power strip

Перспективи

Як когнітивні обчислення змінюють правила гри в управлінні ризиками

Удосконалення процесу прийняття рішень за допомогою засобів штучного інтелекту

Застосування когнітивних обчислень до масивів даних може допомогти організаціям швидше обробляти інформацію та приймати більш обґрунтовані ділові рішення. Крім того, когнітивні обчислення дедалі частіше використовуються у сфері управління ризиками, що надає можливість видобувати часто неоднозначні та невизначені дані, які дозволяють знаходити індикатори відомих та невідомих ризиків. Нижче наведена більш докладна інформація про застосування когнітивних обчислень в управлінні ризиками.

Сприяння прийняттю ділових рішень та збільшення їхньої кількості

Підприємства й організації використовують дедалі більший обсяг внутрішніх та зовнішніх даних задля використання більш превентивного підходу до регулювання ризиків. Проте за рахунок збільшення обсягу даних ефективність методів традиційного аналізу зменшується. Когнітивні можливості, зокрема машинне навчання, обробка природної мови та багато інших видів когнітивних технологій, складають сучасну альтернативу традиційній аналітиці та застосовуються до масивів даних, що допомагає знайти індикатори відомих та невідомих ризиків.

Чому когнітивні обчислення набувають популярності? Комп’ютери завжди могли виконувати механічні розрахунки швидше, ніж люди. Але головна перевага когнітивних обчислень полягає в здатності комп’ютерів до навчання. Комп’ютери не завжди були успішними в тому, що люди називають «сірими зонами» думки та міркування, проте в епоху когнітивних технологій все змінюється.

Когнітивні обчислення особливо ефективні в обробці та оцінці неструктурованих даних — тієї інформації, яка не підходить точно до структурованих рядків та стовпців. Такі когнітивні технології, як обробка природної мови, семантичні обчислення, а також розпізнавання письмового тексту та зображень, використовують розширені алгоритми для аналізу неструктурованих даних з метою отримання знань та думок. За даними дослідження компанії «Інтернешнл Дата Груп» за 2015 рік приблизно 90% даних, що створюються сьогодні, є неструктурованими. А завдяки використанню когнітивних обчислень підприємства можуть опинитися попереду.

Саме тут сходяться когнітивні обчислення та управління ризиками. Когнітивні обчислення можуть допомогти компаніям виявляти та оцінювати стратегічні ризики, що виникають — загрози, які можуть нашкодити будь-яким або всім об’єктам прицільної уваги керівників — перш ніж ці ризики завдадуть потенційно значних збитків або призведуть до збільшення витрат або інвестицій. Водночас когнітивні обчислення можуть допомогти компаніям виявляти інші нові тенденції, бачити компроміси між ризиками/винагородами щодо створення цінності, а також вдосконалювати рішення з фінансування та розподілу ресурсів. Керівники, які використовують можливості когнітивних технологій, можуть отримати конкурентну перевагу та використовувати ризики для ефективної роботи своїх організацій.

Застосування когнітивних обчислень до сфери управління ризиками

Як приклад розглянемо виявлення шахрайства. Старий метод виявлення шахрайства полягав у використанні комп’ютера для аналізу структурованих даних організації відповідно до наборів правил. Наприклад, спеціалісти з боротьби з шахрайством можуть задати порогову суму для переказу коштів у розмірі 10 000 доларів США, тому будь-яка транзакція, що перевищує цю суму, буде позначена комп’ютером як така, що потребує додаткового розслідування. Проблема полягає в тому, що цей тип аналізу структурованих даних часто призводить до великої кількості помилкових спрацьовувань системи, обробка яких потребує багато часу.

Із застосуванням когнітивних обчислень моделі виявлення шахрайства можуть стати надійнішими та точнішими. Наприклад, когнітивна система може позначати транзакцію як потенційне шахрайство. Але якщо людина визначає, що це не шахрайство через чинники X, Y та Z, комп’ютер дізнається про такі людські способи мислення. Наступного разу він не позначатиме аналогічну транзакцію. Комп’ютер стає розумнішим під час кожної взаємодії. Це радикальні зміни.

Крім того, оскільки системи когнітивного виявлення шахрайства продовжують вчитися, вони можуть виявляти більш складні типи шахрайства, а такі переваги можуть найбільшою мірою вплинути на управління ризиками. Допомагаючи розробляти нові патерни, які люди ніколи не могли виявити, когнітивні технології створюють нові патерни пошуку — замкнутий цикл, який теоретично ніколи не закінчується, що дійсно є перевагою, адже шахраї постійно вдосконалюють свої схеми шахрайства.

Інші можливості для когнітивних обчислень

Можливості когнітивних технологій не обмежуються виявленням ризиків. Вони загалом дозволяють підприємствам швидко розширювати можливості людського інтелекту і допомагають людям краще виконувати завдання. Наприклад, аналізуючи патерни у великих, малих та «темних» даних, когнітивні технології можуть виявити поведінку людей та запропонувати варіанти масової персоналізації продуктів і послуг. Першими компаніями, які почали застосовувати ці можливості, стали компанії роздрібної торгівлі, управління статками, авіакомпанії, автомобільні, медичні й навіть юридичні компанії.

Аналітики прогнозують, що загальний дохід ринку когнітивних рішень до 2025 року перевищить 60 млрд доларів США порівняно з венчурним фінансуванням когнітивних технологій у 2014 і 2015 роках, що, за даними компанії «Інтернешнл Дата Корпорейшн», склало 1 млрд доларів США.

На цьому етапі когнітивні технології поки є допоміжними. Вони допомагають розробляти стратегії та визначати ймовірність результатів. Людський досвід досі ще має важливе значення. Тим не менш, люди та комп’ютери навчаються працювати разом, що було неможливим раніше. За останні п’ять років організація Deloitte інвестувала багато часу, капіталу й людської праці у можливості аналітики. Успіхи, які ми робимо, можуть допомогти нашим клієнтам впроваджувати можливості когнітивних технологій у процеси стратегічного планування і тактичного виконання, ефективніше узгоджувати діяльність з управління ризиками з пріоритетами керівництва, а також виявляти нові ризики, перш ніж вони поставлять під загрозу коротко- і довгострокову ефективність організації. І це лише початок.

Чи була корисною ця інформація?

Схожі матеріали