Для построения GRC-решений, готовых к использованию искусственного интеллекта, критически важна зрелая и надёжная база данных. Если информация о рисках разрознена, устарела или хранится в изолированных системах, даже самые продвинутые ИИ-модели будут выдавать искажённые или предвзятые результаты.
В 2026 году модернизация архитектуры данных становится одним из главных приоритетов для GRC-команд. Фрагментация между функциями управления рисками предприятия, комплаенса и внутреннего аудита приводит к потере точности и подрывает доверие к аналитике. Лидирующие организации инвестируют в единую архитектуру данных, которая собирает, очищает и управляет информацией из разных источников, обеспечивая сквозную интеграцию и контроль качества.
Особое значение приобретает прозрачность данных. Прослеживаемость источников и преобразований информации позволяет проводить аудит решений, принимаемых с использованием ИИ, и подтверждать соответствие новым регуляторным требованиям. Продвинутые команды делают ставку на управление метаданными, формализованные политики качества данных и коллегиальные органы по управлению ИИ.
Результат такого подхода — более точная прогнозная аналитика, количественная оценка рисков, объективная проверка соблюдения требований и рост доверия со стороны руководства и внешних заинтересованных сторон.