Cada año se producen importantes reveses empresariales debido a fallos en la gestión de riesgos. También son algunos de los más costosos y suman millones de dólares en multas regulatorias, demandas, pagos y pérdida de valor de marca. Los líderes quieren evitar este tipo de problemas y confían en una sólida gestión de datos internos para mitigar el riesgo y mantener la confianza con sus partes interesadas.

Sin embargo, según el informe de Thomson Reuters Regulatory Intelligence Informe de costo de cumplimiento de 2023, El 45% de los líderes dicen que no monitorean el costo del cumplimiento de las regulaciones en sus organizaciones. ¿Por qué? Todavía es abrumadoramente difícil hacerlo bien.

Pero tal vez, muy pronto, no lo sea. Las empresas han utilizado durante mucho tiempo procesos tradicionales de IA/ML para mejorar las operaciones. El surgimiento de la tecnología de IA generativa de próxima generación (GenAI) presenta una oportunidad importante para revolucionar las capacidades predictivas y la generación de contenido, prometiendo un impacto transformador en las empresas.

Este artículo explora cómo las empresas pueden proteger su organización (y su capital) adoptando las características más valiosas de la IA. Los líderes empresariales que puedan estar nerviosos por la integración de GenAI en sus operaciones deberían considerar el valor cuantificado de las eficiencias que esta tecnología puede producir solo en la gestión de riesgos. El valor más poderoso de la IA es ayudar a los trabajadores humanos, agregando valor, ayudando a gobernar la organización de manera más eficiente y capacitando a los empleados para tomar decisiones estratégicas en lugar de perder tiempo en tareas manuales ineficientes. 

La IA agiliza las operaciones empresariales aisladas

Si los últimos años de pospandemia transformación digital Algo les hemos enseñado a los líderes empresariales es que la capacidad de una organización para compartir datos y trabajar de manera interdisciplinaria es fundamental para mantener el ritmo como empresa moderna. Las estructuras aisladas pueden resolver problemas a corto plazo, pero obstaculizan el éxito de una organización en cuestiones más importantes como el riesgo empresarial. 

GenAI soluciona los silos gracias a su poder de integración: las empresas pueden formarse grandes modelos de lenguaje en grandes cantidades de datos históricos y no estructurados para sintetizar una visión más completa y optimizada del negocio. Esto supone un claro beneficio tanto para los gestores de riesgos como para los líderes, quienes deben lidiar diariamente con las consecuencias de amenazas complejas e interconectadas a sus negocios.

Al integrar varias fuentes de datos, GenAI puede superar estos silos y proporcionar una visión holística del riesgo en toda la organización.

La crisis del Boeing 737 MAX es un ejemplo conmovedor de cómo los conocimientos empresariales fragmentados pueden culminar en una crisis importante. Debido a la estructura organizativa aislada de las divisiones separadas de ingeniería, fabricación y supervisión de seguridad de Boeing, junto con la complejidad de construir el avión MAX, Boeing intrínsecamente cometió errores con graves consecuencias. Esto culminó con un accidente en 2018 poco después del despegue. Los investigadores encontraron fallas de diseño y preocupaciones del piloto durante el entrenamiento que no fueron reportadas. 

Aunque las descuidos por parte de los ingenieros de control de calidad desempeñaron un papel igualmente importante en las fallas en cuestión, si la IA hubiera estado más disponible, hubiera sido más sofisticada o hubiera sido utilizada por el equipo de Boeing en un entorno de riesgo, es posible que se hubieran establecido controles más efectivos y monitoreados constantemente. – captar los tipos de riesgos, descuidos e informes de primera línea de los pilotos en formación. Los algoritmos de PNL que se utilizan hoy en día tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos de texto de informes piloto, registros de mantenimiento y documentos relacionados con la seguridad, para detectar señales tempranas de problemas de seguridad, alertando a los administradores de riesgos sobre errores en el conjunto de datos. Este ejemplo subraya la importancia de los procesos integrados de gestión de riesgos, que GenAI podría haber ayudado a simplificar y evitar si esas soluciones estuvieran disponibles en ese momento.

La IA monitorea y alerta sobre los cambios en un sistema

La única constante en los negocios es el cambio. Los líderes tienen la responsabilidad de mantenerse al tanto de todos los cambios empresariales, grandes y pequeños, lo cual es cada vez más difícil de lograr dado el rápido ritmo de la digitalización. En el mundo del riesgo, los cambios regulatorios se encuentran entre los más difíciles de rastrear.

Los cambios regulatorios ocurren a gran escala y en grandes volúmenes y es imposible que una persona, o incluso un equipo, pueda mantenerse al día. Las grandes empresas globales emplean a miles de personas, con la ayuda de tecnología anticuada, para mantenerse al día con los cambios regulatorios y monitorear la información comercial y de los clientes para detectar incumplimientos. El incumplimiento puede resultar en multas o algo peor: un evento de riesgo grave que podría provocar daños devastadores a la reputación.

Tomemos como ejemplo a Wells Fargo, uno de los bancos más grandes de EE. UU., que en 2016 fue sorprendido abriendo millones de cuentas no autorizadas sin el conocimiento o consentimiento de los clientes. Esta violación de múltiples regulaciones, incluida la Ley Dodd-Frank, finalmente resultó en fuertes sanciones regulatorias contra el banco y su equipo directivo y un gran impacto en el precio de sus acciones y sus ganancias. Al final, los expertos calculado Se pagaron 3 mil millones de dólares en multas y el banco informó una pérdida de ganancias del 50% durante el trimestre posterior al evento. 

