Risk management · 3 min lexim
Machine learning dhe analitikë të avancuara për të parashikuar kritika, për të planifikuar veprime korrigjuese dhe për të përmirësuar qëndrueshmërinë.
Pjesa më e madhe e dashboard-eve të risk management tregojnë të kaluarën: sa incidente ka pasur, sa konstatime auditi janë ende të hapura, cilat kontrolle kanë dështuar. Janë informacione të domosdoshme, por vijnë kur problemi është shfaqur tashmë.
Një dashboard parashikues përpiqet t’i përgjigjet një pyetjeje tjetër: ku ka më shumë gjasa të shfaqet çështja kritike e radhës? Nuk bëhet fjalë për të parashikuar të ardhmen me siguri, por për të identifikuar sinjale të dobëta që, të kombinuara, tregojnë një situatë që meriton vëmendje.
Sinjalet e dobishme shpesh ekzistojnë tashmë në sistemet e kompanisë, vetëm se askush nuk i vë në lidhje me njëri-tjetrin. Veprime korrigjuese që shtyhen vazhdimisht, trajnim i detyrueshëm i papërfunduar në një departament, një rritje e përjashtimeve të miratuara, furnitorë me dokumentacion që po skadon, kontrolle që rezultojnë efektive por me evidenca gjithnjë e më të pakta.
Të marra veç e veç janë detaje. Të vëzhguara së bashku dhe në kohë, mund të tregojnë një zonë ku sistemi i kontrollit po dobësohet. Machine learning është veçanërisht i përshtatshëm për t’i njohur këto kombinime, sepse punon njëkohësisht mbi shumë ndryshore dhe identifikon skema që do t’i shpëtonin një analize manuale.
Krahas të dhënave të brendshme mund të merren parasysh edhe burime të jashtme, si skadimi i certifikimeve të furnitorëve ose ndryshimet në kontekstin rregullator përkatës. E rëndësishme është që çdo burim të jetë i besueshëm dhe i përditësuar rregullisht, sepse një parashikim vlen aq sa të dhënat mbi të cilat bazohet.
Sinjale të dobëta për t’u ndjekur
Kërkesa e parë është cilësia e të dhënave. Një model parashikues i ushqyer me regjistra të paplotë ose jokoherentë do të prodhojë parashikime po aq jokoherente. Përpara se të flasim për inteligjencë artificiale, duhet të sigurohemi që rreziqet, kontrollet, auditet dhe incidentet të jenë regjistruar në mënyrë të strukturuar dhe të lidhura me njëra-tjetrën.
Kërkesa e dytë është shpjegueshmëria. Një tregues që sinjalizon një rrezik në rritje pa thënë pse nuk i ndihmon askujt të vendosë. Dashboard-et më të dobishme tregojnë cilët faktorë kanë kontribuar në parashikim, në mënyrë që përgjegjësi të mund të vlerësojë nëse sinjali është i bazuar dhe çfarë veprimi të ndërmarrë.
Së fundi nevojitet një cikël verifikimi. Parashikimet duhen krahasuar me atë që ndodh realisht, dhe modeli duhet rishikuar kur largohet nga realiteti.
Një tregues që sinjalizon një rrezik pa thënë pse nuk i ndihmon askujt të vendosë.
Një dashboard parashikues ka vlerë vetëm nëse çon te vendime. Çdo sinjal i rëndësishëm duhet të mund të gjenerojë një veprim: një thellim, një audit i synuar, një rishikim të kontrollit, një plan zbutjeje me një përgjegjës dhe një afat.
Është e rëndësishme gjithashtu të shmanget teprimi me alarme. Nëse dashboard-i sinjalizon gjithçka, njerëzit reshtin ta shikojnë. Pragje të kalibruara mirë dhe një hierarki e qartë mes sinjaleve informuese dhe atyre që kërkojnë ndërhyrje bëjnë dallimin mes një mjeti që përdoret dhe një që injorohet.
Një mënyrë e mirë për t’i prezantuar këto mjete është t’i përdorni për një periudhë paralelisht me vlerësimet tradicionale. Risk manager-ët i krahasojnë sinjalet e dashboard-it me përvojën e tyre, i korrigjojnë pragjet dhe mësojnë kur t’u besojnë treguesve. Është një rrugë besimi të ndërsjellë mes njerëzve dhe mjeteve, që nuk duhet anashkaluar.
Objektivi përfundimtar nuk është një dashboard më i sofistikuar, por një organizatë më rezistente: e aftë të shohë më herët, të reagojë më mirë dhe të mësojë nga ajo që ndodh. Inteligjenca artificiale është një mjet në shërbim të këtij objektivi, jo një zëvendësues i gjykimit të atyre që menaxhojnë rrezikun.
Regulate i integron të dhënat e rrezikut, kontrollet, auditet dhe incidentet në një bazë të vetme, mbi të cilën moduli i AI decision support ndërton tregues dhe sinjalizime me përcaktimin e faktorëve që i kanë gjeneruar. Çështjet kritike të identifikuara shndërrohen drejtpërdrejt në veprime korrigjuese të planifikuara dhe të gjurmuara.
Kush dëshiron të fillojë duhet të nisë nga një fushë e kufizuar, për shembull veprimet korrigjuese ose furnitorët, ku të dhënat janë tashmë të strukturuara dhe përfitimet shihen shpejt. Që andej mund të zgjerohet gradualisht perimetri.
Vazhdoni leximin
Automatizimi inteligjent po revolucionarizon mënyrën si kompanitë menaxhojnë proceset e përditshme. Strategji për të dixhitalizuar aktivitetet e përsëritura, për të rritur saktësinë dhe për të liruar burime.
Si chatbot-ët inteligjentë dhe mësimi interaktiv e bëjnë menaxhimin e policy-ve më të qasshëm, më tërheqës dhe më të matshëm.
Innovaq është një realitet në fazën e lançimit.