Top 5 manieren waarop risicobeheerteams gebruik maken van generatieve AI

Naarmate risicobeheer steeds meer datagedreven wordt, komt generatieve AI naar voren als een vernieuwende technologie voor risicoteams. Dit is goed nieuws voor risicoprofessionals, omdat hiermee repetitieve taken geautomatiseerd kunnen worden, zodat jij je kan richten op analyses en strategisch advies.

In dit blog verkennen we 5 belangrijke toepassingen van AI voor het transformeren van risicobeheer, en hoe je deze tools het beste kunt gebruiken om jouw processen te stroomlijnen.

1. Analyseren van regelgeving en nalevingsverplichtingen

Het bijblijven met veranderende regelgeving is cruciaal voor risicoteams, maar het handmatig doorlopen van alle regels is vervelend en tijdrovend. Generatieve AI kan dit proces versnellen door automatisch nieuwe regelgeving te analyseren en samen te vatten.

Wanneer een nieuw kader wordt uitgebracht, kan de AI de volledige tekst lezen en de belangrijkste nieuwe regels, wijzigingen en rapportageverplichtingen samenvatten in een kort verslag. Dit geeft risicoteams snel inzicht in de implicaties, zodat ze zich kunnen richten op strategische analyse en advies.

Telkens wanneer nieuwe regels worden uitgevaardigd, kan deze AI-aanpak de nalevingsanalyse stroomlijnen door het zware werk van lezen en samenvatten over te nemen van de risicoteams.

2. Evalueren van risico's van derden

Het beoordelen van mogelijke risico's verbonden aan leveranciers, overnames en fusies, joint venture partners en andere derden is een cruciale maar handmatige taak voor risicoteams.

U moet op de hoogte zijn van allerlei soorten risico's, niet slechts één categorie, wat uw onderzoekstijd verhoogt. Generatieve AI kan u helpen het verzamelen en analyseren van risicogegevens van derden over verschillende categorieën te automatiseren, waaronder:

• Financieel risico: Analyseer de financiële overzichten, kredietwaardigheid, liquiditeit, investeringen en schuldniveaus van partners.
• Operationeel risico: Beoordeel de faciliteiten, toeleveringsketen, IT-systemen en verstoringsgeschiedenis van partners.
• Nalevingsrisico: Scan de licenties, regelgevende acties, boetes en nalevingsprogramma's van partners.
• Strategisch risico: Profileer de industrieën, concurrentiekracht en management van partners.
• Reputatierisico: Onderzoek partners in media, sociale media en forums op rode vlaggen.

In plaats van al deze gebieden handmatig te onderzoeken, kunt u de AI tool prompts geven zoals:

"Analyseer de beschikbare gegevens over potentieel overnamedoel Bedrijf X en vat de belangrijkste geïdentificeerde risico's samen op financieel, operationeel, strategisch, nalevings- en reputatiegebied in een verslag van 2 pagina's."

De AI zou snel de beschikbare gegevens over het doel verzamelen en beoordelen op de gespecificeerde risicogebieden om de due diligence te versnellen. Dit geeft u een snele overzicht van risicofactoren van derden om u te helpen sneller strategische partnersuggesties te doen.

3. Modelleren van risicoscenario's 

Het is cruciaal om de potentiële impact van opkomende risico's zoals technologische verstoringen, klimaatverandering en toeleveringsketenproblemen te begrijpen. Maar het modelleren van deze risico's is moeilijk vanwege het snelle tempo van verandering. Generatieve AI maakt het mogelijk om scenario's en "wat-als" simulaties te automatiseren voor snellere, data-gedreven inzichten.

AI kan een model maken voor verstoringen in bijvoorbeeld de toeleveringsketen. Hier staan financiële gegevens in om de impact op omzet, kosten, productietijd en klanten te schatten bij een verstoring van 6 maanden bij een belangrijke partner. Hoewel benaderingen, geven deze kwantitatieve inzichten een startpunt voor risicobeperking.

De AI kan ook verschillende scenario's simuleren om de hypothetische impact over de hele onderneming te kwantificeren. Deze aanpak bespaart tijd doordat de AI een uitgangspunt biedt voor verdere analyse van manieren om opkomende risico's aan te pakken en veerkracht te versterken.

4. Verwerken en analyseren van risicogegevens

Organisaties genereren enorme hoeveelheden risicogegevens uit verschillende bronnen. Het handmatig verwerken van deze gegevens om trends en risico's te ontdekken is extreem moeilijk. AI kan deze analyse automatiseren om signalen te identificeren die anders gemist zouden worden.

Bijvoorbeeld, de AI kan logboeken, rapporten, scans en dreigingsdata van het afgelopen jaar analyseren om de top risicogebieden samen te vatten. De AI kan patronen correleren die analisten zouden missen, zoals:

• 62% van incidenten kwam van phishing-emails
• Ernstige kwetsbaarheden namen met 48% toe in klantapps
• 78% van aanvallen richtte zich op 3 bedrijfseenheden
• Gezondheidsdata is een topprioriteit voor hackers

Zulke inzichten helpen teams zich te richten op de meest urgente risico's en versterken de analyse.

5. De toekomst van risicobeheer met AI

Wanneer het verantwoord wordt toegepast, stelt generatieve AI risicoteams in staat slimmer en sneller te werken door repetitieve taken te automatiseren. Dit geeft meer tijd voor het identificeren van opkomende risico's en het adviseren van de onderneming. Naarmate de technologie vordert, zal AI een onmisbaar hulpmiddel worden om risicobeheer te versterken.

Voor meer informatie over de toekomst van Generatieve AI nodigen wij u uit om ons LexisNexis® Future of Work Report 2024: How Generative AI is Shaping the Future of Work te bekijken om meer manieren te verkennen waarop Generatieve AI het werklandschap verandert.