Где искусственный интеллект встраивается в процесс
Процесс управления рисками устроен просто: выявление, оценка, обработка. На каждом этапе алгоритмы дают дополнительные возможности.
Выявление
Алгоритмы анализируют большие объемы данных, находят аномалии и предсказывают проблемы. Например, разбирают финансовые показатели, операционные параметры и обратную связь клиентов вместе, в одной модели.
В моей практике был случай, когда анализировались показатели доходов сотрудников, включая премии. Картина резко контрастировала с низкими результатами выполнения показателей эффективности одного из подразделений. В итоге процедура постановки целей была пересмотрена, а сотрудникам поставили измеримые цели, завязанные на бизнес-показатели.
Оценка
Алгоритмы анализируют статистику и дают факты, на которых строится решение. Банки используют это для анализа кредитоспособности клиентов. В телекоме так оценивают статистику качества сети и прогнозируют сбои по регионам, что помогает заранее увидеть риск недовольства клиентов сервисом.
Обработка
Автоматизация рутинных задач освобождает людей для сложных решений. Страховые компании считают премии и обрабатывают убытки, риск-функции готовят детальные отчеты, а у менеджеров остается время на стратегию.
Как это использует телеком
Телекоммуникационные компании продвинулись дальше многих. Четыре характерных применения:
- оптимизация сети и автоматизация сетевых операций: управление ресурсами, оптимизация маршрутов, надежность услуг;
- анализ трафика и прогноз нагрузки, в том числе пиковой, чтобы заранее перераспределить ресурсы;
- анализ обратной связи клиентов: сканирование отзывов и комментариев, выявление общих проблем и трендов;
- обработка заявок на подключение и отключение услуг, что снижает число ошибок и ускоряет процесс.
Какие риски создает сам искусственный интеллект
Киберриски
Утечка данных: атака на систему угрожает безопасности данных клиентов, а слабая защита ведет к утечке личной и финансовой информации. Мошенничество: те же инструменты используют злоумышленники, создавая фальшивые аккаунты и взламывая системы.
Технические риски
Сбои в сети из-за неправильной работы оборудования или программного обеспечения бьют по клиентам и репутации. Недостаточная пропускная способность при росте спроса снижает качество обслуживания. Здесь же алгоритмы и помогают: данные датчиков и технических систем позволяют прогнозировать сбои по опыту прошлых периодов.
Правовые риски
Компании обязаны соблюдать законы о защите данных и конфиденциальности. Нарушение ведет к штрафам и потере доверия. Алгоритмы помогают отслеживать изменения нормативной базы и фокусировать внимание юристов на актуальных для отрасли проблемах.
Экономические риски
Быстрое развитие технологий и появление новых игроков усиливают конкуренцию. Экономические и политические факторы меняют спрос: кризис снижает платежеспособность клиентов.
Как собрать все ИИ-системы компании в реестр, разделить их по уровню риска и назначить контроли, разобрано в материале «Управление рисками ИИ в компании».
Что из этого следует
Компании, которые умело используют искусственный интеллект, получают заметное преимущество и вместе с ним берут на себя новые риски. Правильная оценка этих рисков позволяет избежать тяжелых сценариев. Влияние технологии будет расти: она находит скрытые закономерности в больших данных, позволяет быстрее реагировать на изменения и, главное, переходить от реакции на риск к его предотвращению.
Проверьте зрелость своей системы управления рисками
Тринадцать вопросов по пяти уровням ГОСТ Р 70350, результат сразу: уровень, три главных пробела и следующий шаг.
