Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel, verfasst von Brad Hibbert, Chief Operations and Strategy Officer bei Prevalent, wurde ursprünglich auf cpomagazine.com veröffentlicht.
Der Einsatz von Dritten, darunter Anbieter und Lieferanten, ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Unternehmensstrategien, da er Flexibilität in Bezug auf Skalierbarkeit, Innovation, Spezialisierung und betriebliche Effizienz bietet. Diese zunehmende Abhängigkeit von Dritten birgt jedoch potenzielle Risiken, die über den gesamten Lebenszyklus der Lieferantenbeziehung hinweg identifiziert und behoben werden müssen. Diese Risiken erstrecken sich über eine Reihe von Bereichen, darunter Cyber-, Finanz-, Reputations- und Betriebsrisiken, um nur einige zu nennen.
Gleichzeitig sehen sich Unternehmen mit immer strengeren und sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften konfrontiert, die im Falle einer Verletzung oder Störung seitens eines Lieferanten eine schnelle Meldung erfordern. Angesichts eines komplexen Netzwerks von Lieferanten und Zulieferern, einer wachsenden Liste von zu bewertenden Risiken und einer sich wandelnden Regulierungs- und Bedrohungslandschaft – wie können Beschaffungsteams diese Risiken proaktiver managen, geschweige denn Schritt halten?
Es ist für Beschaffungsteams unmöglich, mit herkömmlichen Methoden zur Bewertung von Lieferanten wie Tabellenkalkulationen und isolierten Tools mit den Datenmengen und sich ändernden Vorschriften Schritt zu halten. Viele Beschaffungsteams müssen mit unzureichenden Budgets arbeiten oder verfügen nicht über das erforderliche Fachwissen, um große Mengen an Risikodaten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten. Dies benachteiligt Unternehmen jeder Größe bei der Planung und Behebung potenzieller Geschäftsrisiken aufgrund von Vorfällen bei Lieferanten. Künstliche Intelligenz (KI) kann Beschaffungsleitern dabei helfen, dies zu ändern.
Reduzieren Sie den Zeitaufwand für das Auffinden und Beheben von Risiken.
KI hilft Beschaffungsteams dabei, Geschäftsrisiken wesentlich schneller zu bewerten, indem sie diese Risiken identifiziert und priorisiert, selbst in immer größeren und komplexeren Datensätzen. Dies wird durch eine Kombination aus Automatisierung, komplexer Datenanalyse und prädiktiver Analytik ermöglicht.
Automatisierung
Mithilfe von KI können Sie die regelmäßig durchzuführenden Aufgaben zur Risikobewertung von Lieferanten automatisieren, darunter Onboarding, Compliance-Überwachung, Durchführung von Audits und Überprüfung unstrukturierter Nachweise und Verträge. Die Automatisierung hilft Beschaffungsfachleuten auch bei der Analyse der großen und wachsenden Mengen an Risikoinformationen, vorausgesetzt, sie verwenden KI-Tools, die mit relevanten historischen Daten trainiert wurden. So können sich Beschaffungsteams mehr Zeit für strategische Lieferantenentscheidungen und -planungen nehmen – also für Bereiche, die menschliche Aufmerksamkeit und manuelle Eingriffe erfordern.
Komplexe Datenanalyse
Wenn Sie eine große und wachsende Anzahl von Lieferanten haben, liegt es nahe, dass Sie mehr Daten über diese Lieferanten analysieren müssen, vorzugsweise schnell, um das Geschäft nicht zu verlangsamen. Insbesondere wenn es darum geht, Lieferantenrisiken effektiv zu managen, kann KI durch die Analyse folgender Faktoren helfen:
- Cyberdaten zur Identifizierung von Indikatoren für eine mögliche Datenverletzung
- Globale Sanktionen und Listen politisch exponierter Personen zur Identifizierung von Verstößen
- Regulierungsdaten zur Identifizierung von Änderungen der Vorschriften oder potenziellen Verstößen
- Unstrukturierte Nachweise, darunter ISO-Zertifizierungen, SOC2-Berichte, Verträge und Richtliniendokumente
- Betriebsdaten zur Identifizierung von Störungen in der Lieferkette
- Finanzdaten zur Ermittlung von Trends oder zur Vorhersage von Liquiditätsproblemen
Darüber hinaus wird maschinelles Lernen (ML) häufig in Berichts- und Analysetools integriert, um große Mengen scheinbar unzusammenhängender Daten auf eine Weise zu interpretieren, die für Menschen äußerst arbeitsintensiv, zeitaufwändig und fehleranfällig wäre. Modelle für maschinelles Lernen sind nicht in Stein gemeißelt. Durch eine ordnungsgemäße Implementierung können Unternehmen das ML-Modell kontinuierlich mit neuen Daten trainieren, was zu einer dynamischeren und realistischeren Risikoanalyse führt, die potenzielle Bedrohungen durch Lieferanten vorhersagt.
Prädiktive Analytik
Wie oft hört man Leute über die erstaunliche Genauigkeit der Rückschau klagen? Predictive Analytics hilft Ihnen, potenzielle Risiken für die Zukunft zu antizipieren, indem historische Informationen mit externen Variablen wie internationaler Volatilität, Wetterdaten und -mustern sowie Marktvolatilität kombiniert werden, damit Beschaffungsteams vorhersagen können, wie sich diese Variablen auf Lieferketten auswirken könnten. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, einen proaktiven Risikomanagementansatz zu verfolgen und die potenziellen Auswirkungen negativer Ereignisse zu minimieren.
