Yapay Zeka (AI), TPRM ekibinizin teknolojiyi kullanıp kullanmadığına bakılmaksızın üçüncü taraf risk yönetimi (TPRM) süreçleri üzerinde bir etkiye sahiptir. Servis sağlayıcıları anketleri doldurmalarına yardımcı olmak için AI kullanır, bilgisayar korsanları kötü amaçlı yazılım oluşturmalarına yardımcı olmak için AI kullanır ve AI hizmetleri risk yöneticilerine potansiyel olarak hassas verileri depolayan ve analiz eden başka bir dış kaynaklı hizmet sunar. AI hizmetlerinin yükselişi risk analistleri için çok sayıda yeni sorun getirirken, bu yeni teknolojinin önlenmesi çözüm değil. Daha hızlı incelemeler, daha geniş bilgiler ve daha düzgün satıcı değerlendirmeleri sağlayan AI destekli bir üçüncü taraf risk yönetimi programı uygulayarak bu yeni zorluklarla başa çıkabilirsiniz.
AI teknolojisi, daha önce manuel ve zaman alıcı görevlerin etkinliğini hızlandırarak ve iyileştirerek risk yönetimi ortamını dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Örneğin, AI satıcı SOC II raporlarını, kalem testi sonuçlarını ve çeşitli uyum belgelerini bir kuruluşun kriterlerine göre zamanın bir kısmında analiz edebilir. Ayrıca, AI’nın düzenleyici değişikliklere ayak uydurma yeteneği, değerlendirme kontrollerinde geleneksel tekniklerden 10 ila 30 kat daha hızlı değişiklikler sağlar.
Bir HSB anketine göre, 2017’deki tüm veri ihlallerinin neredeyse yarısına üçüncü taraf bir satıcı veya yüklenici neden oldu ve IBM ve Ponemon Enstitüsü’nün bir veri ihlali raporu yıllık maliyeti, üçüncü taraf tedarikçileri içeren ihlallerin daha yüksek hasar maliyetleriyle sonuçlandığını tespit ediyor.
Bu eğilimlerle ilgili bu, işletmeleri üçüncü taraf risk yönetimi (TPRM) ve satıcı risk yönetimi (VRM) yatırımlarını artırmalarını istemektedir. Bununla birlikte, VRM teknolojisine olan güvenimiz arttıkça ölçeklenebilirlik ihtiyacı da artmaktadır. Bu makalede, satıcı değerlendirmelerine tam bir yaklaşım benimsemenin neden önemli olduğuna ve işletmelerin üçüncü taraf risk değerlendirmeleri için AI’yi nasıl kullanabileceğine bakacağız.
Üçüncü taraf risk değerlendirme otomasyonu, bir kuruluşun satıcıları, tedarikçileri ve ortaklarıyla ilişkili olası tehlikeleri değerlendirme sürecini otomatikleştirmek ve geliştirmek için modern teknolojinin, özellikle yapay zeka (AI) kullanımını ifade eder. Bu AI ile çalışan sistemler, çok miktarda veriyi analiz edebilir, potansiyel tehlike faktörlerini tespit edebilir ve minimum insan müdahalesi ile eyleme geçirilebilir bilgiler sağlayabilir.
AI sistemlerini ve bileşenlerini değerlendirmek
Satıcılar tarafından uygulanan AI sistemlerinin teknolojik karmaşıklıklarını anlamak tam bir incelemenin temelidir. Temel teknolojinin incelenmesi, üçüncü taraf çözümlerdeki AI bileşenleriyle ilgili potansiyel riskleri ortaya koymaktadır:
- Veri kümesi özellikleri: AI sistemleri büyük miktarda veri gerektirir, bu nedenle her veri kümesinin özelliklerini anlamak önemlidir. Değerlendirmeleriniz veri kalitesini, veri kaynaklarını, veri sahipliğini, veri sürümünü ve izlenebilirliği vb. Anlamanıza yardımcı olmalıdır.
