L'apprentissage automatique (ML) est défini comme « la capacité d'une machine à imiter le comportement intelligent humain ». Cette technologie d'intelligence artificielle (IA) est souvent intégrée dans des outils de reporting et d'analyse afin de donner du sens à de grandes quantités de données apparemment sans rapport entre elles. Le ML peut avoir un impact significatif sur la gestion des risques liés aux fournisseurs et aux prestataires, car les organisations cherchent à mieux prévoir et atténuer les risques cybernétiques et physiques potentiels.
Cet article décrit sept façons d'utiliser le ML dans votre programme de gestion des risques liés aux tiers (TPRM) et examine les types de données couramment utilisés dans vos analyses.
Sept façons d'utiliser l'analyse par apprentissage automatique pour la gestion des risques liés aux tiers
L'analyse ML transforme la manière dont les entreprises gèrent leurs fournisseurs et leurs chaînes d'approvisionnement. Ces technologies permettent aux entreprises de mieux comprendre les risques et les opportunités liés à la chaîne d'approvisionnement, de prendre des décisions plus éclairées et de réagir rapidement aux perturbations potentielles. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des utilisations les plus connues du ML et de l'IA dans la gestion des risques liés aux fournisseurs.
1. Identification des risques liés à la cybersécurité à partir de modèles issus de grands volumes de données
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grands volumes de données afin d'identifier des modèles et des anomalies susceptibles d'indiquer des risques potentiels pour la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter des anomalies dans le trafic réseau, les discussions sur le Dark Web et l'activité des sites de partage de fichiers afin d'examiner les modèles inhabituels de transfert de données, les données exposées ou les tentatives d'accès non autorisées. Cela peut vous aider à identifier les menaces potentielles associées aux fournisseurs ou prestataires qui fournissent des produits et services essentiels à votre entreprise ou qui ont accès à ses systèmes.
2. Prévoir les perturbations de la chaîne logistique à l'aide de l'analyse prédictive
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire les risques futurs dans la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour analyser les données de la chaîne d'approvisionnement afin d'identifier les risques potentiels, tels que les perturbations dues à des catastrophes naturelles ou à l'instabilité politique. La collecte, la compilation et l'analyse d'un ensemble complet de données tierces peuvent aider votre entreprise à prévoir et à gérer les risques de manière proactive, et à prendre des mesures pour atténuer l'impact de toute perturbation. Ces données peuvent inclure l'emplacement physique des fournisseurs, le lieu de fabrication, les événements géopolitiques, les modèles d'expédition, les conditions météorologiques, les cyberévénements, etc.
3. Analyser des sources de données disparates pour améliorer les décisions relatives à la sélection des fournisseurs
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider votre entreprise à prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion de ses fournisseurs et ses stratégies en matière de chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser un large éventail de sources de données afin d'identifier les risques ESG potentiels associés à des fournisseurs tiers. En analysant des articles d'actualité et des publications sur les réseaux sociaux, l'apprentissage automatique peut identifier les fournisseurs ayant de mauvais antécédents en matière d'environnement ou ceux qui ont été impliqués dans des controverses sociales, ce qui peut influencer la décision de votre entreprise de passer un contrat avec ces fournisseurs.
4. Automatisation des processus
L'apprentissage automatique automatise bon nombre des tâches liées à la gestion des fournisseurs et à la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser l'intégration des fournisseurs, leur qualification et l'évaluation des risques liés aux tiers.
5. Prévision de la demande
Vos spécialistes de la chaîne logistique peuvent utiliser le ML et l'IA pour prévoir la demande pour des produits ou services spécifiques, ce qui leur permet d'ajuster les niveaux de stock et les calendriers de production en conséquence.
6. Prévision des pannes d'équipement
Vos équipes opérationnelles peuvent utiliser l'analyse historique et l'apprentissage automatique pour prévoir les pannes d'équipement ou les besoins en maintenance, ce qui permet aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent majeurs.
7. Analyse des fraudes
Vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles suspects ou des anomalies dans les données financières, ce qui permet aux équipes d'approvisionnement de détecter et de prévenir la fraude.
Types de données tierces à inclure dans l'analyse d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique et l'IA peuvent permettre à votre entreprise d'identifier plus rapidement et plus précisément les risques potentiels liés aux fournisseurs tiers que les méthodes manuelles traditionnelles, ce qui peut contribuer à minimiser l'impact de tout événement négatif sur votre activité.
Commencez par créer un référentiel unifié de renseignements tiers comprenant les événements, les observations et les mesures pouvant être utilisés pour former un modèle d'apprentissage automatique. La qualité et la quantité des données disponibles pour la formation et les tests jouent un rôle important dans la détermination des performances et de la précision d'un modèle d'apprentissage automatique. Incluez des données internes et externes telles que :
Cyber-perspectives
Comprendre l'empreinte numérique et les cyberrisques associés des tiers critiques permet de prévoir les risques susceptibles d'avoir un impact direct sur la résilience opérationnelle de votre entreprise.
Perspectives géographiques et géopolitiques
La situation géographique d'un fournisseur ou d'un site de production est un facteur essentiel à prendre en compte. Les régions sujettes aux catastrophes naturelles telles que les tremblements de terre, les ouragans ou les inondations sont plus susceptibles de subir des perturbations de la chaîne d'approvisionnement. De même, les zones en proie à l'instabilité politique, aux troubles civils ou aux restrictions commerciales peuvent également perturber les chaînes d'approvisionnement.
Le fait de dépendre d'un seul fournisseur ou d'une seule usine de fabrication peut augmenter le risque de perturbations de la chaîne d'approvisionnement en raison de catastrophes naturelles ou d'instabilité politique. La diversification des fournisseurs dans différentes régions géographiques peut contribuer à atténuer ces risques de concentration.
Les catastrophes naturelles ou l'instabilité politique peuvent également affecter les infrastructures de transport, telles que les routes, les ponts et les ports. Cela peut entraîner des retards, voire empêcher le transport des marchandises.
Perspectives commerciales et financières
Les activités de fusion-acquisition, les actualités économiques, les informations négatives, les dépôts réglementaires et juridiques, les performances financières et les mises à jour opérationnelles peuvent signaler des changements dans la stratégie d'un fournisseur, ce qui peut avoir un impact sur la capacité de votre entreprise à livrer ses clients.
Sanctions et informations sur la réputation
Les fournisseurs figurant sur les listes de sanctions et d'application (par exemple, OFAC, SEC, etc.) ou ceux qui emploient des personnes politiquement exposées (PPE) peuvent signaler des problèmes commerciaux ou juridiques susceptibles de perturber leur capacité à respecter leurs engagements.
Prochaines étapes : intégrer l'apprentissage automatique dans votre programme TPRM
Il est impossible d'analyser de grands volumes de données pour tenter d'identifier des tendances à l'aide de méthodes manuelles de collecte et d'analyse des données. Les plateformes tierces de gestion des risques intègrent des fonctionnalités d'analyse ML qui simplifient considérablement le processus et permettent de mettre en évidence les risques potentiels avant qu'ils n'aient un impact sur l'activité.
Pour mieux comprendre comment tirer parti de l'analyse ML dans votre programme de gestion des risques tiers, demandez une démonstration dès aujourd'hui.
Note de la rédaction : Ce billet a été publié à l'origine sur Prevalent.net. En octobre 2024, Mitratech a acquis l'entreprise Prevalent, spécialisée dans la gestion des risques pour les tiers et dotée d'une intelligence artificielle. Le contenu a depuis été mis à jour pour inclure des informations alignées sur nos offres de produits, les changements réglementaires et la conformité.
