2024-02-24 02:14:02
Partout dans le monde, les organisations consacrent une part importante de leurs investissements et de leurs effectifs aux fonctions de gouvernance, de risque et de conformité (GRC). Ils explorent activement des technologies innovantes pour améliorer l’efficience et l’efficacité de leurs programmes GRC.
En Inde, selon une enquête mondiale sur les risques de PwC, 70 % des chefs d’entreprise augmentent leurs investissements dans les technologies de gestion des risques.
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Malgré ces efforts, de nombreuses organisations sont confrontées à de nombreux défis liés à la gestion de l’ampleur et de la complexité des diverses exigences GRC. Cela est dû au paysage en constante évolution de la conformité réglementaire et des risques, associé à la nécessité de maintenir l’efficacité des processus d’audit interne.
L’IA est en train de changer la donne, offrant un immense potentiel pour transformer la façon dont les organisations abordent la GRC. Selon l’étude de Moody’s intitulée Navigating the AI Landscape: Insights from Compliance and Risk Management Leaders, 70 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles pensaient que l’IA transformerait leurs fonctions d’ici un à cinq ans. De l’identification et de l’évaluation des risques à la surveillance et au reporting de la conformité, les capacités de l’IA s’étendent aux méthodologies préventives, prédictives et de diagnostic, améliorant ainsi la sécurité et l’efficacité des processus GRC.
Cet article offre un aperçu des applications d’IA de pointe qui remodèlent les pratiques GRC et simplifient les processus GRC conventionnels, offrant d’excellentes informations, efficience et efficacité.
L’IA transforme les stratégies de gestion des risques
La crise bancaire de 2023 a suscité des inquiétudes quant à la stabilité du système financier et à son impact plus large sur l’économie mondiale. Cela a mis en évidence la nécessité pour les décideurs politiques et les chefs d’entreprise de collaborer pour trouver des solutions globales aux défis du secteur.
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Les technologies d’IA sont à l’avant-garde de la révolution dans la façon dont les organisations financières abordent la gestion des risques. Les technologies d’IA leur permettent de filtrer plus rapidement de grandes quantités de données distribuées, en extrayant des informations qui aident à se prémunir contre les pertes et à améliorer le retour sur investissement pour les clients.
Grâce à des ensembles de données étendus et approfondis, les institutions BFSI peuvent créer des modèles de risque plus précis que ceux dérivés de l’analyse statistique conventionnelle. La gestion des risques basée sur l’IA permet aux banques de prédire, d’évaluer et d’atténuer les risques plus efficacement. De plus, les outils d’IA identifient les modèles d’événements et de problèmes à risque, proposant des recommandations pour des contrôles robustes visant à atténuer les risques.
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La planification et la portée automatisées intelligentes des évaluations des risques, l’exploitation de l’analyse des données historiques et la recommandation de mesures de risque et de contrôle sont essentielles pour garantir une gestion continue des risques. De plus, les suggestions basées sur l’IA pour les stratégies de traitement des risques améliorent le caractère évasif des processus d’atténuation.
L’impact de l’IA sur la modernisation des pratiques d’audit
La gestion des audits est essentielle, car elle garantit la conformité, l’identification des risques et l’excellence opérationnelle. Avec l’évolution de l’IA, le paysage de l’audit connaît une évolution transformatrice.
Les outils d’IA apportent efficacité et intelligence aux programmes d’audit, permettant aux auditeurs de se concentrer sur les domaines à haut risque et de réduire le temps et les coûts associés aux audits. La préconisation des problématiques, la mise en avant des éléments récurrents et la proposition de plans d’actions contribuent à l’efficacité opérationnelle.
Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) améliorent les capacités de détection des fraudes, en parcourant rapidement de vastes ensembles de données pour identifier les irrégularités ou les modèles suspects. S’appuyant sur des cas de fraude historiques, ces algorithmes appliquent les connaissances acquises pour identifier des modèles similaires dans les nouvelles données. Cela accélère la capacité des auditeurs à reconnaître et à enquêter rapidement sur les risques de fraude potentiels.
Les outils d’IA permettent aux auditeurs d’affiner leurs procédures et méthodologies d’audit, en exploitant continuellement les informations. Ce processus itératif garantit que les pratiques d’audit restent adaptatives et réactives aux défis émergents et aux circonstances changeantes.
Renforcer la gestion de la conformité grâce à l’IA
Un défi important en matière de conformité réglementaire consiste à rester informé des mises à jour des réglementations. En moyenne, les grandes organisations financières peuvent recevoir près de 200 alertes réglementaires par jour, souvent accompagnées de délais serrés pour aligner leurs processus commerciaux sur les nouvelles réglementations.
L’intégration des algorithmes d’IA et de ML dans les processus de conformité réglementaire peut améliorer considérablement la gouvernance des données, renforcer les capacités de surveillance continue et automatiser les contrôles de conformité. Les systèmes basés sur l’IA fournissent des informations en temps réel, des alertes proactives et des analyses prédictives.
La rationalisation du contrôle basée sur l’IA évalue et optimise l’efficacité des activités de contrôle dans le cadre d’une organisation. Par exemple, les outils d’IA peuvent détecter les tendances de la fréquence des défaillances de contrôle, identifier les contrôles présentant un risque de défaillance plus élevé et éliminer les contrôles en double pour réduire les coûts. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé, tels que le clustering ou la détection d’anomalies, identifient des modèles inhabituels dans les données, signalant ainsi les problèmes de conformité potentiels et les catégorisant en conséquence.
Compte tenu du volume et de la complexité croissants des nouvelles réglementations, les organisations trouvent difficile d’identifier des règles et des exigences spécifiques pertinentes pour leur activité. Les outils d’IA identifient avec précision le texte des obligations dans les réglementations, les extraient pour analyse et permettent un examen humain des obligations individuelles en termes d’applicabilité, de pertinence et d’exigences. Les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) traitent et analysent les données textuelles, telles que les documents réglementaires et les politiques. Ils extraient des informations pertinentes, la reconnaissance des entités, l’analyse des sentiments et la modélisation de sujets, aidant ainsi les équipes de conformité à mieux comprendre les exigences réglementaires.
Le rôle de l’IA dans la gestion des cyber-risques
L’IA apparaît rapidement comme un outil essentiel dans la cyber GRC. Les systèmes basés sur l’IA dans la gestion des cyber-risques permettent aux organisations d’améliorer leurs capacités de cyberdéfense grâce à une détection avancée des menaces, des analyses prédictives et une surveillance en temps réel.
Les modèles d’IA entraînés peuvent comprendre les anomalies dans le comportement du système, signaler les cyber-risques potentiels et aider à identifier les failles de sécurité ou les pannes opérationnelles. Les renseignements sur les menaces basés sur l’IA jouent un rôle crucial dans la reconnaissance des menaces émergentes et dans l’élaboration de stratégies d’atténuation efficaces.
La surveillance continue des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS) favorise la conformité aux réglementations informatiques. Les outils d’IA renforcent la capacité de surveillance continue des contrôles, réduisant les coûts associés en automatisant les tâches et en améliorant la précision. Les algorithmes d’IA contribuent à une cartographie de contrôle très précise.
Emballer
Alors que les entreprises sont confrontées à des pressions croissantes pour obtenir des résultats dans un contexte de risques en constante évolution, la technologie GRC basée sur l’IA apparaît comme une solution globale à différents niveaux. L’IA permet aux entreprises de faire face aux incertitudes au-delà des risques courants, ce qui leur permet de renforcer leur capacité à faire face aux risques imprévus et de maintenir leur résilience face aux changements continus du marché.
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