- Modelin Nitelikleri: Kullanacağınız veri kümelerinde şeffaflığınız olduğunda, modelin kendisinde eşit netlik elde etmelisiniz. Modeliniz temel bir model mi? Hangi öğrenme stratejisini kullanıyor? Hangi önyargılar mevcut olabilir ve demografik parite oranı nedir? Modelin özerklik seviyesi nedir ve ne kadar insan kontrolü gereklidir?
Sistemi kendiniz inşa etmeseniz de teslim etmemenize rağmen, üçüncü taraf bir AI sisteminin dağıtıcısı olarak, kullandığınız veri ve modeller için yine de yükümlülük ve sorumluluklarınız olacaktır; Bu nedenle, bu soruların cevaplarının iyi belgelenmesi çok önemlidir.
Güvenli bir şekilde uygulandığında, AI çözümleri bir kuruluşun üçüncü taraf risk yönetimini büyük ölçüde artırabilir. Bununla birlikte, TPRM için AI kullanan risk yöneticileri, tedarik zinciri risklerini verimli bir şekilde yönetebilmesini, tehditleri tanımlayabilmesini, düzenlemelere uymasını ve hepsi ölçekli olarak işlem yapılabilir bilgiler vermesini sağlamak için bir yöntem izlemelidir. Kuruluşlar, bu önerileri ve en iyi uygulamaları izleyerek üçüncü taraf ilişkilerini yönetmede görünürlüğü, etkinliği ve esnekliği artırmak için üçüncü taraf risk yönetiminde AI kullanabilirler. Yaklaşım aşağıdakilerden oluşur:
Adım 1: AI hedeflerini ve risk kriterlerini belirtin.
Şirketin hedeflerini ve düzenleyici gereksinimlerini tamamlayan kesin risk standartları belirleyin. Otomatik risk değerlendirmeleri, öngörücü analitik ve gerçek zamanlı izleme dahil olmak üzere üçüncü taraf risk yönetiminde AI kullanmanın hedeflerini belirleyin. AI ile çalışan risk değerlendirmelerini kullanma hedeflerinizi açıkça belirtin.
- AI hedeflerinin sektöre özgü risk değişkenleri ve kuruluşun operasyonel risk toleransıyla uyumlu olduğundan emin olun.
- Yapay zekaya dayalı risk değerlendirmelerini iyileştirmek için endüstri standartlarına dayalı temel risk göstergeleri (KRI) oluşturun.
- AI uygulamalarını kapsayıcı iş hedefleriyle eşleştirmek için çapraz fonksiyonel ekiplerle (BT, yasal ve uyumluluk) dahil edin.
2. Adım: Veri Kaynaklarını Seçin
Risk analizi ve veri toplama için AI destekli araçlar seçin. Kapsamlı risk değerlendirmelerini garanti etmek için, finansal veriler, düzenleyici belgeler ve haber kaynakları gibi güvenilir iç ve dış veri kaynaklarını seçin. Şirketinizin ihtiyaçlarına uyan ve zaten sahip olduğunuz teknolojilerle iyi çalışan bir AI çözümü seçin. Yapay zeka odaklı içgörülerin doğruluğunu artırmak için her zaman mevcut ve doğru verileri kullanın.
- Şirketin üçüncü taraf ağı ile büyüyebilecek AI çözümlerini seçin.
- Hızlı müdahaleleri sağlamak ve mevcut risk profillerini korumak için gerçek zamanlı veri akışlarını dahil edin.
Adım 3: Risk seviyeleri oluşturun ve AI modellerini yapılandırın.
Belirtilen risk kriterlerini karşılamak için uyarılara neden olan ve AI modellerini değiştiren risk eşikleri oluşturun. Makine öğrenme algoritmalarını, riskleri, ortaya çıkmalarına veya şirket üzerindeki olası etkilerine göre sıralayacak şekilde ayarlayın. AI sistemini sağladığınız verilerin yüksek kalitede olduğundan emin olun. Gelen verilerin kalitesi, AI güdümlü içgörülerin ne kadar doğru olduğu üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.
