Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) im GRC: Trends und Anwendungsfälle
Neue Entwicklungen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Automatisierung und mehr - wie passt das alles in die Welt des GRC?
KI-gesteuerte Technologien haben in letzter Zeit sowohl für Durchbrüche als auch für Pannen Schlagzeilen gemacht (wie der Einbruch bei ChatGPT im März). Doch während einige der neueren Anwendungsfälle noch mit einer gewissen Skepsis betrachtet werden, überwiegen die spezifischen Vorteile anderer (etablierterer) Anwendungen - etwa im Bereich Governance, Risiko und Compliance - bei weitem das Risiko.
KI-gesteuerte Technologie und Automatisierung können Unternehmen nicht nur dabei helfen, ein stärkeres Cyber-Risikomanagementprogramm mit begrenzten Ressourcen aufzubauen, sondern sie machen auch die Risikoüberwachung und -verwaltung anpassungsfähiger, flexibler, proaktiver und skalierbarer. Darüber hinaus zeigen globale Daten von IBM, dass 35 % der Unternehmen angeben, KI bereits in ihrem Unternehmen einzusetzen, während 42 % den Einsatz erforschen. Im Klartext: KI wird in der einen oder anderen Form auf Ihrem Schreibtisch landen - Sie sollten also wissen, wie Sie sie als Werkzeug nutzen können, anstatt sie als weiteren Risikofaktor hinzuzufügen.
Lassen Sie uns in einige der wichtigsten Anwendungsfälle von KI-gesteuerter GRC-Technologie eintauchen - und bleiben Sie dran für die Fortsetzung dieser Diskussion auf der Interact 2023 mit GRC-Analyst & Experte Michael Rasmussen.
Künstliche Intelligenz (KI) im GRC-Bereich
KI-gestützte GRC-Technologie bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, da sie es Unternehmen ermöglicht, Risiken sofort aufzudecken und zu quantifizieren, funktionsübergreifend zusammenzuarbeiten, die Effizienz zu steigern und konkurrenzlose, umsetzbare Geschäftsinformationen zu erstellen, die letztendlich die Leistung und den Unternehmenswert steigern.
Einige der häufigsten Anwendungsfälle, in denen KI-gestützte GRC-Technologie im GRC-Bereich zum Einsatz kommt, sind:
- Aufbau eines proaktiven Risikomanagementprogramms
- Automatische Analyse von Konformitätsabweichungen
- Festlegung eines Kontrollrahmens
- Automatisierung von traditionell manuellen Prozessen wie Datenerfassung oder Risikobewertung
- Rationalisierung der Richtlinienverwaltung und vieles mehr!
Schauen wir uns einige davon im Detail an!
Automatisierung, Automatisierung, Automatisierung
Einer der Hauptvorteile von KI-gesteuerten Tools ist die Automatisierung. Währendtraditionell manuelle Prozesse (wie Incident Management, Reporting usw.) eine hohe Arbeitslast verursachen, wertvolle Zeit verbrauchen und oft fehleranfällig sind, korrigiert die Automatisierung diese Schwachstellen und steigert die Effizienz innerhalb der Teams. So können beispielsweise KI-gesteuerte GRC-Technologielösungen zur Automatisierung genutzt werden:
- Datenerfassung und -sammlung: Eine KI-gestützte GRC-Lösung kann zur automatischen Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen eingesetzt werden. NLP-Funktionen können eingesetzt werden, um relevante Informationen zu extrahieren und sie in einem leicht verständlichen Format zu strukturieren.
- Risikobewertungen: KI-Engines ermöglichen automatische Risikobewertungen und können potenzielle Risiken leicht vorhersagen. Außerdem können ML-Funktionen genutzt werden, um rechtzeitig Strategien zur Risikominderung zu ermitteln.
- Überwachung: KI-gestützte GRC-Technologie kann die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften automatisieren, indem sie kontinuierlich die für das Unternehmen relevanten Änderungen von Normen, Gesetzen und Vorschriften analysiert.
- Berichte und Analysen: KI-Funktionen können Risiken erkennen und Vorhersagen treffen, so dass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können, um potenzielle Probleme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch in der gesamten Wertschöpfungskette zu verhindern oder abzumildern.
KI-gestützte GRC-Lösungen mit Funktionen für maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) können auch dabei helfen, große Datenmengen in Minutenschnelle zu verarbeiten, Risiken zu erkennen und wertvolle Daten bereitzustellen, die nicht nur die Entscheidungsfindung von reaktiv zu belastbar machen.
Nutzung von ML- und NLP-Fähigkeiten
Die zunehmenden gesetzlichen Anforderungen stellen für Unternehmen auf der ganzen Welt eine Herausforderung dar - vor allem angesichts der Geschwindigkeit und Komplexität in global vernetzten Unternehmen. [Sehen Sie die neueste Folge von Mitratech's Morgenkaffee: Globale & erweiterte regulatorische Umgebungen um mehr darüber zu erfahren, wie die Einhaltung von Vorschriften stärker als je zuvor miteinander verbunden ist]. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass das, was lokal zu sein scheint, sich mit Sicherheit auf globaler Ebene auswirkt.
GRC-Technologie-Tools können in dieser Hinsicht ein wichtiger Verbündeter sein und auf verschiedene Weise helfen. ML-Funktionen können jetzt dabei helfen, den Inhalt von Vorschriften zu analysieren und leicht zu verstehen, wo es Lücken in den bestehenden Rahmenwerken des Unternehmens geben könnte.
Darüber hinaus können Compliance-Teams die Analyse von Normen, Gesetzen und Vorschriften im Kontext ihres Kontrollrahmens automatisieren und NLP zur Interpretation von Unternehmensrichtlinien und -dokumenten einsetzen.
Der Einsatz der richtigen GRC-Technologie innerhalb eines Unternehmens vereinfacht die Verwaltung komplexer Risiko- und Compliance-Daten. Und da der Umfang und die Raffinesse von Cyberangriffen weiter zunehmen, werden sich KI-gesteuerte Lösungen als unschätzbare Verbündete erweisen.
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