Datos e inteligencia artificial para mejorar la gestión de riesgos operativos

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Seguridad riesgo

Conocer los riesgos operativos es fundamental para anticipar posibles problemas y adoptar estrategias que mitiguen las consecuencias de las crisis y cambios en el mercado. La digitalización complica las cosas, pero a su vez proporciona las herramientas necesarias para mejorar la gestión de riesgos, ya que los datos pueden aportar un conocimiento más granular y preciso sobre los riesgos, algo que los CRO deberían tener muy en cuenta.

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En una economía cada vez más globalizada y digitalizada las organizaciones se enfrentan a numerosos riesgos operativos, que provienen de la competencia, la seguridad cibernética, las conflictos geopolíticos y sociales, el fraude, las regulaciones y la llegada de nuevas tecnologías disruptivas. Comprender estos riesgos es vital para anticiparse a los cambios en el mercado y superar las futuras crisis, y los Chief Risk Officers (CRO) necesitan contar con nuevas herramientas que permitan evaluar los riesgos a múltiples niveles.

Según los expertos de Capgemini, la respuesta está en aprovechar los datos para lograr una visión más granular de los riesgos operativos, y para ello es imprescindible recurrir a tecnologías como la inteligencia artificial, la nube y una estrategia de captación y procesamiento de datos que aporte una visión de 360 grados sobre el riesgo. Aprovechando la información las organizaciones pueden lograr una mayor transparencia sobre sus operaciones, apoyar la digitalización de procesos y visibilizar mejor los riesgos ocultos que antes no se podían percibir.

Los investigadores explican que los marcos de gestión de riesgos operativos no suelen tener la suficiente integración, y contemplan las operaciones como actividades fragmentadas que tienen sus propios riesgos. Pero a menudo estos están interrelacionados y pueden superponerse y generar efectos cruzados que no se tienen en cuenta con las estrategias tradicionales. Por ello, consideran que es necesario contar con una visión más completa y holística del riesgo, algo que se puede lograr a través de los datos y la inteligencia artificial, que permite una evaluación más sistemática de los riesgos y aporta capacidad de anticipación.

Esta estrategia está ayudando a las empresas de diferentes sectores a evaluar mejor los riesgos operativos, por ejemplo, en el sector de los servicios financieros. Se trata de una industria fuertemente regulada que está modernizándose a un ritmo muy rápido con la introducción de nuevas tecnologías y la diversificación de los activos y clientes. Los nuevos modelos comerciales que están surgiendo obligarán a los bancos y las financieras a cambiar su modelo de evaluación de riesgos. Muchas ya utilizan la IA y el aprendizaje automático para extraer conocimiento de los datos para este campo, y en los próximos años seguirán avanzando en este sentido.

Otro sector donde los datos ayudarán a conocer y mitigar mejor los riesgos operativos es el de la fabricación. Aunque en esta industria resulta complicado identificar las ventajas que aporta este modelo, las empresas están descubriendo grandes debilidades ocultas que podrían haber anticipado si hubiesen tenido más datos internos y externos sobre sus operaciones a lo largo de la cadena de valor. Por ello, en el futuro más fabricantes aprovecharán los datos para llevar a cabo una evaluación de riesgos más precisa, sobre todo en relación a sus cadenas de suministro y a los cambios en los mercados internacionales.

En sus conclusiones, los investigadores de Capgemini destacan que existen muchos beneficios en el uso de los datos y la inteligencia artificial para lograr una visión más clara y detallada de los riesgos. Las organizaciones que adopten esta estrategia en el futuro serán más ágiles para responder a las situaciones de riesgo y los cambios en el mercado, lo que les permitirá superar las crisis que vendrán y obtener mayores beneficios.