Dank ChatGPT und ähnlichen Anwendungen sind künstliche Intelligenz (KI) und ihre Einsatzmöglichkeiten Gegenstand vieler Gespräche. Natürlich gibt es viel Verwirrung darüber, was genau KI ist und wie sie uns bei unserer Arbeit helfen kann. Als Risikomanager für Dritte müssen Sie über die neuesten Entwicklungen bei KI und maschinellem Lernen (ML) auf dem Laufenden bleiben und verstehen, wie Sie diese Technologien nutzen können, um Ihre Risikomanagementprozesse zu verbessern und gleichzeitig ihre möglichen Fallstricke zu vermeiden.
In diesem Beitrag werden KI-bezogene Begriffe definiert, Möglichkeiten aufgezeigt, wie KI für Third-Party-Risk-Management-Programme (TPRM) von Nutzen sein kann, und Ressourcen empfohlen, mit denen Sie lernen können, wie Sie KI nutzen können, um in Ihrer Rolle effektiver zu sein.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI-Systeme verwenden Algorithmen und große Datensätze, um Informationen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und fundierte Vorhersagen oder Empfehlungen zu geben. Zu den Vorteilen der KI gehören die Automatisierung von Aufgaben, eine verbesserte Problemlösung, eine bessere Entscheidungsfindung und vieles mehr.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Es ist so, als würde man einem Computer beibringen, selbstständig Muster zu erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Beispielen zu treffen, die er bereits gesehen hat.
Das maschinelle Lernen kann in verschiedene Typen eingeteilt werden, darunter überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen. Jeder Typ hat spezifische Anwendungen und Anwendungsfälle für das Risikomanagement, darunter:
- Überwachtes Lernen: Bei diesem Ansatz lernt das Modell aus markierten Daten, wobei Eingaben mit entsprechenden Ausgaben gepaart werden. Es kann für die Bewertung von Kreditrisiken, die Erkennung von Betrug und die Vorhersage von Vermögenspreisen verwendet werden.
- Unüberwachtes Lernen: Dieser Typ befasst sich mit nicht gekennzeichneten Daten und konzentriert sich auf die Suche nach Mustern, Beziehungen oder Clustern in den Daten. Unüberwachtes Lernen kann bei der Erkennung von Anomalien und der Identifizierung von Risiken helfen.
- Verstärkungslernen: Bei dieser Technik lernt ein Agent, Entscheidungen zu treffen, indem er mit einer Umgebung interagiert und durch Belohnungen oder Bestrafungen ein Feedback erhält. Es findet Anwendung in der Portfolio-Optimierung und im dynamischen Risikomanagement.
Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Ihr Risikomanagementprogramm für Drittanbieter unterstützen können
Wenn Sie als Risikomanager über KI und maschinelles Lernen Bescheid wissen, sind Sie in der Lage, das Potenzial dieser Technologien zu nutzen, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit ihrer Implementierung zu erkennen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie Sie sie effektiv und verantwortungsbewusst in Ihren Risikomanagementstrategien für Dritte einsetzen können.
Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie Sie KI in Ihrem Risikomanagementprogramm für Dritte nutzen können:
- Automatisierung von Aufgaben: KI-gestützte Systeme können routinemäßige Risikobewertungen für Dritte, Datenanalysen und Berichte rationalisieren. Dies verbessert die Effizienz und Genauigkeit und hilft den Managern von Drittparteirisiken, sich auf übergeordnete Aktivitäten zu konzentrieren.
- Prädiktive Analytik: KI-Modelle können historische Daten und Muster analysieren, um potenzielle Risiken vorherzusagen und proaktive Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen.
- Erkennung von Anomalien: KI-Algorithmen können ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen erkennen, die auf Betrug, Sicherheitsverletzungen oder andere Risiken hinweisen können.
