訴訟、詐欺、失敗をなくす: AIリスク管理の採用

「予測可能であれば、予防できる。」

Tこれは、保険から金融まで、あらゆる業種に当てはまる、長年実証されたリスク管理の原則です。 バンキング 〜へ ヘルスケア と 製造業失敗を予測してリスクを特定できれば、訴訟、詐欺、収益の損失などの望ましくない結果をかなり防ぐことができます。

この考え方は、従来、業務慣行やプロセス、クレーム履歴、銀行の傾向、さらには機械のメンテナンスや故障率にわたるリスクの分析に特化した大規模なチームを配置することで実施されてきました。しかし、専門家の人材を活用することは、リスク管理戦略の実装に間違いなく効果的ですが、非常に高価であり、ほとんどの組織では、労働力、ダウンタイム、実装の複雑さにより、運用コストと設備投資の両方に影響を与えます。

ここで、人工知能、機械学習、自然言語処理がパラダイムを覆し、はるかに低コストで同様の、さらには強化された成果を達成できます。AI は、特定の行動特性を探し、産業プロセス、クレーム提出、銀行取引内の異常を迅速に特定するようにプログラムできますが、人間よりも一貫性のある結果と鋭い洞察が得られます。

AIリスク管理の実際の使用例

機械の交換時期を 90% 以上の精度で予測し、実際に故障する前に予測できたらどうなるでしょうか。あるいは、クレジットカード取引を自動的にブロックして詐欺を防止する措置を即座に講じることができたらどうなるでしょうか。訴訟につながる可能性のあるケースを早期介入で特定することで、訴訟コストを大幅に削減できるかもしれません。 これらはすべて AI で可能になります。

機械学習アルゴリズムは、データを分析し、一般的な人間のアナリストが見つけられないようなパターンを発見することで、人間がプログラムしていない洞察を学習することができます。たとえば、これらの洞察は、保険会社内で確立された制御に対する行動の変化から生じる場合もあれば、機械のパターンを特定して今後の故障を示唆することで得られる場合もあります。また、不正な取引を示唆するクレジットカード システムの使用パターンによってもたらされる場合もあります。

重要なのは、AI リスク管理と ML には、さまざまな業界や業種に適用して成果を向上させ、さまざまな種類の障害による悪影響を軽減できるアプリケーションが数多くあるということです。これらのテクノロジーを活用してビジネスを強化したいと考えている場合は、考慮すべき手順がいくつかあります。

AIリスク管理を導入するための3つのステップ

組織が新しいテクノロジーを導入する準備をするには、まず関係者の協力を得る必要があります。そのためには、イニシアチブ、その実装方法、新しいテクノロジーが会社のビジネス目標に直接どのような影響を与えるかを明確に伝える必要があります。テクノロジーの目的と実際に達成できるビジネス成果のギャップを埋めることができれば、関係者の協力を得ることができます。

2 番目のステップは、主要業績評価指標を特定し、現在の業績を評価し、AI リスク管理でどのように変化させたいかを判断することです。これには、ビジネスに関連する具体的な数値目標に焦点を絞り、目標を設定したタイムラインを設定することが含まれます。KPI は、ビジネスに関連する指標に完全に依存します。保険会社は、請求の評価に費やす合計時間を短縮することを目指すかもしれませんし、製造業者は、機械の故障によるダウンタイムを大幅に削減することを目指すかもしれません。

3つ目に、新しい技術イニシアチブを導入することは、既存の業務に新しいツールやシステムを重ねるほど単純ではないことを忘れないでください。意味のある変化を起こすことが目的なら、 あなたのビジネスを変革しますこれには、必然的にビジネス モデルとそれに伴うすべての変更が必要になります。社内チームとの早期かつ予測的なコミュニケーションは、前向きな文化を促進し、従業員が常に認識して情報を入手できるようにし、抵抗を最小限に抑えるために受容性を高めるための鍵となります。上層部の利害関係者の賛同が必要であるのと同様に、組織全体で下から変化を受け入れることが必要になります。

まとめ：

AIのようなホットなテクノロジーの話題に付きまとう誇大宣伝には近づかないでください。単に新しい最先端の技術だからといって、すぐに飛びつくのではなく、真のビジネス目標に集中し、投資すべきものだけに投資することを忘れないでください。 技術 それはあなたの目標を達成するのに役立ちます。