- AI modelleri, yeni tehditleri tanımlama ve yanlış pozitifleri daha az belirleme kapasitelerini artırmak için düzenli olarak kalibre edilmeli veya düzenlenmelidir.
- Tehditler değiştikçe, gerçek zamanlı anlayışlara dayalı uyarlanabilir eşikler kullanın.
- Risk duyarlılığını kademeli olarak değiştirmek ve AI’nın doğruluğunu arttırmak için geri bildirim sistemlerini yerleştirin.
4. Adım: İzleme ve risk değerlendirmesini otomatikleştirin
Üçüncü taraf tehditleri sürekli olarak izlemek için AI tarafından desteklenen otomasyonu kullanın. Yinelenen değerlendirmeler yapmak, bildirim göndermek ve üçüncü taraflarla ilgili konularda bilgiler sunmak için AI kullanın.
- Stratejik risk yönetimi girişimleri için kaynakları serbest bırakmak için tekrarlayan değerlendirmeler gibi yüksek frekanslı süreçleri otomatikleştirin.
- Üçüncü taraf risk durumundaki kayda değer değişiklikler hakkında paydaşları hızlı bir şekilde bilgilendirmek için gerçek zamanlı uyarılar oluşturun.
- Uyumlu bir TPRM süreci oluşturmak için, AI tabanlı izleme teknolojilerinin mevcut risk yönetimi ve uyumluluk sistemleri ile çalıştığından emin olun.
Adım 5: Bilgileri değerlendirin
Desenleri tespit etmek, bilinçli seçimler yapmak ve risk azaltma planlarını harekete geçirmek için AI tarafından oluşturulan bilgiler kullanın. Trendleri belirlemek ve üçüncü taraf ortaklıklarında veya gözetim için gerekli ayarlamaları yapmak için risk ve olay raporlarını düzenli olarak gözden geçirin. Yapay zeka ile çalışan risk değerlendirme prosedürünüzün düzenli olarak inceleyerek ve geliştirerek değişen iş gereksinimlerinizle uyumlu olduğundan emin olun.
- Takımlar, yapay zeka tarafından oluşturulan bilgileri anlamak ve iyi bilgilendirilmiş kararlar almak için risk analizi kullanmak için eğitilmelidir.
- Keşfedilen tehlikelere olası tepkileri test etmek için AI tarafından üretilen risk senaryolarını kullanın.
- Tanınmış üçüncü taraf risklere uyumlu bir yanıt düzenlemek için uygun ekiplerle görüşleri paylaşın.
Üretken yapay zekanın bilgiyi yanlış bildirme potansiyeli, tekrar tekrar ortaya çıkan bir konudur. Üretken bir model, bir insan katılımcının yaptığı gibi bilgileri depolamak yerine verileri işlediğinden, olasılıksal çıktıları olgusal ve mantıklı hatalar içerebilir. Analistleriniz, verdiğiniz yanıtların doğru olduğunu onaylamaktan sorumludur. Aşağıdakiler, bunların üstesinden gelmenin ana zorlukları ve pratik yollarıdır:
Veri kalitesi
Verilerin doğruluğunu, kapsamlılığını ve erişilebilirliğini sağlamak, üçüncü taraf risk yönetimine AI uygulamanın önündeki engellerden biridir. AI modellerinin güvenilir bilgiler üretmesi için dış kaynaklardan eksiksiz ve doğru veriler gereklidir. Eski veya eksik veriler, eksik tehlikeler, yanlış pozitifler ve ideal olmayan kararlara neden olabilir. Verilerin bütünlüğüne, zamanında ve doğruluğuna öncelik veren katı veri yönetişimi prosedürlerini uygulayın. AI modelleri için yüksek kaliteli veri kümelerine dikkat etmek ve korumak için güvenilir veri sağlayıcılarıyla çalışın ve otomatik veri doğrulama teknolojilerini kullanın.
