人工智能、机器学习、自然语言处理、自动化等领域的新兴发展--它们在 GRC 世界中的地位如何？
最近，人工智能驱动的技术因其突破性进展和故障（如 ChatGPT三月份 的漏洞） 而成为头条新闻。 不过，尽管人们对人工智能的一些新用例仍有合理的犹豫，但其其他（更成熟的）应用（如在治理、风险和合规领域）的具体优势却远远超过了风险。
人工智能驱动的技术和自动化不仅能帮助企业利用有限的资源建立更强大的网络风险管理计划，还能使风险监控和管理更具适应性、灵活性、前瞻性和可扩展性。更重要的是，IBM 的全球数据显示，35% 的公司已经在业务中使用了人工智能，42% 的公司正在探索使用人工智能。因此，说白了，人工智能将以这样或那样的形式出现在您的办公桌上，您不妨了解如何将其作为一种工具加以利用，而不是将其作为另一种风险因素。
让我们深入探讨人工智能驱动的 GRC 技术的一些顶级用例--敬请关注 GRC 分析师兼评论员 Michael Rasmussen 在Interact 2023 大会上继续进行的讨论。
GRC 领域的人工智能 (AI)
人工智能支持的 GRC 技术能够让企业即时揭示和量化风险、开展跨职能协作、提高效率，并创建无与伦比的、可操作的商业智能，最终推动业绩和股东价值的提升，从而带来改变游戏规则的竞争优势。
在 GRC 领域应用人工智能 GRC 技术最常见的使用案例包括
- 建立积极主动的风险管理计划
- 自动分析合规性偏差
- 确定控制框架
- 将数据收集或风险评估等传统的人工流程自动化
- 简化政策管理等！
让我们来详细了解其中几种！
自动化、自动化、自动化
人工智能驱动工具的主要优势之一是自动化。传统的人工流程（如事件管理、报告等）会造成繁重的工作量，消耗宝贵的时间，而且往往更容易出错，而自动化则可以纠正这些薄弱环节，提高团队效率。例如，可以利用人工智能驱动的 GRC 技术解决方案来实现自动化：
- 数据收集和采集：由人工智能驱动的 GRC 解决方案可用于自动收集和处理来自多个来源的大量数据。NLP 功能可用于提取相关信息，并以易于理解的格式进行结构化处理。
- 风险评估：人工智能引擎可实现自动风险评估，并能轻松预测潜在风险。此外，还可利用 ML 功能及时确定风险缓解策略。
- 监控：由人工智能驱动的 GRC 技术可以通过持续分析与组织相关的标准、法律和法规的监管变化，自动监测监管合规性。
- 报告和分析：人工智能功能可以识别风险并进行预测，从而采取主动行动，预防或减轻组织内部或整个价值链中的潜在问题。
具有机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）功能的人工智能 GRC 解决方案还能帮助在几分钟内处理大量数据、检测风险并提供有价值的数据，这些数据不仅能将决策从被动反应转变为灵活应变。
利用 ML 和 NLP 功能
监管要求的提高仍然是全球组织面临的挑战--特别是考虑到全球联网组织的速度和复杂性。[观看最新一期 Mitratech's Morning Coffee：全球和扩展的监管环境了解监管合规如何比以往任何时候都更加相互关联]。主要启示如下：看似地方性的问题，几乎肯定会转化为全球性问题。
GRC 技术工具可以成为这方面的重要盟友，并能以各种方式提供帮助。ML 功能现在可以帮助分析法规内容，轻松了解组织现有框架中可能存在的漏洞。
此外，合规团队还可以根据其控制框架自动分析标准、法律和法规，并使用 NLP 来解释组织政策和文件。
在企业内部部署正确的 GRC 技术可以简化复杂的风险和合规数据管理。随着网络攻击的范围和复杂程度不断增加，人工智能驱动的解决方案将被证明是无价的盟友。