6 Empfehlungen für Risikomanager von Drittanbietern, die mehr über KI und ML erfahren möchten
Sich mit KI und maschinellem Lernen zu befassen, mag einschüchternd wirken, aber es gibt mehrere zugängliche und praktische Möglichkeiten, um damit zu beginnen. Hier sind sechs Empfehlungen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen in diesem Bereich zu erweitern:
1. Nehmen Sie an Online-Kursen und Tutorials teil
Viele Plattformen bieten einsteigerfreundliche Online-Kurse und Tutorials zu KI und maschinellem Lernen an. Suchen Sie nach Kursen, die sich speziell an nichttechnische Fachleute richten. Diese Kurse bieten oft einen umfassenden Überblick über die Konzepte, Anwendungen und potenziellen Risiken im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen. Einige beliebte Plattformen für das Online-Lernen sind:
- Künstliche Intelligenz für Unternehmen | Udemy
- Einführung in AI für Geschäftsanwender - Training | Microsoft Learn
- Beste Kurse & Zertifizierungen für Künstliche Intelligenz | Coursera
2. Teilnahme an Workshops und Seminaren
Halten Sie Ausschau nach Workshops, Seminaren oder Webinaren, die von Branchenexperten oder Organisationen durchgeführt werden, die sich mit KI und maschinellem Lernen beschäftigen und sich an ein nichttechnisches Publikum wenden. Diese Veranstaltungen bieten oft praktische Einblicke und Beispiele aus der Praxis, die Ihnen helfen können, die Relevanz und Auswirkungen von KI im Risikomanagement zu verstehen.
3. Bücher und Artikel lesen
Es gibt eine Vielzahl von Büchern und Artikeln, die für nichttechnische Leser geschrieben wurden und die KI und maschinelles Lernen in einfachen Worten erklären. Suchen Sie nach Büchern oder Artikeln, die in Fachzeitschriften für Wirtschaft oder Risikomanagement veröffentlicht wurden. Diese Ressourcen bieten eine solide Grundlage und helfen Ihnen, die breiteren Auswirkungen von KI in Ihrem Bereich zu verstehen.
4. Zusammenarbeit mit technischen Kollegen
Tauschen Sie sich mit Kollegen oder Teams aus, die sich mit KI und maschinellem Lernen auskennen. Durch die Zusammenarbeit mit ihnen können Sie Einblicke in die praktische Anwendung dieser Technologien gewinnen und mögliche Herausforderungen und Lösungen aus der Perspektive des Risikomanagements verstehen.
5. Teilnahme an Branchenveranstaltungen
Nehmen Sie an Konferenzen, Podiumsdiskussionen und Branchenveranstaltungen teil, die sich mit KI, maschinellem Lernen und Risikomanagement für Dritte befassen. Diese Veranstaltungen bieten Möglichkeiten zur Vernetzung, und Sie können von Fachleuten lernen, die KI-Lösungen in ihren Unternehmen implementiert haben. Anhand von Fallstudien und Erfolgsgeschichten können Sie die Vorteile und Grenzen dieser Technologien besser verstehen.
6. Vergessen Sie nicht Ihre regulatorische Verantwortung
Datenschutz und Sicherheit gehören zu den wichtigsten Anliegen im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen. Unternehmen, die KI einsetzen, müssen strenge Datenschutzbestimmungen wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) in der Europäischen Union oder ähnliche Gesetze in anderen Regionen einhalten. Unternehmen müssen Daten verantwortungsbewusst und mit der Zustimmung der Nutzer erheben, speichern und verarbeiten. Da ständig neue Gesetze und Richtlinien vorgeschlagen und umgesetzt werden, ist es wichtig, sich über die neuesten Vorschriften und Entwicklungen in bestimmten Regionen und Branchen zu informieren.
Machen Sie den nächsten Schritt auf Ihrem Weg zu AI und ML
Denken Sie daran, dass Sie kein technischer Experte für KI und maschinelles Lernen werden müssen. Als Risikomanager für Dritte ist es Ihr Ziel, diese Technologien und ihre Auswirkungen zu verstehen und zu wissen, wie sie Ihre Risikomanagementstrategien für Dritte verbessern können. Konzentrieren Sie sich darauf, die grundlegenden Konzepte zu lernen, relevante Anwendungen zu verstehen und über die sich entwickelnde KI-Landschaft in Ihrer Branche informiert zu bleiben. Mit der Zeit können Sie auf diesem Wissen aufbauen und mit technischen Experten zusammenarbeiten, um in Ihrer Rolle fundierte Entscheidungen und Empfehlungen zu treffen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Ihr Unternehmen die Vorteile von KI- und ML-Technologien zur Verbesserung Ihres TPRM-Programms nutzen kann, lesen Sie How to Harness the Power of AI in Third-Party Risk Management oder fordern Sie noch heute eine Demo für eine Strategiesitzung 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.