Düzenleyici uyum ve etik hususlar
AI ile çalışan TPRM sistemleri, siber güvenlik, veri koruma ve ahlaki AI uygulamasıyla ilgili yasalara uymak zorundadır. Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi gizlilik düzenlemeleri, AI’nın potansiyelini sınırlayabilecek toplanabilecek ve paylaşılabilecek veri türlerini sınırlandırdığı için bu zor olabilir. Yapay zeka modellerinin yasal gereksinimleri karşıladığından emin olmak için yasal ve uyum departmanlarıyla yakın işbirliği yapın. Gizliliği korumak ve AI algoritmalarının hassas verilerin anonimleştirilmesi ve sık uyumluluk değerlendirmelerinin gerçekleştirilmesi gibi ahlaki ve yasal sınırlarda kalmasını sağlamak için etik yapay zeka tekniklerini kullanın.
Mevcut sistemlerle entegrasyon
Yapay zeka destekli TPRM çözümlerini mevcut risk yönetimi, uyumluluk ve operasyonel sistemlerle entegre etmek zor ve kaynak yoğun olabilir. Birleşik risk içgörü eksikliği, AI’nın sorunsuz uygulanmasını engelleyebilen sistem uyumsuzluğundan kaynaklanabilir. Yalnızca API tabanlı entegrasyon sunan ve şirketinizde halihazırda mevcut altyapı ile uyumlu olan AI çözümlerini seçin. Mevcut sistemlerle birlikte çalışabilirliği artırmak için, özelleştirme ve aşamalı evlat edinmeyi mümkün kılan ölçeklenebilir AI platformlarını kullanmayı düşünün.
Yüksek kaynak gereksinimleri ve uygulama maliyetleri
Üçüncü taraf risk yönetiminde AI uygulamak için altyapı, yazılım ve uzman personeline büyük yatırımlar yapmak gerekebilir. İşletmeler, özellikle AI yetenekleri geliştirirken finansal ve kaynak sınırlamalarıyla karşılaşabilir.
Belirli yüksek öncelikli TPRM alanlarını hedeflemek için AI’yi sınırlı bir ölçekte uygulayarak başlayın. Fon ve kaynak arttıkça şirketin AI yeteneklerini artırabilmesi için ölçeklenebilir seçimler sağlayan uygun fiyatlı, bulut tabanlı AI çözümlerine dikkat edin.
AI anlayışlarını yorumlamada karmaşıklık
Etkili yorum için, AI tarafından üretilen içgörüler karmaşık olabilir ve belirli bir anlayış gerektirebilir. Yapay zeka analizi ile deneyimlenmeyen ekipler bunu zor bulabilir, bu da risk verilerinin yanlış yorumlanmasına neden olabilir. Risk yönetimi ekiplerine AI verilerini anlamada ve bilgileri verimli bir şekilde yorumlamada yardımcı olmak için eğitim kursları sunmak. AI uzmanlarının risk yönetimi gruplarıyla yakın işbirliği yapabilmeleri ve hassas veri yorumlamasını ilerletebilmeleri için bölümler arası işbirliğini teşvik edin.
İşletmeler, gelişen tehdit manzarasının önünde kalmak için üçüncü taraf risk yönetimine proaktif bir yaklaşım benimsemelidir. Bu, olası tehditleri derhal tanımak ve ele almak için otomasyon ve yapay zeka gibi en yeni teknolojiyi kullanmak anlamına gelir. Kuruluşlar, satıcı sözleşmeleri, uyum denetim raporları ve değerlendirme raporları dahil olmak üzere hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri kaynaklarından ilgili verileri çekerek satıcı risk değerlendirmesini otomatikleştirebilir. Ayrıca, satıcı performansına ilişkin bilgiler sunarak, bu teknolojiler işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu otomatik ve son derece eğlenceli yaklaşım, dikkat gerektiren alanlara odaklandığı için daha hızlı ve daha etkilidir.
