Модули платформы

Решения

Триафлай.Управление данными

Триафлай.Разработка

Триафлай.Process Mining

Триафлай.IoT

Все модули

Финансовое планирование

Управленческая отчетность

Система управления рисками

Система внутреннего контроля

Все решения

Система контрактного управления

Антимонопольный комплаенс

Главная
/
Блог
/
GRC: ответы на самые популярные вопросы

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В GRC: ОТВЕТЫ НА САМЫЕ ПОПУЛЯРНЫЕ ВОПРОСЫ

В современном цифровом мире функции Governance, Risk and Compliance (GRC) — корпоративное управление, управление рисками и комплаенс — сталкиваются с всё более серьёзным давлением. Им приходится работать с множеством регуляторных требований, управлять взаимосвязанными рисками и обрабатывать огромные объёмы данных.

Традиционные методы уже не обеспечивают нужной гибкости и точности. На помощь приходит искусственный интеллект (AI), который становится настоящим катализатором трансформации: он помогает автоматизировать процессы, повышает качество принятия решений и позволяет организациям проактивно управлять рисками.

Что такое AI в GRC?

AI в GRC — это использование технологий искусственного интеллекта (agentic AI, generative AI, machine learning, NLP, predictive analytics) для автоматизации и совершенствования процессов корпоративного управления, управления рисками и комплаенсом.

Эти технологии позволяют:

анализировать большие массивы данных,
выявлять скрытые закономерности,
прогнозировать потенциальные угрозы,
поддерживать принятие управленческих решений на основе фактов.

Ключевые AI-технологии в GRC

Искусственный интеллект радикально меняет подход к GRC. Вот самые значимые технологии:

GRC co-pilots — AI-ассистенты для специалистов GRC. Они отвечают на вопросы по регуляторным нормам, помогают формировать новые политики и анализировать эффективность контролей.

Multi-agent systems (MAS) — мультиагентные системы, где каждый AI-агент выполняет специализированные задачи (например, мониторинг регуляторных изменений или отслеживание сигналов риска), а затем объединяет результаты в единую картину. Это ускоряет принятие решений.

Large Language Models (LLMs) — модели с поддержкой NLP, которые превращают статичную информацию в динамическую аналитику. Они могут анализировать регламенты, выявлять пробелы в контролях, обеспечивать мониторинг в реальном времени.

Machine Learning (ML) — учится на исторических данных для прогнозирования рисков и нарушений комплаенса.

Natural Language Processing (NLP) — анализирует неструктурированные данные (например, регуляторные тексты, договоры) и извлекает из них ключевую информацию.

Predictive Analytics — прогнозирует нарушения и угрозы до того, как они произойдут.

AI в управлении рисками: от реактивного к предиктивному

Классический риск-менеджмент в основном опирается на исторические данные и периодические оценки. Такой подход часто приводит к задержке в выявлении новых угроз. AI меняет правила игры: он обеспечивает непрерывную оценку рисков и использует предиктивную аналитику для прогнозирования будущих событий.

Применение AI в управлении рисками:

Риск-скоринг — алгоритмы искусственного интеллекта автоматически присваивают факторам риска оценки, помогая приоритизировать угрозы.
Обнаружение аномалий — AI выявляет необычные закономерности, которые могут указывать на потенциальные проблемы.
Мониторинг в реальном времени — системы непрерывно отслеживают данные и сигнализируют о рисках, позволяя реагировать мгновенно.

По данным Немецкого института экономических исследований, использование AI повысило точность прогнозов решений Европейского центрального банка с 70% до 80%.

AI в комплаенсе: автоматизация рутины

Отделы комплаенса часто перегружены ручной работой: ведение документации, мониторинг, интерпретация регуляторных требований. Это занимает массу времени и подвержено человеческим ошибкам. AI решает проблему, внедряя интеллектуальную автоматизацию на всех этапах.

