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时间:2021-07-11 15:19:19|来源:魄力云|编辑:魄力云|点击:

早晨醒来时会听到海浪的破碎声,房间会逐渐变亮。

通过可编程咖啡机闻到刚磨好的咖啡倒进杯子里的味道。

扫描冰箱上的空牛奶瓶,自动将其添加到您的网上购物车中,下午送货。

刷卡手指阅读最新的新闻,然后跳上你的汽车,参加当天的第一次会议,当然是虚拟出席。

还记得什么时候这一切都是纯粹的科幻小说吗?

好吧,除了目前正在测试的自动驾驶汽车,其余的都已经在这里好几年了!

以类似的方式,我想想象人工智能(AI)技术在未来几年会给治理、风险和合规(GRC)带来什么。

我要提到的一些技术已经应用了相当长的一段时间,或者正在不同的环境中使用,所以我不认为这是科幻小说,而是带着期待,我问,那么,2021年GRC会是什么?

用于规范管理的机器学习系统(MLS)

规范管理仍然是GRC最手动的任务之一。对我来说,这是人工智能在GRC中最有前途的应用,因为它可以实现过程的几乎完全自动化。

如果使用机器学习系统,购物返利app,人工智能可以在监管机构发布监管草案时审查该草案,分析其内容,评估对组织的影响,然后在几分钟内自动提出内部控制框架的改进建议?

这不仅意味着监管机构的吸纳过程将大大加快,而且专家将能够专注于更多的增值活动。这将有助于降低许多公司的咨询费!

用于风险评估的预测分析(PA)

风险是将触发其发生的各种因素的组合,但不幸的是,风险评估通常仍然是一个基于历史数据(记录的事件)的过程,以推动对情况的手动评估。

如果,使用内部和外部的历史数据,并应用模拟来预测未来的情况,你可以收到超过一个单独的风险事件预警?相反,如果你能对变化中的情况有一个完整的风险预测呢?

例如,假设您从单一供应商处采购了大部分关键部件。你的供应商风险已经很高了。但是,使用历史、当前和预测数据,淘客论坛,PA可以让您意识到,对于您的供应商所在地来说,这是一个干燥的夏天——比往常更干燥——因此土壤非常干燥,并且在初秋期间降水量通常很丰富。今年,云服务器吧,他们被预测将更加丰富。因此,你的供应商的生产链被淹没的风险与日俱增。

有了这些数据,为什么不在夏季开始一项预防措施并建立紧急库存,同时,如果你的第一个供应商在一段时间内不能再提供给你,那就寻找第二个供应商呢时间?

用于审计的自然语言处理(NLP)

审计人员通常提取有缺陷的控制和通过控制的样本,以审查它们,永久免费自助建站平台,并确保控制按设计应用。

但有时这意味着他们可能会错过暗示负面趋势的控制-控制已通过,但仍可能存在小问题。控制权所有人可能决定不为此提出补救计划,微信返利机器人,但会在评论中提及。好吧,如果审计人员使用NPL,他们可以进行语义智能分析并发现这些问题。然后,他们不仅会关注那些失败的控制(因为现在已经太晚了,无法改进),还可以关注那些已经开始出问题但还没有出现问题的所有控制。那不是更合适更有用吗?

将今天的创新应用于未来的GRC

如你所知,上面提到的大部分技术已经在市场上,但大部分还没有应用于GRC。

我认为原因很简单:GRC不被认为是一种业务提升活动,例如与销售或市场营销相反。因此,PA主要用于销售预测,NLP用于社交媒体管理,MLS帮助我们在移动设备上更快地键入电子邮件!但它不必保持这种状态——我认为它不应该保持这种状态。

你呢?你认为2021年我们会看到什么?

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