhất định.

Trong đánh giá rủi ro, các mô hình AI có thể củng cố sự thiên vị hiện có khi thực hiện các nhiệm vụ như chấm điểm rủi ro tài chính và phát hiện gian lận. Ví dụ, chúng có thể dự đoán mức độ đe dọa không cân xứng từ khách hàng có trụ sở tại một số khu vực nhất định.

AI có thể tạo ra rủi ro tuân thủ bằng cách sử dụng dữ liệu của bên thứ ba

Nhiều mô hình AI dựa vào dữ liệu của bên thứ ba, có thể không chính xác hoặc không tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu. Ví dụ, một công cụ AI thu thập dữ liệu trực tuyến để lấy điểm tín dụng của khách hàng có thể vi phạm luật bảo vệ người tiêu dùng.

Việc gặp phải bất kỳ sai lầm nào trong số này đều có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho doanh nghiệp, từ rủi ro về danh tiếng đến hình phạt tài chính và thậm chí là bị truy tố hình sự.

7 cách thực hành tốt nhất để sử dụng AI quản lý rủi ro hiệu quả

Mặc dù có một số rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI để quản lý rủi ro, nhưng có những bước bạn có thể thực hiện để giải quyết chúng. Sau đây là bảy biện pháp tốt nhất để đảm bảo bạn sử dụng AI một cách có trách nhiệm và minh bạch:

1. Đào tạo công cụ trên dữ liệu chất lượng cao

Các thuật toán AI trong các công cụ quản lý rủi ro dựa vào dữ liệu chất lượng cao và đa dạng để cung cấp các đầu ra có giá trị và giảm thiểu rủi ro thực sự. Đối với những người sử dụng phần mềm, điều này có nghĩa là:

  • Cung cấp các tập dữ liệu có cấu trúc tốt, đầy đủ và đại diện cho toàn bộ dân số có liên quan (tức là không thiên vị một nhóm nhân khẩu học hoặc nhóm kinh tế xã hội khách hàng cụ thể nào)

  • Kết hợp các nguồn dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: email, báo cáo, tài liệu chính sách) để công cụ xử lý bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một ứng dụng của các kỹ thuật AI tạo sinh

  • Cung cấp dữ liệu chính xác và kịp thời trong suốt vòng đời AI để đảm bảo mô hình luôn được cập nhật và hiệu quả

2. Duy trì sự giám sát của con người

Trong kinh doanh, AI nên nâng cao khả năng phán đoán của con người – chứ không phải thay thế nó. Điều này đặc biệt đúng trong quản lý rủi ro, nơi mà rủi ro rất cao. Giữ con người trong vòng lặp bằng cách:

 

  • So sánh đánh giá rủi ro do AI thúc đẩy với dữ liệu lịch sử để đánh giá đầu ra về độ chính xác và tính nhất quán

  • Đảm bảo các chuyên gia về rủi ro xem xét các đầu ra do AI tạo ra, đặc biệt là trong các tình huống bất thường khi thuật toán học tập có thể tạo ra kết quả không mong muốn

  • Tiến hành kiểm toán thường xuyên để đánh giá hiệu quả và độ chính xác liên tục của các hệ thống AI

3. Tuân thủ luật AI có liên quan

Với công nghệ AI ngày càng phổ biến, việc theo dõi tin tức công nghệ mới nhất và cập nhật các cuộc thảo luận về luật pháp đang phát triển là một hoạt động tốt.

