Come fare analisi del rischio con le nuove tecnologie

Per un'azienda le analisi di rischio realmente utili sono quelle che risultano accurate e tempestive: e considerando quanti e quali sono oggi i punti di contatto tra organizzazione e mondo esterno, la crescente complessità dei task e le cyber minacce in costante aumento, solo il ricorso alla robotica e alle soluzioni di AI e machine learning può garantire attività di risk assessment di questo tipo.

I nuovi scenari dell'analisi del rischio

I volumi di dati da analizzare continuano a espandersi in modo esponenziale, anche grazie alla moltiplicazione delle fonti e dei touch point che permettono di raccogliere gli input necessari a delineare i fattori di rischio del business. Se da una parte tutto ciò si traduce in una maggiore accuratezza dell'analisi del rischio, dall'altra comporta un aumento della complessità dell'ecosistema da gestire e monitorare. Ecco perché oggi l'automazione basata su intelligenza artificiale e machine learning non rappresenta un'opzione riservata alle organizzazioni più innovative e avanzate sul piano delle tecnologie digitali, bensì un approccio indispensabile per qualsiasi risk manager che voglia dormire sonni tranquilli.

Analisi del rischio, perché serve l'automazione?

Anche mettendo insieme una task force dedicata e una serie di strumenti di analisi di rischio all'avanguardia, infatti, il lavoro di raccolta, scrematura e inserimento dei dati richiede tempi estremamente lunghi, ed è fisiologicamente soggetto a errori umani. Tempi ed errori che risultano sempre più inadeguati alle esigenze del business – che deve potersi muovere con agilità tra opportunità di mercato e situazioni potenzialmente dannose – e ai dettami della compliance normativa, specie in settori caratterizzati da regolamentazioni stringenti.

La vera forza del machine learning per l'analisi del rischio

La robotica alimentata dall'intelligenza artificiale non solo si rivela davvero efficiente quando si tratta di automatizzare attività a basso valore aggiunto (come per esempio quelle relative all'immissione dei dati nei sistemi di elaborazione), ma genera sostanziali benefici anche sul piano qualitativo, rendendo più efficaci, più precise e più rapide pure le operazioni di analisi del rischio, oltre che quelle di mero data entry. Questo grazie alla capacità delle soluzioni di machine learning di auto-apprendere pattern e identificare ricorrenze ed eccezioni durante l'esecuzione stessa di ciascun task, affinando la selezione delle informazioni più rilevanti ai fini del risk assessment e promuovendo le procedure che riducono i tempi di raccolta, lavorazione e condivisione delle informazioni.

Le analisi di rischio quando servono davvero

Tutto ciò si traduce nel vero, inestimabile vantaggio che generano le soluzioni di robotica, AI e machine learning nel momento in cui vengono applicate alle analisi di rischio: grazie alla conoscenza sempre più approfondita dei meccanismi che regolano i processi aziendali e dei fattori di rischio connessi con le attività dell'organizzazione e dell'ecosistema in cui è inserita, le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale consentono di ottenere i risultati di nuovi cicli di analisi in tempi sempre più contenuti.

Come fare analisi del rischio in tempi rapidi?

Sfruttando nella maggior parte dei casi la logica drag and drop per caricare i dataset provenienti dai dipartimenti aziendali coinvolti nelle attività di auditing e attraverso algoritmi in grado di fare leva sulle precedenti elaborazioni per discernere quali approcci e quali relazioni tra i dati permettono di ridurre gli step, semplificare il processo e abbattere i tempi necessari a ottenere gli insight. Diventa così possibile porre quesiti e ricevere risposte tempestive anche rispetto a tematiche assai complesse – si pensi a quelle che riguardano l'ambito bancario, o alle dinamiche del settore assicurativo – nel giro di poche ore. Un salto evolutivo che di fatto rivoluziona la natura delle attività di risk management: da semplice strumento di controllo e verifica della compliance ad alleato strategico nell'elaborazione di business plan affidabili in scenari ad alto tasso di rischio.