W czasach, gdy zmienność rynków, cyberzagrożenia i rosnące wymagania regulacyjne są codziennością, klasyczne podejście do zarządzania ryzykiem przestaje wystarczać. Tu właśnie wkracza ERM (Enterprise Risk Management) wspierane przez algorytmy sztucznej inteligencji (AI).
Dzięki nowoczesnym technologiom organizacje mogą nie tylko identyfikować zagrożenia szybciej, ale również przewidywać je i reagować proaktywnie – zanim staną się realnym problemem.
1. Czym jest nowoczesne ERM?
- Definicja ERM w kontekście cyfrowej transformacji
- Przejście od statycznych matryc ryzyk do dynamicznych modeli predykcyjnych
- Wpływ regulacji: DORA, RODO, ISO 31000
2. Rola AI w identyfikacji i ocenie ryzyka
- Analiza big data i rozpoznawanie wzorców ryzyk
- Machine learning: jak algorytmy uczą się ryzyk w Twojej organizacji
- Wykrywanie anomalii i „ukrytego ryzyka” (np. Shadow IT)
3. Automatyzacja procesów zarządzania ryzykiem
- Automatyczne alerty i rekomendacje działań
- Scoring ryzyk dostawców (Third-Party Risk Management)
- Redukcja błędów ludzkich w procesach decyzyjnych
4. Korzyści biznesowe
- Skrócenie czasu reakcji na incydenty
- Lepsze decyzje strategiczne dzięki analizie predykcyjnej
- Zwiększenie zaufania inwestorów i interesariuszy
5. Przykłady zastosowań w firmach
- Sektor finansowy, medyczny i przemysłowy
- Audyty wewnętrzne i zgodność z przepisami
- Praktyczne wdrożenia AI w systemach ERM
6. Jak zacząć transformację?
- Ocena dojrzałości systemu zarządzania ryzykiem
- Wybór odpowiedniego rozwiązania AI/ERM
- Współpraca z partnerami technologicznymi (jak Immune 😉)