Künstliche Intelligenz für den Chief Risk Officer: Transformation von Governance, Compliance und Sicherheit
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) und KI-Technologien ist entscheidend für den Erfolg der Risikofunktion in Unternehmen. Chief Risk Officers (CROs) können KI nutzen, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und Daten-Governance zu navigieren sowie unternehmensweite Risiken zu managen.
Wichtige Erkenntnisse
Eine kürzlich durchgeführte Umfrage hat ergeben, dass 91 % der Führungskräfte im mittelständischen Markt KI in ihren Geschäftspraktiken einsetzen. Dennoch glauben 53 % der Organisationen, die generative KI implementiert haben, dass sie nur unzureichend darauf vorbereitet waren. Diese Diskrepanz zeigt die Notwendigkeit für Unterstützung bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge und Rahmenbedingungen.
Die Rolle der CROs in der KI-Adoption
Mit der Umgestaltung der Geschäftswelt durch KI können CROs aufkommende KI-Tools einsetzen, um Compliance und Vorschriften zu adressieren sowie Daten-Governance zu navigieren. Wichtige Bereiche, auf die CROs achten sollten, sind:
- Ausrichtung: KI-Governance und Datenstrategien müssen die Ziele und Werte des Unternehmens unterstützen.
- Konsistenz: Datenpraktiken und Governance-Standards sollten unternehmensweit einheitlich sein.
- Definition: Rollen und Verantwortlichkeiten sollten für die Bewertung von Modellen und Aufsichtstrukturen festgelegt werden.
- Informierte Entscheidungsfindung: Klare Definitionen für Vorfallreaktionen und fortlaufende regulatorische Compliance sind erforderlich.
Es ist wichtig, dass CROs auch die Nutzung von KI-Tools im Unternehmen überwachen, um potenzielle Risiken zu minimieren. Kostenlose oder Open-Source-Modelle können oft unbedacht verwendet werden, was zu einer erhöhten Risikoexposition führen kann.
Herausforderungen und Chancen
Die Risikomanagementfunktion bietet enormes Potenzial für Optimierung und Prozessverbesserung durch KI-Lösungen. CROs müssen jedoch auch die Möglichkeit von Voreingenommenheit in Betracht ziehen, die in verschiedenen Formen auftreten kann:
- Datenverzerrung: Entsteht, wenn irrelevante oder unangemessene Daten zum Trainieren von Modellen verwendet werden.
- Menschliche Voreingenommenheit: Tritt auf, wenn Benutzer unbewusst die Dateneingabe und Modellinteraktionen beeinflussen.
- Ethik: Diese Voreingenommenheit kann aus organisatorischen Einschränkungen resultieren, die nur Daten aus einer demografischen Untergruppe sammeln.
Um die Vorteile von KI zu nutzen, müssen CROs sicherstellen, dass die Datenqualität hoch ist und die Daten-Governance-Prozesse robust sind. Eine unzureichende Datenbasis kann die Implementierung von KI behindern und zu schlechten Ergebnissen führen.
KI-Lösungen und Risikomanagement-Anwendungsfälle
Im Kontext des Risikomanagements müssen CROs sicherstellen, dass IT- und Datenwissenschaftler die Modelle ordnungsgemäß validieren, um regulatorische oder Compliance-Probleme zu vermeiden. Zu den Herausforderungen gehören:
- Datenprivatheit und -sicherheit: KI-Modelle dürfen nicht in Kontakt mit sensiblen Informationen kommen, wenn sie falsch konfiguriert sind.
- Drift, Verzerrung und Datenreinheit: Schlechte Datenprüfungen können zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.
- Regulatorische Anforderungen: Modelle müssen sowohl lokale als auch globale Vorschriften einhalten.
Ein effektives Master Data Management (MDM) ist entscheidend für die Optimierung der KI-Performance. Es ermöglicht eine bessere Sichtbarkeit in Datenbereichen und hilft, Verzerrungen oder andere Risiken zu vermeiden.
Fazit
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Risiken managen. Die Implementierung von KI-Tools ist nicht länger nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit. Dennoch müssen CROs sicherstellen, dass sie über die richtigen Strategien und Unterstützung verfügen, um die Risiken zu minimieren und den Nutzen zu maximieren.