Основные направления применения:

Непрерывное тестирование контролей — AI автоматически проверяет работу контролей во всех системах, выявляя сбои почти в реальном времени. Это позволяет исправлять ошибки до того, как они станут нарушениями.
Управление регуляторными изменениями — с помощью NLP системы AI ежедневно анализируют тысячи сайтов с обновлениями законов и нормативов, интерпретируют юридический язык, классифицируют изменения и рекомендуют корректировки внутренних политик.
Скорость и точность — AI сокращает ручной ввод данных и снижает риск ошибок. Задачи, которые занимали недели, AI выполняет за минуты, повышая эффективность и скорость подготовки отчётности.

AI в аудите: интеллектуальное усиление внутреннего контроля

Внутренний аудит играет ключевую роль в оценке прозрачности и устойчивости компании. Однако традиционный процесс обычно носит ретроспективный характер и требует значительных трудозатрат. AI трансформирует аудит, превращая его из разовой проверки в непрерывный и предиктивный процесс.

Основные применения:

Риск-ориентированный аудит

AI анализирует исторические данные, финансовые транзакции и операционные метрики, выявляя закономерности и аномалии. Это позволяет аудиторам сосредоточиться на действительно высокорисковых областях.

Непрерывный аудит

Системы AI обеспечивают постоянную проверку финансовых записей, бизнес-процессов и эффективности контролей. Вместо годовых или квартальных проверок аудит становится «always-on».

Глубинная аналитика

AI обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные, находя скрытые взаимосвязи. Например, может выявить подозрительные транзакции у поставщиков или системные слабости в контролях, требующие устранения.

AI в управлении IT и киберрисками

Современные киберугрозы становятся всё сложнее, и традиционные правила безопасности уже не справляются. AI позволяет действовать проактивно, предсказывая атаки и автоматически реагируя на угрозы.

Основные возможности:

Обнаружение аномалий

Алгоритмы машинного обучения формируют «базовую модель поведения» пользователей, устройств и сетей. При отклонениях (например, сотрудник скачивает чувствительные файлы ночью) система мгновенно реагирует.

Интеллектуальная киберразведка

AI собирает данные из множества источников: платформ киберугроз, даркнета, логов файрволов. Это помогает предсказывать потенциальные векторы атак и выявлять уязвимости.

Снижение ложных срабатываний

AI обучается на прошлых инцидентах, корректируя алгоритмы и сокращая количество «пустых тревог». Это снижает нагрузку на SOC-аналитиков и позволяет сосредоточиться на реальных угрозах.

Пример: внедрение AI-систем позволяет снизить количество алертов для аналитиков на 61% за 6 месяцев, сохранив при этом низкий уровень пропущенных угроз (1,36%).

AI в управлении рисками третьих сторон (TPRM)

Поставщики, подрядчики и партнёры — один из самых уязвимых источников риска для компаний: от кибератак до нарушений комплаенса. AI делает управление рисками третьих сторон более прозрачным и эффективным.

Основные применения:

Автоматизированный онбординг

AI собирает и анализирует информацию о вендоре из финансовых отчётов, публичных реестров, СМИ и соцсетей. Это позволяет формировать риск-профиль контрагента в реальном времени и выявлять «красные флаги» (например, прошлые нарушения комплаенса или нестабильность бизнеса).

Непрерывный мониторинг

AI постоянно отслеживает изменения в статусе поставщика: судебные иски, негативные публикации, киберинциденты. Это позволяет переходить от разовой оценки при входе в проект к динамическому мониторингу рисков на протяжении всего сотрудничества.

Предиктивная аналитика

Системы прогнозируют будущие угрозы. Например, рост текучести персонала у партнёра и задержки в поставках могут быть сигналом о потенциальном сбое в цепочке поставок.

Таким образом, AI позволяет не просто выявлять риски постфактум, а предсказывать их заранее и принимать меры до того, как они нанесут ущерб.

Преимущества AI в GRC

Применение AI в сфере Governance, Risk & Compliance приносит компаниям не только автоматизацию, но и фундаментальные стратегические преимущества:

Рост эффективности

AI берёт на себя рутинные задачи — анализ документов, контроль комплаенса, оценку рисков. Команды могут сосредоточиться на стратегии и развитии.

Улучшение точности

AI минимизирует человеческий фактор, особенно при работе с большими объёмами данных, где ошибки неизбежны.

