Eliminare cause legali, frodi e fallimenti: adottare la gestione del rischio tramite intelligenza artificiale

"Se è prevedibile, è prevenibile."

TQuesto è l'assioma collaudato della gestione del rischio che vale per tutti i settori verticali aziendali, dall'assicurazione all' bancario a gli operatori sanitari possono prendere decisioni maggiormente informate. consigliato per la Se riesci a identificare il rischio prevedendo il fallimento, puoi, in larga misura, prevenire risultati indesiderati come contenziosi, frodi e mancati guadagni.

Questa idea è stata tradizionalmente applicata tramite l'impiego di grandi team specializzati nell'analisi del rischio in tutte le pratiche e i processi lavorativi, cronologie dei reclami, tendenze bancarie e persino manutenzione delle macchine e tassi di guasto. Tuttavia, mentre l'impiego di manodopera esperta è senza dubbio efficace nell'implementazione di una strategia di gestione del rischio, è anche proibitivamente costoso e ha un impatto sia su OpEx che su CapEx per la maggior parte delle organizzazioni in termini di manodopera, tempi di inattività e complessità di implementazione.

È qui che l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale possono capovolgere il paradigma e ottenere risultati simili, e persino migliorati, a un costo molto più basso. L'intelligenza artificiale può essere programmata per cercare tratti specifici del comportamento e identificare rapidamente anomalie nei processi industriali, nelle richieste di risarcimento e nelle transazioni bancarie, ma con risultati più coerenti e intuizioni più acute rispetto a una controparte umana.

Casi di utilizzo nel mondo reale della gestione del rischio dell'intelligenza artificiale

Immagina di poter prevedere quando un pezzo di macchinario deve essere sostituito con una precisione superiore al 90% e di farlo prima che si rompa effettivamente. Oppure se prendessi misure immediate per prevenire le frodi bloccando automaticamente le transazioni con carta di credito. Forse potresti ridurre significativamente i costi delle controversie legali identificando i casi tramite un intervento precoce che tendono a diventare controversie legali. Tutto questo è possibile grazie all'intelligenza artificiale.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di apprendere informazioni programmate non umane analizzando i dati e scoprendo modelli che un tipico analista umano potrebbe non avere. Ad esempio, queste informazioni potrebbero derivare da cambiamenti nel comportamento in risposta ai controlli stabiliti all'interno di una compagnia assicurativa, o potrebbero anche essere raccolte identificando modelli nei macchinari che potrebbero indicare un guasto imminente. Possono anche essere guidati da modelli di utilizzo in un sistema di carte di credito che indicano una transazione fraudolenta.

Il punto è che ci sono moltissime applicazioni di AI Risk Management e ML che possono essere applicate in tutti i settori e verticali per migliorare i risultati e ridurre gli effetti negativi di diversi tipi di fallimento. Se stai cercando di sfruttare queste tecnologie per dare una spinta al tuo business, ci sono alcuni passaggi che dovresti considerare.

Tre passaggi per adottare la gestione del rischio tramite intelligenza artificiale

Per preparare la tua organizzazione ad adottare una nuova tecnologia, la prima cosa che devi fare è coinvolgere i tuoi stakeholder. Ciò implica una comunicazione chiara dell'iniziativa, di come verrà implementata e di come le nuove tecnologie avranno un impatto diretto sugli obiettivi aziendali della tua azienda. Se riesci a colmare il divario tra l'intenzione della tecnologia e i risultati aziendali reali che puoi ottenere, allineerai i tuoi stakeholder alla tua causa.

Il secondo passaggio consiste nell'identificare i tuoi indicatori chiave di prestazione, valutare le tue prestazioni attuali e come vuoi che AI ​​Risk Management sposti l'ago della bilancia. Ciò comporta l'azzeramento di obiettivi numerici specifici rilevanti per la tua attività e l'impostazione di una timeline con obiettivi. I tuoi KPI dipenderanno completamente dai marcatori rilevanti per la tua attività. Una compagnia assicurativa potrebbe cercare di ridurre il tempo totale impiegato per valutare i reclami, mentre un produttore potrebbe cercare di ridurre drasticamente i tempi di fermo causati da guasti ai macchinari.

Terzo, non dimenticare che introdurre una nuova iniziativa tecnologica non è semplice come sovrapporre un nuovo strumento o sistema sofisticato alle tue operazioni esistenti. Ricorda che se il tuo obiettivo è guidare un cambiamento significativo, trasforma il tuo business, questo richiederà necessariamente un cambiamento nel tuo modello di business e tutto ciò che ne consegue. Una comunicazione tempestiva e anticipata con i tuoi team interni è fondamentale per incoraggiare una cultura positiva, aiutare i dipendenti a rimanere consapevoli e informati e innescare la ricettività in modo da ridurre al minimo la resistenza. Proprio come hai bisogno dell'adesione degli stakeholder al vertice, vorrai che la tua organizzazione accolga il cambiamento dal basso verso l'alto.

Conclusione

Stai lontano dall'hype che tende ad accompagnare argomenti tecnologici di tendenza come l'intelligenza artificiale. Non essere veloce a buttarti in qualcosa semplicemente perché è nuovo e all'avanguardia: ricorda di rimanere concentrato sui tuoi veri obiettivi aziendali e di investire solo in tecnologie che ti aiuteranno a raggiungere quegli obiettivi.