El aprendizaje automático (AM) se define como "la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente". Esta tecnología de inteligencia artificial (IA) a menudo está integrada en herramientas de informes y análisis para dar sentido a grandes cantidades de datos aparentemente desconectados. El ML puede tener un impacto significativo en la gestión de riesgos de vendedores y proveedores, ya que las organizaciones buscan predecir y mitigar mejor los posibles riesgos cibernéticos y físicos.
Este post describe siete formas de utilizar el ML en su programa de gestión de riesgos de terceros (TPRM), y examina los tipos comunes de datos que debe incluir en su análisis.
Siete formas de utilizar la analítica de aprendizaje automático para la gestión de riesgos de terceros
Los análisis de ML están transformando la forma en que las empresas gestionan sus proveedores y cadenas de suministro. Estas tecnologías permiten a las empresas comprender mejor los riesgos y oportunidades de la cadena de suministro, tomar decisiones más informadas y responder rápidamente a posibles interrupciones. A continuación se exponen algunos de los usos más conocidos del ML y la IA dentro de la gestión de riesgos de proveedores.
1. Identificación de riesgos de ciberseguridad a partir de patrones en grandes volúmenes de datos
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y anomalías que pueden indicar riesgos potenciales en la cadena de suministro. Por ejemplo, puede utilizar algoritmos de ML para detectar anomalías en el tráfico de red, charlas en la Dark Web y actividad en sitios de pasta para examinar patrones inusuales de transferencia de datos, datos expuestos o intentos de acceso no autorizados. Esto puede ayudarle a identificar amenazas potenciales asociadas con vendedores o proveedores que suministran productos y servicios críticos a su empresa o tienen acceso a sus sistemas.
2. Previsión de interrupciones en la cadena de suministro mediante análisis predictivos
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para predecir riesgos futuros en la cadena de suministro. Por ejemplo, puede utilizar el análisis predictivo para analizar los datos de la cadena de suministro en busca de riesgos potenciales, como interrupciones debidas a catástrofes naturales o inestabilidad política. Recopilar, cotejar y analizar un rico conjunto de datos de terceros puede ayudar a su empresa a predecir y gestionar los riesgos de forma proactiva y a tomar medidas para mitigar el impacto de cualquier interrupción. Estos datos pueden incluir la ubicación física de los proveedores, el lugar de fabricación, los acontecimientos geopolíticos, los patrones de envío, los patrones meteorológicos, los acontecimientos cibernéticos y mucho más.
3. Análisis de fuentes de datos dispares para mejorar las decisiones de selección de proveedores
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a su empresa a tomar decisiones más informadas sobre sus estrategias de gestión de proveedores y cadena de suministro. Por ejemplo, puede utilizar algoritmos de ML para analizar una amplia gama de fuentes de datos con el fin de identificar posibles riesgos ASG asociados a proveedores o vendedores externos. Mediante el análisis de artículos de prensa y publicaciones en redes sociales, ML puede identificar a los proveedores con un historial medioambiental deficiente o a aquellos que han estado implicados en cuestiones sociales controvertidas, lo que puede influir en las decisiones de su empresa a la hora de contratar con esos proveedores.
4. Automatización de procesos
El aprendizaje automático automatiza muchas de las tareas relacionadas con la gestión de proveedores y de la cadena de suministro. Por ejemplo, puede utilizar algoritmos de ML para automatizar la incorporación de proveedores, la cualificación de proveedores y las evaluaciones de riesgos de terceros.
5. Previsión de la demanda
Sus especialistas en cadena de suministro pueden utilizar ML e IA para predecir la demanda de productos o servicios específicos, lo que les permite ajustar los niveles de inventario y los programas de producción en consecuencia.
6. Predicción de fallos en los equipos
Sus equipos de operaciones pueden utilizar análisis históricos y ML para predecir fallos en los equipos o necesidades de mantenimiento, lo que permite a los gestores de la cadena de suministro abordar las incidencias antes de que se conviertan en problemas graves.
7. Análisis del fraude
Puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones sospechosos o anomalías en los datos financieros, lo que permite a los equipos de compras detectar y prevenir el fraude.
Tipos de datos de terceros que deben incluirse en el análisis de aprendizaje automático
El aprendizaje automático y la IA pueden permitir a su empresa identificar posibles riesgos de terceros vendedores y proveedores con mayor rapidez y precisión que los métodos manuales tradicionales, lo que puede ayudar a minimizar el impacto de cualquier evento negativo en su negocio.
Empiece por crear un repositorio unificado de inteligencia de terceros que incluya los eventos, observaciones y mediciones que pueden utilizarse para entrenar un modelo de aprendizaje automático. La calidad y cantidad de los datos disponibles para el entrenamiento y las pruebas desempeñan un papel importante a la hora de determinar el rendimiento y la precisión de un modelo de aprendizaje automático. Incluye datos internos y externos como
Información cibernética
Comprender la huella digital y las exposiciones cibernéticas relacionadas de terceros críticos puede predecir riesgos que podrían tener un impacto directo en la resistencia operativa de su empresa.
Perspectivas geopolíticas y de localización
La ubicación geográfica de un proveedor o planta de fabricación es un factor crítico a tener en cuenta. Las regiones propensas a catástrofes naturales como terremotos, huracanes o inundaciones tienen más probabilidades de sufrir interrupciones en la cadena de suministro. Del mismo modo, las zonas con inestabilidad política, disturbios civiles o restricciones comerciales también pueden interrumpir las cadenas de suministro.
Depender de un único proveedor o planta de fabricación puede aumentar el riesgo de interrupciones de la cadena de suministro debidas a catástrofes naturales o inestabilidad política. Diversificar los proveedores en distintas regiones geográficas puede ayudar a mitigar estos riesgos de concentración.
Las catástrofes naturales o la inestabilidad política también pueden afectar a las infraestructuras de transporte, como carreteras, puentes y puertos. Esto puede causar retrasos o incluso impedir el movimiento de mercancías.
Información empresarial y financiera
La actividad de fusiones y adquisiciones, las noticias empresariales, las noticias negativas, los expedientes reglamentarios y legales, los resultados financieros y las actualizaciones operativas pueden señalar cambios en la estrategia de un proveedor, lo que puede afectar a la capacidad de su empresa para suministrar a sus clientes.
Sanciones y reputación
Los proveedores que aparecen en listas de sanciones y de aplicación de la ley (por ejemplo, OFAC, SEC, etc.) o los que emplean a personas políticamente expuestas (PEP) pueden ser señal de problemas comerciales o legales que pueden perturbar su capacidad para cumplir los compromisos.
Próximos pasos: Incorpore el aprendizaje automático a su programa TPRM
Analizar grandes volúmenes de datos para tratar de detectar tendencias es imposible con métodos manuales de recopilación y análisis de datos. Las plataformas de gestión de riesgos de terceros incluyen funciones de análisis de ML integradas para simplificar enormemente el proceso y exponer los riesgos potenciales antes de que afecten a la empresa.
Para comprender mejor cómo aprovechar los análisis de ML en su programa de gestión de riesgos de terceros, solicite una demostración hoy mismo.
Nota de la Redacción: Este artículo se publicó originalmente en Prevalent.net. En octubre de 2024, Mitratech adquirió la empresa de gestión de riesgos de terceros basada en IA, Prevalent. El contenido se ha actualizado desde entonces para incluir información alineada con nuestras ofertas de productos, cambios normativos y cumplimiento.
