Artinės inteligencijos (AI) ir mašininio mokymosi algoritmai gali paversti rizikos valdymo procesus, analizuodami didžiulius duomenų kiekius realiuoju laiku, atpažindami modelius ir prognozuodami galimus pavojus. Naudojant AI paremtus rizikos įvertinimo įrankius, organizacijos gali pranašiai aptikti anomalijas, numatyti rinkos svyravimus ir greitai reaguoti į besimėgstančias rizikas. Šios technologijos leidžia dinamišką požiūrį į rizikos mažinimą, prisitaikantį prie kintančio neapibrėžtumo
Viena iš pagrindinių iššūkių, susijusių su AI valdomų rizikos valdymo sistemų diegimu, yra etiniai padariniai, susiję su duomenų privatumu ir algoritminiu nukrypimu. Užtikrinant, kad AI būtų etiškai ir atsakingai naudojama sprendžiant sprendimų priėmimo procesus, yra labai svarbu išlaikyti pasitikėjimą ir skaidrumą organizacijose. Be to, gali kilti pasipriešinimas iš darbuotojų, pripratę prie tradicinių rizikos įvertinimo metodų, būtina sudaryti išsamius mokymo programas, siekiant palengvinti pereinamąjį procesą prie AI paremtų sprendimų.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br