چگونه از هوش مصنوعی برای شناسایی ریسک‌ها بهره ببریم

فراتر از چت‌بات‌ها یا پیشنهادات شخصی‌سازی شده، یک قابلیت دیگر هوش مصنوعی برای شرکت‌ها اهمیت بیشتری پیدا کرده است: شناسایی و خنثی‌سازی ریسک. با افزایش شدید حجم داده‌ها و تشدید مقررات قانونی، ابزارهای سنتی ارزیابی ریسک ممکن است به‌کلی ناکارآمد شوند.

استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در مدیریت ریسک، تطبیق با مقررات در حال تغییر را تضمین می‌کند. این شامل دفاع خودکار و پیشگیرانه در برابر تهدیدات غیرمنتظره است. زمان از دست ندهید؛ هرچند مدیریت پیچیدگی‌های ریسک با هوش مصنوعی ممکن است دشوار به نظر برسد، اما برای کسانی که می‌خواهند در رقابت دیجیتال پیشرو باشند، ادغام هوش مصنوعی در استراتژی ریسکشان یک انتخاب نیست، بلکه ضرورتی است.

چک پوینت، ارائه‌دهنده یک پلتفرم امنیت سایبری مبتنی بر ابر و مجهز به هوش مصنوعی، ده راهکار را معرفی می‌کند که شرکت‌ها برای تقویت شناسایی ریسک با هوش مصنوعی باید دنبال کنند:

1. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها: موفقیت هوش مصنوعی در شناسایی ریسک با کیفیت و حجم داده‌هایی که به آن دسترسی دارد شروع می‌شود. این کار با جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف آغاز می‌شود و باید اطمینان حاصل شود که این داده‌ها پاکسازی شده و عاری از ناهنجاری‌ها برای استفاده هوش مصنوعی هستند. مسئولان امنیتی همچنین باید معرفی سیستمی برای بررسی دوره‌ای داده‌ها را در نظر بگیرند. بازرسی‌های منظم می‌تواند به شناسایی ناسازگاری‌ها یا تکرارها در داده‌ها کمک کند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی با دقیق‌ترین و به‌روزترین اطلاعات کار می‌کند.
2. استفاده از پردازش زبان طبیعی: بسیاری از ریسک‌ها در متن اسناد، ایمیل‌ها و گزارش‌ها پنهان شده‌اند. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) قادرند زبان انسانی را تحلیل، فهمیده و معنا را استخراج کنند، بنابراین سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ریسک‌های پنهان در داده‌های متنی را که ممکن است تحلیل‌گران انسانی از دست بدهند، شناسایی کنند.
3. تحلیل‌های پیش‌بینانه برای پیش‌بینی ریسک‌ها: هوش مصنوعی قادر است با بررسی داده‌های گذشته و شناسایی الگوها در مقیاسی وسیع، ریسک‌های احتمالی آینده را پیش‌بینی کند. اعتبارسنجی مداوم این مدل‌ها و به‌روزرسانی با داده‌های جدید ضروری است. با تغییر محیط کسب‌وکار و عوامل خارجی، باید اطمینان حاصل شود که مدل‌های شما به‌روزرسانی می‌شوند تا دقت و مرتبط بودن پیش‌بینی‌هایتان حفظ شود.
4. نظارت و هشدار در زمان واقعی: با هوش مصنوعی، نظارت بر ریسک در زمان واقعی به واقعیت تبدیل می‌شود. می‌توانید سیستم‌هایی راه‌اندازی کنید که به‌طور مداوم منابع داده مختلف را برای ریسک‌های احتمالی بررسی کنند و به محض شناسایی یک ریسک بالقوه، به ذی‌نفعان هشدار دهند. این سرعت باعث واکنش سریع‌تر می‌شود و می‌تواند پیامدهای منفی را کاهش یا جلوگیری کند.
5. بهبود مدل‌های ریسک سنتی: هوش مصنوعی می‌تواند با معرفی متغیرهای جدید و بینش‌های مبتنی بر داده، روش‌های سنتی ارزیابی ریسک را تکمیل کند. با ادغام تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مدل‌های ریسک موجود، شرکت‌ها می‌توانند درک جامع‌تر و پویاتری از چشم‌انداز ریسک خود به دست آورند.
6. بصری‌سازی برای درک بهتر: داده‌های بصری‌سازی شده راحت‌تر قابل درک و پردازش هستند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نمایش‌های گرافیکی شهودی از داده‌های ریسک ایجاد کنند که به ذی‌نفعان امکان می‌دهد به سرعت جزئیات و وسعت تهدیدات احتمالی را درک کنند و ارتباط بین ذی‌نفعان و تیم‌های فناوری اطلاعات را بهبود بخشند.
7. یادگیری و تطبیق مداوم: برخلاف ابزارهای ثابت شناسایی ریسک، سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور مداوم یاد می‌گیرند و به‌طور شهودی تطبیق می‌یابند. با دریافت مداوم داده‌های جدید، هوش مصنوعی خود را تطبیق داده و درک خود از ریسک را اصلاح می‌کند تا توانایی‌های شناسایی ریسک را حفظ کند.
8. پلتفرم‌های مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی: چندین پلتفرم وجود دارد که از قدرت هوش مصنوعی برای شناسایی ریسک استفاده می‌کنند و هوش مصنوعی را به‌کار می‌گیرند تا ریسک‌ها را شناسایی، اولویت‌بندی و حتی به آن‌ها پاسخ دهند. استفاده از این پلتفرم‌ها می‌تواند استراتژی مدیریت ریسک را به‌طور قابل‌توجهی تقویت کند. مدیران باید به‌طور منظم آموزش‌هایی با کارکنان برگزار کنند تا از پتانسیل آن‌ها بهره‌برداری کنند. وقتی کارکنان با ویژگی‌ها و رویه‌های بهینه پلتفرم آشنا هستند، می‌توانند به‌طور منسجم‌تر و مؤثرتری به ریسک‌های شناسایی شده واکنش نشان دهند.
9. همکاری هوش مصنوعی: انسان و ماشین: بهترین نتایج در شناسایی ریسک اغلب از ترکیب شهود انسانی و توانایی‌های محاسباتی هوش مصنوعی به دست می‌آید. تشویق به همکاری بین ابزارهای هوش مصنوعی و کارشناسان انسانی می‌تواند اطمینان حاصل کند که ریسک‌های شناسایی شده هم بر اساس داده و هم از نظر محتوایی مرتبط هستند.
10. آموزش مداوم: دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است. برای اطمینان از اینکه استراتژی‌های شناسایی ریسک مؤثر باقی می‌مانند، باید مدیران امنیت اطلاعات به‌روزترین تحولات در حوزه هوش مصنوعی را پیگیری کنند. آموزش‌های منظم تیم‌هایشان و به‌روزرسانی ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند تفاوت بزرگی در نتایج مدیریت ریسک ایجاد کند.

نتیجه‌گیری: تکمیل، نه جایگزین

در حال حاضر هوش مصنوعی رویکردی تحول‌آفرین برای شناسایی ریسک به ارمغان آورده است. این فقط درباره جایگزینی روش‌های سنتی نیست، بلکه درباره بهبود و دقیق‌تر کردن آن‌ها است. با پیچیده‌تر و گسترده‌تر شدن ریسک‌ها، ترکیب استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با مدیریت ریسک سنتی ضروری می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند در تبدیل تهدیدات احتمالی به فرصت‌هایی برای رشد و توسعه ارزشمند باشد. ()