4. Thực hiện phát hiện thiên vị và kiểm tra tính công bằng

Nếu hệ thống AI đào tạo trên dữ liệu thiên vị, nó có thể tạo ra kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Điều quan trọng là giảm thiểu rủi ro này bằng cách:

  • Sử dụng các công cụ phát hiện sai lệch để xác định các sai lệch tiềm ẩn trong thuật toán AI

  • Tiến hành đánh giá thường xuyên để đảm bảo các quyết định do AI thúc đẩy không ảnh hưởng không cân xứng đến các nhóm cụ thể

  • Sử dụng các kỹ thuật đánh giá chuẩn để so sánh các đầu ra do AI tạo ra với các nguồn dữ liệu đa dạng và các mô hình thay thế

5. Thực hiện các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ

Hệ thống AI đặc biệt dễ bị tấn công mạng vì chúng dựa vào lượng dữ liệu khổng lồ và các thuật toán phức tạp. Đây là những lỗ hổng mà tội phạm mạng có thể khai thác.

Áp dụng các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ cho AI để quản lý rủi ro bằng cách:

  • Bảo vệ các mô hình và dữ liệu AI bằng mã hóa, kiểm soát truy cập và giám sát liên tục

  • Thiết lập các giao thức ứng phó sự cố rõ ràng cho các vi phạm an ninh

  • Cảnh báo kịp thời các bên liên quan về các vi phạm và thực hiện hành động khắc phục theo chính sách của công ty

6. Thực hiện các biện pháp tốt nhất để ghi lại các hoạt động quản lý rủi ro

Ghi chép chính xác là một phần quan trọng của quy trình quản lý rủi ro AI vì nó giúp đảm bảo trách nhiệm giải trình và tuân thủ.

Điều này có nghĩa là duy trì các dấu vết kiểm toán chi tiết về các quyết định rủi ro do AI thúc đẩy. Điều quan trọng nữa là phải ghi lại chính xác các quy trình quản lý rủi ro đã hoàn thành cho khách hàng trong phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn.

7. Minh bạch về việc sử dụng AI

Tính minh bạch cũng có nghĩa là cung cấp những giải thích dễ hiểu về phương pháp đánh giá rủi ro AI và các quyết định do AI tạo ra.

Tương lai của AI và quản lý rủi ro sẽ ra sao?

Các điều khoản của Đạo luật AI của EU sẽ có hiệu lực từ tháng 2 năm 2025 đến tháng 8 năm 2027.

Các ứng dụng có mức độ rủi ro không thể chấp nhận được sẽ bị cấm. Các ứng dụng có mức độ rủi ro cao phải tuân thủ một bộ quy tắc nghiêm ngặt hơn.

Các nhà cung cấp công nghệ và doanh nghiệp sẽ hoạt động trong một môi trường được quản lý chặt chẽ hơn. Cả hai đều sẽ có những hướng dẫn nghiêm ngặt hơn để tuân theo.

Khi các quy tắc phát triển và sử dụng AI trở nên nghiêm ngặt hơn, công nghệ này có khả năng sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng. Các công cụ quản lý rủi ro có thể trở nên tinh vi hơn.

Ví dụ:

  • Công nghệ này có thể phát triển để cảnh báo các doanh nghiệp về rủi ro tài chính nhanh hơn nữa. Nó có thể thực hiện mô phỏng thời gian thực dựa trên xu hướng kinh tế vĩ mô và dữ liệu công ty.

  • Các ứng dụng AI có thể bắt đầu học hỏi từ các kiểu tấn công an ninh mạng theo thời gian thực để cung cấp khả năng bảo vệ tốt hơn.

Những người chịu trách nhiệm quản lý rủi ro phải đi đầu trong việc phát triển để hưởng lợi từ công nghệ và đảm bảo tuân thủ liên tục.

Kết luận

AI có thể giúp các tổ chức quản lý rủi ro hiệu quả hơn và phát hiện mối đe dọa sớm hơn. Công nghệ này có thể mang lại lợi ích cho nhiều chức năng và quy trình kinh doanh.

Tuy nhiên, có một số cạm bẫy cần tránh khi sử dụng AI để hỗ trợ quản lý rủi ro. Việc tuân thủ các thông lệ tốt nhất và cập nhật quản trị AI là điều cần thiết.

Tags

009Bet

Kuwin

SV66

78Win