Maschinelles Lernen (ML) wird definiert als „die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen“. Diese Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) wird häufig in Berichts- und Analysetools integriert, um große Mengen scheinbar unzusammenhängender Daten zu interpretieren. ML kann einen erheblichen Einfluss auf das Risikomanagement von Anbietern und Lieferanten haben , da Unternehmen versuchen, potenzielle Cyber- und physische Risiken besser vorherzusagen und zu mindern.
Dieser Beitrag beschreibt sieben Möglichkeiten, wie Sie ML in Ihrem Third-Party-Risikomanagement-Programm (TPRM) einsetzen können, und untersucht gängige Datentypen, die Sie in Ihre Analyse einbeziehen sollten.
Sieben Möglichkeiten zur Nutzung von Machine-Learning-Analysen für das Risikomanagement von Drittanbietern
ML-Analysen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Lieferanten und Lieferketten verwalten. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, Risiken und Chancen in der Lieferkette besser zu verstehen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und schnell auf potenzielle Störungen zu reagieren. Im Folgenden sind einige der bekannteren Anwendungsbereiche von ML und KI im Lieferantenrisikomanagement aufgeführt.
1. Identifizierung von Cybersicherheitsrisiken anhand von Mustern in großen Datenmengen
Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf potenzielle Risiken in der Lieferkette hinweisen können. Sie können beispielsweise ML-Algorithmen verwenden, um Anomalien im Netzwerkverkehr, im Dark Web und auf Paste-Websites zu erkennen und ungewöhnliche Muster bei der Datenübertragung, offengelegte Daten oder unbefugte Zugriffsversuche zu untersuchen. Auf diese Weise können Sie potenzielle Bedrohungen identifizieren, die mit Anbietern oder Lieferanten verbunden sind, die wichtige Produkte und Dienstleistungen für Ihr Unternehmen bereitstellen oder Zugriff auf dessen Systeme haben.
2. Prognose von Störungen in der Lieferkette mithilfe von Predictive Analytics
Maschinelle Lernalgorithmen können verwendet werden, um zukünftige Risiken in der Lieferkette vorherzusagen. Beispielsweise können Sie mithilfe von Predictive Analytics Lieferkettendaten auf potenzielle Risiken wie Störungen durch Naturkatastrophen oder politische Instabilität analysieren. Das Sammeln, Zusammenstellen und Analysieren einer Vielzahl von Daten von Drittanbietern kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, Risiken proaktiv vorherzusagen und zu bewältigen sowie Maßnahmen zu ergreifen, um die Auswirkungen von Störungen zu mindern. Diese Daten können die physischen Standorte von Anbietern, Produktionsstandorte, geopolitische Ereignisse, Versandmuster, Wetterbedingungen, Cybervorfälle und vieles mehr umfassen.
3. Analyse unterschiedlicher Datenquellen zur Verbesserung der Entscheidungen bei der Lieferantenauswahl
Algorithmen für maschinelles Lernen können Ihrem Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich seines Lieferantenmanagements und seiner Lieferkettenstrategien zu treffen. So können Sie beispielsweise ML-Algorithmen einsetzen, um eine Vielzahl von Datenquellen zu analysieren und potenzielle ESG-Risiken im Zusammenhang mit Drittanbietern oder Lieferanten zu identifizieren. Durch die Analyse von Nachrichtenartikeln und Social-Media-Beiträgen kann ML Lieferanten mit schlechter Umweltbilanz oder solche, die in kontroverse soziale Themen verwickelt sind, identifizieren, was die Entscheidung Ihres Unternehmens, Verträge mit diesen Lieferanten abzuschließen, beeinflussen kann.
4. Automatisierung von Prozessen
Maschinelles Lernen automatisiert viele Aufgaben im Lieferantenmanagement und in der Lieferkettenverwaltung. So können Sie beispielsweise ML-Algorithmen einsetzen, um die Einbindung von Lieferanten, die Lieferantenqualifizierung und die Risikobewertung von Drittanbietern zu automatisieren.
5. Nachfrageprognose
Ihre Supply-Chain-Spezialisten können ML und KI nutzen, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen, sodass sie die Lagerbestände und Produktionspläne entsprechend anpassen können.
