人工智能助力第三方风险管理人工智能（AI）有可能彻底改变第三方风险管理的实践。然而，第三方风险管理人应该了解人工智能当前的局限性和风险，并准备好缓解策略。在贵组织评估人工智能如何支持第三方风险管理计划时，您应该考虑以下五种风险和缓解措施。
1.数据质量和偏差风险
人工智能模型在很大程度上依赖于数据质量和准确性。数据质量差会导致错误的风险评估，而有偏见的数据则会使对供应商或第三方的不公平待遇长期存在。
为降低这一风险，应实施稳健的数据管理措施，包括数据验证、清理和充实。持续监控和审核数据，确保其准确性和完整性。最后，采用多样化和具有代表性的数据集来解决人工智能模型中的偏差问题。
2.缺乏透明度和理解力
人工智能模型可能非常复杂，难以解释。缺乏透明度和理解力会引发对第三方风险评估和决策过程有效性的担忧。
为了克服这一问题，应使用能提供解释和说明的人工智能算法和模型。选择能深入了解模型如何得出特定风险评分或预测结果的人工智能工具。使用透明的人工智能系统将有助于您与利益相关者建立信任，并提高监管合规性。
3.网络安全和数据隐私风险
处理敏感风险和供应商数据的人工智能系统成为网络攻击和数据泄露的诱人目标。为了减少网络和数据隐私问题：
- 实施强有力的网络安全措施，包括加密、访问控制和定期安全审计
- 进行隐私影响评估，以确定和解决潜在的数据隐私风险
- 根据常用的网络安全框架（如NIST、ISO、SOC 2或CIS）验证控制措施
- 利用框架遵守相关数据保护法规，保护敏感信息
为确保您的使用不会侵犯客户的权利，在评估人工智能技术之前，请务必让贵组织的法律和合规团队以及外部审计人员参与进来。
4.人类与人工智能合作和监督方面的不足
过度依赖人工智能而不进行人工监督可能会导致错误或意想不到的后果，而这些错误或后果可能会被忽视，尤其是在训练模型的过程中。为降低这种潜在风险，应确立人类与人工智能合作的明确角色，由人类专家提供监督、验证人工智能生成的见解，并在必要时进行干预。建立反馈回路，根据人类的专业知识和反馈不断改进人工智能模型。
5.人工智能人才稀缺与技能缺口
由于人工智能在许多组织中仍是一种相对较新的能力，熟练的人工智能专业人员的短缺可能会阻碍人工智能在第三方风险管理计划中的成功实施和利用。
为克服这一挑战，应投资于现有第三方风险管理团队的人工智能人才开发和培训。与外部专家合作，或与人工智能服务提供商合作，填补技能缺口。最后，鼓励持续学习的文化，以跟上人工智能的发展。
人工智能教育和最佳实践的常见来源包括
- 来自Udemy、Microsoft Learn 或Coursera的在线课程和教程
- 讲习班和研讨会，如 Gartner 举办的《人工智能的未来及其对组织的影响
- 行业活动，如在佛罗里达州奥兰多举行的 Gartner IT Symposium/Xpo™ 2023或麻省理工学院圆桌会议上举办的生成人工智能活动
在您的 TPRM 计划的人工智能之旅中迈出下一步
通过积极主动地应对这些关键风险因素，贵组织可以在 TPRM 和供应链风险管理计划中最大限度地发挥人工智能功能的优势。您可以通过实施以数据质量、透明度、网络安全、人机协作和人才培养为中心的缓解策略，为成功采用人工智能铺平道路。因此，您将在确保企业未来更具弹性和竞争力的同时，发展第三方风险管理计划。
想了解更多信息？阅读我们的论文《如何在第三方风险管理中利用人工智能的力量》，或立即预约演示。
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。
