Перспективы
Почему когнитивные вычисления стали поворотным моментом в области управления рисками
Совершенствование процесса принятия решений при помощи искусственного интеллекта
Применение когнитивных вычислений в отношении больших объемов данных может помочь организациям быстрее обрабатывать информацию и принимать более продуманные бизнес-решения. Последнее время когнитивные вычисления все чаще используются в области управления рисками, помогая извлекать зачастую противоречивые и неточные данные с целью выявления индикаторов известных и неизвестных рисков. Ниже представлена более подробная информация о применении когнитивных вычислений для управления рисками на практике.
Содержание
- Повышение эффективности и оптимизация бизнес-решений
- Применение когнитивных вычислений в области управления рисками
- Другие возможности когнитивных вычислений
Повышение эффективности и оптимизация бизнес-решений
Объем внутренних и внешних данных, используемых компаниями и организациями государственного сектора для принятия превентивных мер, минимизирующих риски, растет. С ростом объема данных снижается эффективность традиционных методов анализа. Когнитивные возможности, включая машинное обучение, обработку естественного языка и многие другие виды когнитивных технологий, предлагают современный альтернативный вариант аналитики, применяемый к большим объемам данных для выявления индикаторов известных и неизвестных рисков
Почему когнитивные вычисления завоевывают все большую популярность? Компьютеры всегда были способны производить механические расчеты быстрее людей. Но главным отличием когнитивных вычислений является способность к обучению. Исторически компьютеры уступали людям в вопросах, не имеющих однозначного решения, однако наступившая эра когнитивных технологий несет с собой большие перемены.
Когнитивные вычисления особенно эффективны при обработке и оценке неструктурированных данных — информации, которая сложно поддается структурированию по строкам или столбцам. В когнитивных технологиях, таких как обработка естественного языка, семантические вычисления, а также распознавание рукописного текста и изображений, используются передовые алгоритмы для анализа данных с целью выявления ценной информации и определения тональности текста. Согласно исследованию, проведенному International Data Group в 2015 году, почти 90% данных, получаемых сегодня, являются неструктурированными. Таким образом, использование когнитивных вычислений может способствовать выходу компаний на лидирующие позиции в своей отрасли.
Именно на данном этапе возникает связь между когнитивными вычислениями и управлением рисками. Когнитивные вычисления способны помочь компаниям в выявлении и оценке возникающих стратегических рисков — угроз, возникающих в некоторых или даже всех областях, которые представляют наибольший интерес для руководства — еще до того, как эти риски нанесут существенный ущерб или приведут к росту расходов или инвестиций. Когнитивные вычисления также способствуют выявлению новых тенденций, принятию решений, увеличивающих стоимость компаний и при этом сбалансированных с точки зрения рисков и выгод, а также усовершенствованию процесса принятия решений в отношении финансирования и распределения ресурсов. Руководители, использующие возможности когнитивных технологий, способны получить конкурентное преимущество и воспользоваться рисками для повышения эффективности деятельности своих предприятий
Применение когнитивных вычислений в области управления рисками
В качестве примера рассмотрим процесс выявления фактов мошенничества. Ранее для этих целей использовались компьютеры, осуществляющие анализ структурированных данных организаций при помощи набора правил. Например, специалисты в области борьбы с мошенничеством могли установить лимит для электронных переводов денежных средств в размере 10 тыс. долл. США, чтобы любая транзакция, выходящая за пределы данной суммы, отображалась на компьютерах для проведения дальнейшего расследования при необходимости. Проблема заключается в том, что при использовании данного вида анализа структурированных данных вероятность возникновения ошибок первого рода, на тщательное изучение которых уходят долгие часы, слишком высока.
Благодаря когнитивным вычислениям модели выявления фактов мошенничества могут стать более надежными и точными. К примеру, когнитивная система может отметить транзакцию в качестве потенциально мошеннической. Однако, когда человек доказывает обратное при помощи параметров X, Y и Z, компьютер запоминает эту информацию и в следующий раз больше не отмечает аналогичную транзакцию. С каждым новым случаем компьютер становится умней. Это полностью меняет «правила игры».
Кроме того, когнитивные системы выявления фактов мошенничества постоянно учатся и могут выявлять все более сложные случаи мошеннических действий, что является одним из основных их преимуществ в области управления рисками. Помогая отслеживать мошеннические действия, которые не могут выявить люди, когнитивные технологии сами создают новые сценарии — благотворный цикл, который в теории никогда не заканчивается. Это является важным преимуществом, учитывая, что мошенники постоянно обновляют свои мошеннические схемы.
Другие возможности когнитивных вычислений
Возможности когнитивных технологий не ограничиваются выявлением рисков. В целом, они способствуют быстрому развитию человеческого интеллекта и помогают людям лучше выполнять свои задачи. К примеру, благодаря анализу больших и малых массивов данных, а также «темных» данных когнитивные технологии могут анализировать поведение людей и предлагать варианты массовой персонализации продуктов и услуг. Компании, осуществляющие свою деятельность в автомобильной, авиационной отраслях, в области здравоохранения, розничной торговли, управления частным капиталом и даже судопроизводства, являются «первопроходцами» в использовании таких возможностей.
Аналитики прогнозируют, что к 2025 году объем рынка когнитивных решений составит более 60 млрд долл. США в сравнении с 1 млрд долл. США венчурного финансирования когнитивных технологий в 2014 и 2015 годах по данным аналитической компании International Data Corporation (IDC).
На текущем этапе когнитивные технологии по-прежнему являются вспомогательными и используются для оказания поддержки на уровне создания стратегий и расчета вероятностей исхода. Роль человека остается определяющей. Однако совместными усилиями люди и компьютеры обучаются делать вместе то, что ранее не представлялось возможным. За последние пять лет «Делойт» потратил много времени, средств и сил на изучение возможностей аналитики. Благодаря успешным результатам нашей работы мы помогаем своим клиентам использовать когнитивные технологии на уровне стратегического планирования и на уровне тактического выполнения операций, обеспечить лучшую взаимосвязь между управлением рисками и приоритетами руководства, а также выявить возможные риски еще до того, как они смогут поставить под угрозу операционную эффективность организации как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе. И это только начало.