Реальное время вместо ретроспективы

Вместо устаревших отчётов AI формирует онлайн-дашборды и алерты, что повышает скорость принятия решений.

Масштабируемость

AI-системы легко адаптируются к росту бизнеса и новым регуляторным требованиям, обрабатывая большие объёмы данных без увеличения штата.

Вызовы и риски внедрения AI в GRC

Несмотря на очевидные преимущества, использование искусственного интеллекта в Governance, Risk & Compliance связано с рядом трудностей и угроз, о которых компании должны помнить.

1. Качество данных
AI обучается на данных. Если информация неполная, некорректная или содержит предвзятость, то риск-предсказания будут искажены. Это может привести к ошибочным решениям и потерям.

2. Проблемы интеграции
Многие организации всё ещё используют устаревшие IT-системы и разрозненные базы. Интеграция AI-инструментов с такими системами требует времени и ресурсов. Без правильной интеграции AI не сможет дать целостной картины рисков.

3. Этические вопросы
Алгоритмическая предвзятость — одна из ключевых угроз. Например, если AI используется в аудите или комплаенсе, он может неосознанно дискриминировать определённые группы или искажать оценки. Необходимы прозрачность и механизмы объяснимости решений.

4. Регуляторная неопределённость
Законодательство по AI всё ещё формируется. Компании могут столкнуться с юридическими рисками, если регуляторы предъявят требования к объяснению решений AI или к соблюдению новых стандартов (например, EU AI Act).

Будущее AI в GRC

Интеграция искусственного интеллекта в GRC будет только углубляться. Ключевые направления развития:

Generative AI (генеративный ИИ)

Автоматизация написания политик, комплаенс-документов и моделирование сценариев риска (экономических, геополитических, операционных).

Explainable AI (XAI, объяснимый ИИ)

Обеспечивает прозрачность решений AI. Например, почему транзакция была отмечена как рискованная или каким образом поставщику присвоен определённый рейтинг риска. Это особенно важно для регуляторов.

Agentic AI (агентный ИИ)

Следующее поколение AI — автономные интеллектуальные агенты, которые могут самостоятельно отслеживать изменения в законах, обновлять внутренние политики и инициировать действия без вмешательства человека.

Лучшие практики внедрения AI в GRC

Чтобы внедрение искусственного интеллекта в GRC было успешным и безопасным, компаниям нужно подходить к процессу стратегически. Вот ключевые рекомендации:

1. Формирование качественной базы данных
AI работает настолько хорошо, насколько хороши данные, на которых он обучается. Поэтому необходимо:

внедрить политику data governance для контроля качества, происхождения и использования данных,
обеспечить нормализацию и очистку данных, чтобы исключить дубли и ошибки,
создать централизованное и защищённое хранилище (data lake), где AI-инструменты смогут получать актуальную информацию.

2. Правильный выбор инструментов и вендоров
Не все решения AI одинаково эффективны для задач GRC. Важно:

оценить прозрачность алгоритмов и наличие объяснимости решений,
выбирать инструменты с отраслевой спецификой (например, для финансового сектора или кибербезопасности),
убедиться, что решение легко интегрируется с существующими GRC-платформами, ERP и системами безопасности,
отдавать предпочтение поставщикам, которые предоставляют постоянный мониторинг моделей и учитывают требования новых регуляций (EU AI Act, U.S. AI Executive Order).

3. Внедрение AI governance
Чтобы AI работал в рамках этических и правовых норм, стоит:

создать этический совет по AI, включающий юристов, комплаенс-экспертов, IT и бизнес-лидеров,
определить политику допустимого использования AI, особенно при обработке чувствительных данных,
проводить регулярные аудиты AI-моделей для проверки на предмет дрейфа данных, ошибок или предвзятости.

4. Обучение и вовлечение команд
AI не заменяет специалистов, а усиливает их работу. Поэтому важно:

обучать сотрудников интерпретации результатов AI,
развивать навыки совместной работы человека и AI,
внедрять культуру непрерывного обучения (курсы, сертификации по ethical AI и data science для комплаенса).

