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Robotica, AI, e machine learning: analisi di rischio accurate e tempestive

7 febbraio 2020

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 del risk assessment

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 delle elaborazioni, 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. 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.

 

Oltre l'automazione: più velocità e più accuratezza. La vera forza del machine learning

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, 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: parola d'ordine tempestività

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? 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.

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Topic: Risk assessment