6. Vorhersage von Geräteausfällen
Ihre Betriebsteams können historische Analysen und maschinelles Lernen nutzen, um Ausfälle von Anlagen oder Wartungsbedarf vorherzusagen, sodass Supply-Chain-Manager Probleme beheben können, bevor sie zu größeren Schwierigkeiten werden.
7. Analyse auf Betrug
Sie können Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, um verdächtige Muster oder Anomalien in Finanzdaten zu identifizieren, sodass Beschaffungsteams Betrugsfälle erkennen und verhindern können.
Arten von Daten von Drittanbietern, die in die Analyse des maschinellen Lernens einbezogen werden sollten
Maschinelles Lernen und KI können Ihrem Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken von Drittanbietern und Lieferanten schneller und genauer zu erkennen als herkömmliche manuelle Methoden. Dadurch lassen sich die Auswirkungen negativer Ereignisse auf Ihr Unternehmen minimieren.
Beginnen Sie mit der Erstellung eines einheitlichen Repositorys für Informationen von Drittanbietern, das Ereignisse, Beobachtungen und Messungen enthält, die zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden können. Die Qualität und Quantität der für das Training und Testen verfügbaren Daten spielen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Leistung und Genauigkeit eines Modells für maschinelles Lernen. Beziehen Sie interne und externe Daten ein, wie zum Beispiel:
Cyber-Einblicke
Das Verständnis der digitalen Spuren und der damit verbundenen Cyber-Risiken kritischer Dritter kann Risiken vorhersagen, die sich direkt auf die operative Widerstandsfähigkeit Ihres Unternehmens auswirken könnten.
Standortbezogene und geopolitische Einblicke
Die geografische Lage eines Lieferanten oder einer Produktionsstätte ist ein entscheidender Faktor, der berücksichtigt werden muss. Regionen, die anfällig für Naturkatastrophen wie Erdbeben, Hurrikane oder Überschwemmungen sind, sind eher von Unterbrechungen der Lieferkette betroffen. Ebenso können Gebiete mit politischer Instabilität, Unruhen oder Handelsbeschränkungen die Lieferketten stören.
Die Abhängigkeit von einem einzigen Lieferanten oder einer einzigen Produktionsstätte kann das Risiko von Lieferkettenunterbrechungen aufgrund von Naturkatastrophen oder politischer Instabilität erhöhen. Die Diversifizierung der Lieferanten über verschiedene geografische Regionen hinweg kann dazu beitragen, diese Konzentrationsrisiken zu mindern.
Naturkatastrophen oder politische Instabilität können auch Auswirkungen auf die Verkehrsinfrastruktur wie Straßen, Brücken und Häfen haben. Dies kann zu Verzögerungen führen oder sogar den Warenverkehr verhindern.
Einblicke in Wirtschaft und Finanzen
M&A-Aktivitäten, Wirtschaftsnachrichten, negative Nachrichten, behördliche und rechtliche Meldungen, Finanzergebnisse und operative Updates können auf Änderungen in der Strategie eines Lieferanten hindeuten, die sich auf die Lieferfähigkeit Ihres Unternehmens gegenüber seinen Kunden auswirken können.
Sanktionen und Einblicke in die Reputation
Lieferanten, die auf Sanktions- und Vollstreckungslisten (z. B. OFAC, SEC usw.) stehen oder politisch exponierte Personen (PEPs) beschäftigen, können auf geschäftliche oder rechtliche Probleme hinweisen, die ihre Fähigkeit zur Erfüllung ihrer Verpflichtungen beeinträchtigen können.
Nächste Schritte: Integrieren Sie maschinelles Lernen in Ihr TPRM-Programm
Die Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Trends ist mit manuellen Datenerfassungs- und Analysemethoden unmöglich. Risikomanagement-Plattformen von Drittanbietern verfügen über integrierte ML-Analysefunktionen, die den Prozess erheblich vereinfachen und potenzielle Risiken aufdecken, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken.
Um besser zu verstehen, wie Sie ML-Analysen in Ihrem Risikomanagementprogramm für Dritte nutzen können, fordern Sie noch heute eine Demo an.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag wurde ursprünglich veröffentlicht auf Prävalent.net. Im Oktober 2024 übernahm Mitratech das KI-gestützte Risikomanagement für Dritte, Prevalent. Der Inhalt wurde seitdem aktualisiert und enthält nun Informationen, die auf unser Produktangebot, regulatorische Änderungen und Compliance abgestimmt sind.
