机器学习（ML）被定义为“机器模仿人类智能行为的能力”。这项人工智能（AI）技术常被嵌入报告与分析工具中，用于解析海量看似无关的数据。随着企业寻求更精准预测和缓解潜在网络及物理风险，机器学习对 供应商 风险管理具有重大影响。
本文介绍了在第三方风险管理（TPRM）计划中运用机器学习的七种方法，并探讨了分析中应纳入的常见数据类型。
运用机器学习分析进行第三方风险管理的七种方法
机器学习分析正在改变企业管理供应商和供应链的方式。这些技术使企业能够更深入地理解供应链风险与机遇，做出更明智的决策，并快速应对潜在的供应中断。以下是机器学习和人工智能在供应商风险管理领域中较为知名的应用场景。
1. 从海量数据模式中识别网络安全风险
机器学习算法能够分析海量数据，识别可能预示潜在供应链风险的模式与异常。例如，可运用机器学习算法检测网络流量异常、暗网讨论异常及粘贴网站活动异常，从而排查数据传输异常模式、数据泄露或未经授权的访问尝试。这有助于识别与供应商相关的潜在威胁——这些供应商为企业提供关键产品与服务，或拥有访问企业系统的权限。
2. 运用预测分析技术预测供应链中断
机器学习算法可用于预测供应链中的未来风险。例如，可通过预测性分析来评估供应链数据中的潜在风险，如自然灾害或政治动荡引发的供应中断。 通过收集、整合并分析丰富的第三方数据，企业能够主动预测和管理风险，采取措施减轻任何中断的影响。这些数据涵盖供应商的物理位置、生产基地、地缘政治事件、运输模式、天气模式、网络安全事件等多个维度。
3. 分析不同数据源以优化供应商选择决策
机器学习算法可助力企业更明智地制定供应商管理与供应链战略决策。例如，通过运用机器学习算法分析海量数据源，企业能够识别第三方供应商或供货商潜在的ESG风险。该技术通过解析新闻报道与社交媒体动态，可筛选出环境记录不良或卷入争议性社会问题的供应商，从而为企业是否与其签约提供决策依据。
4. 流程自动化
机器学习能够自动化处理供应商管理和供应链管理中的许多任务。例如，您可以使用机器学习算法来自动化供应商入职、供应商资质审核以及第三方风险评估。
5. 需求预测
您的供应链专家可运用机器学习和人工智能技术预测特定产品或服务的需求，从而据此调整库存水平和生产计划。
6. 设备故障预测
您的运营团队可通过历史数据分析和机器学习预测设备故障或维护需求，使供应链管理者能够在问题升级为重大故障前及时处理。
7. 欺诈分析
您可以利用机器学习算法识别财务数据中的可疑模式或异常情况，从而帮助采购团队发现并防范欺诈行为。
机器学习分析中应包含的第三方数据类型
机器学习和人工智能技术能帮助贵公司比传统人工方法更快速、更准确地识别第三方供应商和供货商的潜在风险，从而最大限度地降低任何负面事件对业务的影响。
首先创建一个统一的第三方情报库，其中包含可用于训练机器学习模型的事件、观测数据和测量数据。用于训练和测试的数据质量与数量对机器学习模型的性能和准确性具有决定性影响。该库应包含内部和外部数据，例如：
网络洞察
了解关键第三方在数字足迹及相关网络风险方面的状况，可预测可能直接影响贵公司运营韧性的风险。
区位与地缘政治洞察
供应商或生产设施的地理位置是需要重点考虑的关键因素。易受地震、飓风或洪水等自然灾害影响的地区，更容易遭遇供应链中断。同样，政治动荡、社会动乱或贸易限制的地区也可能导致供应链中断。
依赖单一供应商或制造设施会增加因自然灾害或政治动荡导致供应链中断的风险。通过在不同地理区域分散供应商，可有效降低此类集中风险。
自然灾害或政治动荡也可能影响交通基础设施，例如道路、桥梁和港口。这可能导致货物运输延误，甚至完全阻断货物流动。
商业与金融洞察
并购活动、商业新闻、负面消息、监管及法律文件、财务业绩和运营动态，这些都可能预示供应商战略的转变，进而影响贵公司向客户交付产品的能力。
制裁与声誉洞察
出现在制裁和执法名单（如美国财政部外国资产控制办公室、美国证券交易委员会等）上的供应商，或雇佣政治敏感人物（PEPs）的供应商，可能预示着业务或法律问题，这些问题可能影响其履行承诺的能力。
下一步行动：将机器学习融入您的交易风险管理计划
通过人工数据收集和分析方法，要处理海量数据并发现趋势几乎是不可能的。第三方风险管理平台内置机器学习分析功能，能大幅简化流程，在潜在风险影响业务之前就将其暴露出来。
若想深入了解如何在第三方风险管理计划中运用机器学习分析技术，请立即申请演示。
编者按 本文最初发表于 Prevalent.net. 2024 年 10 月，Mitratech 收购了人工智能第三方风险管理公司 Prevalent。此后，我们对内容进行了更新，以纳入与我们的产品、监管变化和合规性相一致的信息。