Практические примеры применения AI в GRC

Чтобы лучше понять, как искусственный интеллект трансформирует управление рисками и комплаенсом, рассмотрим конкретные области:

1. Аудит и внутренний контроль
Автоматизированный анализ транзакций помогает выявлять подозрительные операции в реальном времени.
AI-модели снижают количество ложных срабатываний, определяя нетипичные, но действительно рискованные сценарии.
Внутренние аудиторы могут использовать AI-ассистентов для анализа больших массивов документов, выявления пробелов в контролях и формирования отчетов быстрее.

Пример использования: Группа по управлению корпоративными рисками использует ИИ для анализа финансовых, кадровых и операционных данных, выявляя нарушения политик и отклонения от ожидаемых тенденций. Результатом является динамичный план аудита, который корректируется на основе возникающих рисков и результатов, получаемых в режиме реального времени.

2. Киберриски и информационная безопасность
AI-системы проводят предиктивный анализ угроз, распознавая необычную сетевую активность и предотвращая атаки до того, как они нанесут ущерб. Интеграция с SIEM и SOAR позволяет AI автоматизировать инцидент-менеджмент, ускоряя реакцию и снижая нагрузку на команды SOC. Алгоритмы машинного обучения помогают выявлять утечки данных и инсайдерские угрозы, анализируя поведение пользователей.

Пример использования: поставщик медицинских услуг использует ИИ для непрерывного обнаружения угроз, отслеживания попыток несанкционированного доступа и оповещения ИТ-отделов до того, как конфиденциальные данные будут скомпрометированы, обеспечивая более строгое соблюдение правил защиты данных.

3. Управление рисками третьих сторон (Third-Party Risk Management, TPRM)
AI может сканировать новости, соцсети и базы данных для мониторинга репутационных и финансовых рисков у подрядчиков. Использование NLP ускоряет процесс due diligence, помогая выявлять скрытые связи, судебные дела или санкционные риски. Встроенные AI-инструменты позволяют в реальном времени оценивать устойчивость поставщиков и автоматически обновлять их профили риска.

Пример использования: розничная компания использует ИИ для отслеживания соблюдения поставщиками трудовых, экологических и конфиденциальных стандартов в разных странах. Это обеспечивает постоянное соблюдение политик без перегрузки внутренних отделов.

4. Enterprise Risk Management (ERM)
AI помогает переходить от статичных оценок к динамическим риск-моделям, которые обновляются в режиме реального времени. Сценарное моделирование на основе AI позволяет прогнозировать воздействие новых регуляций, экономических колебаний или киберинцидентов. AI-алгоритмы обеспечивают количественную оценку нефинансовых рисков, например операционных или ESG, переводя их в денежные показатели для управленческих решений.

Пример использования: производственный конгломерат использует ИИ для прогнозирования сбоев в цепочке поставок и моделирования того, как различные рисковые события — например, изменения в регулировании или геополитическая нестабильность — могут повлиять на непрерывность бизнеса в рамках глобальных операций.

Будущее AI в GRC: ключевые выводы и прогнозы

Искусственный интеллект перестаёт быть вспомогательным инструментом и превращается в стратегический драйвер развития GRC. Компании, которые уже внедряют AI в процессы управления рисками, соответствия и внутреннего контроля, получают конкурентные преимущества:

Быстрее реагируют на угрозы, так как переходят от периодических проверок к постоянному мониторингу.
Снижают операционные затраты, автоматизируя ручные и рутинные задачи.
Улучшают точность прогнозирования, используя предиктивные модели и сценарное планирование.
Формируют культуру риск-осознанности, где сотрудники на всех уровнях вовлечены в процесс раннего выявления угроз.

Будущее GRC — это не просто цифровизация, а интеллектуализация управления рисками. AI станет фундаментом для создания адаптивных систем корпоративного управления, где решения будут приниматься на основе данных в реальном времени, а риск-менеджмент превратится из защитной функции в ключевой элемент стратегии роста. Компании, которые сегодня начнут инвестировать в AI для GRC, завтра смогут не только минимизировать риски, но и создавать новые возможности для развития бизнеса.

Узнайте больше о возможностях платформы «Триафлай»

Раскройте потенциал данных вашего предприятия, благодаря no-code конструктору прикладных аналитических решений и другим продуктам

Подробнее