Comment utiliser l'apprentissage automatique pour la gestion des risques liés aux tiers ?

L'apprentissage automatique est défini comme "la capacité d'une machine à imiter un comportement humain intelligent". Cette technologie d'intelligence artificielle (IA) est souvent intégrée dans les outils de reporting et d'analyse afin de donner un sens à de grandes quantités de données apparemment déconnectées. L'intelligence artificielle peut avoir un impact significatif sur la gestion du risque fournisseur et la gestion du risque fournisseur, car les organisations cherchent à mieux prédire et atténuer les risques potentiels cyber et les risques physiques.

Ce billet décrit sept façons d'utiliser le ML dans votre programme de gestion des risques des tiers (TPRM) et examine les types de données à inclure dans votre analyse.

Sept façons d'utiliser l'analyse par apprentissage automatique pour la gestion des risques liés aux tiers

L'analyse ML transforme la façon dont les entreprises gèrent leurs fournisseurs et leurs chaînes d'approvisionnement. Ces technologies permettent aux entreprises de mieux comprendre les risques et les opportunités liés à la chaîne d'approvisionnement, de prendre des décisions plus éclairées et de réagir rapidement aux perturbations potentielles. Voici quelques-unes des utilisations les plus connues de la ML et de l'IA dans le cadre de la gestion des risques liés aux fournisseurs.

1. Identifier les risques de cybersécurité à partir de schémas dans de grands volumes de données

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grands volumes de données pour identifier des schémas et des anomalies susceptibles d'indiquer des risques potentiels pour la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter des anomalies dans le trafic réseau, les discussions sur le Dark Web et l'activité des sites de pâtes afin d'examiner des schémas inhabituels de transfert de données, des données exposées ou des tentatives d'accès non autorisé. Cela peut vous aider à identifier les menaces potentielles associées aux vendeurs ou fournisseurs qui fournissent des produits et services critiques à votre entreprise ou qui ont accès à ses systèmes.

2. Prévision des perturbations de la chaîne d'approvisionnement à l'aide de l'analyse prédictive

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire les risques futurs dans la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour analyser les données de la chaîne d'approvisionnement afin de détecter les risques potentiels, tels que les perturbations dues à des catastrophes naturelles ou à l'instabilité politique. La collecte, le regroupement et l'analyse d'un riche ensemble de données de tiers peuvent aider votre entreprise à prévoir et à gérer les risques de manière proactive et à prendre des mesures pour atténuer l'impact de toute perturbation. Ces données peuvent inclure les emplacements physiques des fournisseurs, les sites de fabrication, les événements géopolitiques, les schémas d'expédition, les schémas météorologiques, les événements cyber et bien d'autres encore.

3. Analyser des sources de données disparates pour améliorer les décisions de sélection des fournisseurs

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider votre entreprise à prendre des décisions plus éclairées concernant ses stratégies de gestion des fournisseurs et de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser un large éventail de sources de données afin d'identifier les risques ESG potentiels associés aux vendeurs ou fournisseurs tiers. En analysant les articles de presse et les messages sur les médias sociaux, les algorithmes de modélisation peuvent identifier les fournisseurs dont le bilan environnemental est médiocre ou qui ont été impliqués dans des questions sociales controversées, ce qui peut influencer la décision de votre entreprise de passer un contrat avec ces fournisseurs.

4. Automatisation des processus

L'apprentissage automatique permet d'automatiser de nombreuses tâches liées à la gestion des fournisseurs et de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser l'intégration et la qualification des fournisseurs, ainsi que l'évaluation des risques liés aux tiers.

5. Prévision de la demande

Vos spécialistes de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser la ML et l'IA pour prédire la demande de produits ou de services spécifiques, ce qui leur permet d'ajuster les niveaux de stock et les calendriers de production en conséquence.

6. Prévision des défaillances de l'équipement

Vos équipes opérationnelles peuvent utiliser l'analyse historique et le ML pour prévoir les pannes d'équipement ou les besoins de maintenance, ce qui permet aux responsables de la chaîne d'approvisionnement de traiter les problèmes avant qu'ils ne deviennent majeurs.

7. Analyse de la fraude

Vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des schémas suspects ou des anomalies dans les données financières, ce qui permet aux équipes chargées des achats de détecter et de prévenir les fraudes.