El cumplimiento, considerado durante mucho tiempo un centro de costos en crecimiento para las grandes empresas, tiene el potencial de revolucionar con GenAI. Estas herramientas de IA están mejorando en su capacidad para identificar, evaluar y abordar de manera proactiva patrones y cambios en un sistema, como los riesgos de cumplimiento. En el futuro, los bancos podrían utilizar GenAI para ayudar a prevenir violaciones regulatorias, mejorar la transparencia y reconstruir la confianza con los clientes, reguladores e inversores a través de conocimientos en tiempo real y análisis predictivos generados por capacidades LLM debidamente capacitadas. 

La IA anticipa y detecta amenazas a la seguridad empresarial

Para los profesionales de datos, la persistente amenaza del cibercrimen siempre es una prioridad. Los expertos en riesgos llevan mucho tiempo prediciendo que los delitos cibernéticos seguirán aumentando a medida que crezca la digitalización sofisticada. Los costos dañinos del cibercrimen también seguirán aumentando: one informe anticipa que se espera que el costo global total de los daños causados ​​por la ciberdelincuencia alcance los 10.5 billones de dólares anuales para 2025, frente a los 3 billones de dólares de hace apenas una década.

Los actores de amenazas aprenderán a aprovechar nuevas herramientas iterativas de IA como GenAI para hacer que los ciberataques y las acciones de amenazas sean más eficientes a mayor escala. Entonces, las organizaciones necesitan herramientas GenAI igualmente poderosas para sentirse capacitadas para construir sistemas inteligentes, seguros y automatizados capaces de detectar, prevenir y prevenir amenazas en tiempo real. 

En un ejemplo reciente de la importancia de una sólida seguridad de los datos, AT & T reveló una importante filtración de datos que afecta a más de 70 millones de clientes actuales y anteriores. La filtración incluyó información confidencial como números de seguro social. Si bien la fuente de la filtración aún está bajo investigación, este incidente subraya el papel fundamental que puede desempeñar la IA en la seguridad de los datos. La capacidad de GenAI para analizar grandes cantidades de datos puede ayudar a identificar actividades sospechosas y prevenir violaciones de datos.

En octubre de 2023, MGM Resorts, una de las empresas de juegos de azar más grandes del mundo, se vio afectada por un importante ciberataque que puso en riesgo los datos personales de los consumidores y, en última instancia, cerró las operaciones del casino para mitigar el daño. Fue uno de los mayores ciberataques del año, con interrupciones operativas que provocaron un informó un golpe de $ 100 millones a los resultados trimestrales de MGM. ¿Qué puso a MGM en tal riesgo? El los hackers tuvieron éxito en violar los sistemas de un proveedor de seguridad de TI a través de sofisticados métodos de phishing, y este no fue el único ciberataque de alto perfil de este grupo. Aunque MGM reaccionó lo más rápido que pudo, el ataque causó un resultado devastador y costoso para el grupo de casinos.

Hoy en día, este tipo de ataque podría ser aún más sofisticado, pero dos veces más evitable con las herramientas digitales adecuadas. Desde PNL hasta flujos de trabajo automatizados, aprendizaje automático y detección de rostros, las empresas pueden crear o contratar GenAI que abarque una variedad de funciones, incluida la detección automática de amenazas. Para fortalecer un enfoque de gestión de riesgos, los líderes deben recurrir a las eficiencias centradas en la seguridad que proporciona la IA, incluida la priorización, el análisis y el monitoreo continuo en múltiples marcos cibernéticos matizados.

El futuro de la IA para proteger a las empresas del riesgo

En todos estos ejemplos, el costo del riesgo, el cumplimiento y la seguridad puede ser asombroso cuando ocurre un evento crítico. Es más, los eventos de riesgo no se detienen: crecen y se vuelven cada vez más complejos. 

Por supuesto, proteger el capital no es el único beneficio de aprovechar la IA. Considerar únicamente el costo del cumplimiento es un punto de vista limitado cuando la GenAI puede hacer mucho más por las empresas a través de la eficiencia que crea en la gestión de riesgos. Con frecuencia, las empresas duplican esfuerzos en partes de su estrategia de gestión de riesgos y no realizan pruebas suficientes en otras áreas. GenAI puede identificar rápidamente brechas y duplicados en los controles internos, ayudando a los líderes a mantener sus esfuerzos de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) sin interrupciones.

GenAI es una tecnología prometedora para las funciones de GRC porque sus capacidades pueden ayudar a los líderes a generar informes más fácilmente, simular escenarios de amenazas, anticipar riesgos y actuar más rápido, lo que en última instancia conduce a un beneficio neto de capital. Anticipar los riesgos significa un camino más claro para evitar problemas costosos.

Los costos iniciales de implementar GenAI pueden parecer desalentadores: las empresas tendrán que usar sus propios datos para calibrar adecuadamente los LLM para funciones específicas o invertir más en el desarrollo de sus algoritmos personalizados. Sin embargo, el potencial para optimizar las operaciones, identificar amenazas de forma proactiva y garantizar el cumplimiento normativo supera con creces la inversión inicial. Al aprovechar la destreza analítica de la IA, las empresas no sólo pueden ahorrar dinero sino también obtener una importante ventaja competitiva. El futuro de la gestión de riesgos está indudablemente ligado a la GenAI y tal vez pueda insinuar un futuro en el que la inteligencia artificial general (AGI) desempeñe un papel cognitivo más importante junto con los gestores de riesgos humanos, y las empresas que adopten esta tecnología estarán bien posicionadas para capear futuras tormentas y lograr el éxito a largo plazo.

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