Verbessern Sie die Genauigkeit der Bedrohungsanalyse mit KI
Alles, was Ihre Fähigkeit beschleunigt, Risiken zu finden und zu beheben, kann Ihnen auch dabei helfen, die Genauigkeit Ihrer Bedrohungsanalysen zu verbessern. Da KI die Erfassung und Verarbeitung von Daten automatisieren und diese Daten auf Muster hin analysieren kann, können sich Beschaffungsteams auf Aufgaben auf Geschäftsebene konzentrieren. Die Automatisierung dieser Aufgaben mithilfe von KI reduziert auch potenzielle menschliche Fehler und trägt so zu einer höheren Genauigkeit bei. Und da KI große Datenmengen schnell analysieren kann, können Sie mehr Datenquellen überprüfen. Diese Analyse erleichtert es, Muster zu erkennen und Anomalien zu entdecken, die auf eine Bedrohung hindeuten können. So können Sie schneller auf ein potenzielles Problem reagieren und damit die Auswirkungen auf das Geschäft insgesamt minimieren.
Reduzieren Sie die Arbeitsbelastung der Beschaffungsteams
Es steht außer Frage, dass traditionelle Methoden zum Management von Lieferantenrisiken zeitaufwändig und fehleranfällig sind. Selbst die besten Beschaffungs- und Risikomanager können etwas übersehen, wenn sie mehrere Tabellenkalkulationen durchsehen und Daten aus einer Vielzahl von Quellen eingeben müssen. Das führt zwangsläufig dazu, dass Berichte weniger genau und sicherlich weniger zeitnah sind. Mithilfe von KI kann Ihr Team Risikomanagemententscheidungen in Bezug auf Drittanbieter und Lieferanten auf der Grundlage genauer, umfassender und aktueller Informationen treffen. Außerdem können Sie sich wieder verstärkt auf Prognosen und Risikobewertungen konzentrieren, die darauf basieren, wie sich diese Risiken auf die Erreichung der Gesamtziele Ihres Unternehmens auswirken könnten.
3 Dinge, die Sie bei KI-Lösungen beachten sollten
KI hat im vergangenen Jahr die Nachrichten dominiert, sodass US-Präsident Biden kürzlich eine Verordnung über sichere und vertrauenswürdige KI erlassen hat. Wie in der Verordnung hervorgehoben wird, hat KI ein beträchtliches Potenzial, ist jedoch nicht ohne Risiken. Unternehmen, die KI-Tools einsetzen, müssen sich der potenziellen Risiken von KI bewusst sein und Lösungen wählen, die diesen Risiken Rechnung tragen. Hier sind einige Punkte, auf die Sie bei Ihrer Lösung achten sollten:
- KI-Halluzination: Manchmal kann KI aufgrund statistischer Anomalien, fehlerhafter Eingaben oder inkompatibler Lernmodelldaten eine ungültige Interpretation als Tatsache liefern. Lösungen für das Lieferantenrisikomanagement, die KI nutzen, müssen diesem Risiko begegnen, indem sie sicherstellen, dass das Modell auf der Grundlage realer Lieferantenrisikodaten trainiert wird, die genau, vielfältig und repräsentativ für reale Szenarien sind. Darüber hinaus müssen diese Modelle kontinuierlich angepasst werden, um eine kontinuierliche Verbesserung auf der Grundlage von Kontext und Nuancen zu gewährleisten, die in erster Linie mit dem Lieferantenrisiko zusammenhängen.
- Kognitive Verzerrung: KI-Systeme können unter Verwendung voreingenommener Lernmodelldaten erstellt werden, was unweigerlich zu voreingenommenen Antworten führt. Es kann schwierig sein, Verzerrungen zu erkennen, weshalb die Verwendung vielfältiger Trainingsdaten so wichtig ist. Ihre Lernmodelldaten sollten die reale Bevölkerung widerspiegeln. Darüber hinaus müssen KI-Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um neue Daten zu integrieren und potenzielle Verzerrungen zu reduzieren. Menschliche Prüfer können dabei helfen, Verzerrungen in KI-generierten Inhalten und Antworten zu identifizieren und die Gesamtleistung der Lösung zu bewerten. Suchen Sie nach einem Lösungsanbieter, der seine KI-Modelle regelmäßig überprüft.
- Datensicherheit: Viele Unternehmen haben bereits mit dem Problem zu kämpfen, dass Mitarbeiter proprietäre Daten in große Sprachmodelle (LLMs) eingeben. Leider können diese Daten anschließend außerhalb des Unternehmens weitergegeben werden, wodurch geistiges Eigentum oder sensible Geschäftsdaten gefährdet werden. LLM-Lösungen können Eingaben in ihre Datenmodelle einbetten, die nachfolgende Abfragen dieser Daten ermöglichen, was für den Schutz vertraulicher Daten problematisch ist. Suchen Sie nach einer KI-Lösung, die sensible Daten im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsselt und gleichzeitig strenge Zugriffskontrollen und Autorisierungsmechanismen bietet. Dies kann dazu beitragen, dass unbefugte Personen oder Systeme nicht auf die Daten zugreifen und diese manipulieren können.
Während die Landschaft der Drittanbieter und Lieferanten in den letzten Jahren aufgrund der Regionalisierung von Lieferketten und der Auslagerung von immer mehr Betriebsabläufen immer komplexer geworden ist, können Beschaffungs- und Risikoteams eine entsprechend geschulte und gewartete KI-Lösung einsetzen, um Risiken zu erkennen und zu reduzieren und das Risikomanagement zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben, die Verbesserung des Fachwissens und die Bereitstellung komplexer Analysen können Beschaffungs- und Risikomanager mithilfe von KI Lieferantenrisiken effektiv verwalten und sich stattdessen auf die Umsetzung strategischer Geschäftsaktivitäten konzentrieren.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag wurde ursprünglich auf Prevalent.net veröffentlicht. 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.
