3 façons dont l'IA peut améliorer votre programme de gestion des risques liés aux tiers et aux fournisseurs

Note de l'éditeur : cet article, rédigé par Brad Hibbert, Prevalent chief operations and strategy officer, a été initialement publié sur cpomagazine.com.

Le recours à des tiers, y compris des vendeurs et des fournisseurs, fait partie intégrante des stratégies organisationnelles modernes, car il permet d'accroître la flexibilité, l'innovation, la spécialisation et l'efficacité opérationnelle. Toutefois, cette dépendance croissante à l'égard des tiers s'accompagne de risques potentiels qu'il convient d'identifier et de corriger tout au long du cycle de vie de la relation avec le fournisseur. Ces risques couvrent un certain nombre de domaines, notamment cyber, financiers, de réputation et opérationnels, pour n'en citer que quelques-uns.

Dans le même temps, les organisations sont confrontées à des réglementations de plus en plus rigoureuses et en constante évolution qui exigent des rapports rapides en cas de violation ou d'interruption de l'activité d'un fournisseur. Avec un réseau complexe de vendeurs et de fournisseurs, une liste croissante de risques à évaluer et un paysage réglementaire et de menaces en constante évolution, comment les équipes chargées des achats peuvent-elles gérer ces risques de manière plus proactive, sans parler de suivre le rythme ?

Il est impossible pour les équipes chargées des achats de suivre le rythme des volumes de données et de l'évolution des réglementations en utilisant des méthodes traditionnelles d'évaluation des fournisseurs, telles que des feuilles de calcul et des outils cloisonnés. De nombreuses équipes chargées des achats doivent travailler avec des budgets insuffisants ou ne disposent pas de l'expertise nécessaire pour traiter d'énormes quantités de données sur les risques provenant de diverses sources. Cela désavantage les organisations de toutes tailles lorsqu'il s'agit de planifier et de remédier aux risques commerciaux potentiels dus à des incidents avec les fournisseurs. L'intelligence artificielle (IA) peut aider les responsables des achats à changer cette situation.

Réduire le temps nécessaire pour détecter les risques et y remédier

L'IA aide les équipes d'approvisionnement à évaluer les risques commerciaux beaucoup plus rapidement en identifiant et en hiérarchisant ces risques, même dans des ensembles de données de plus en plus vastes et complexes. Cela est possible grâce à la combinaison de l'automatisation, de l'analyse de données complexes et de l'analyse prédictive.

Automatisation

Grâce à l'IA, vous pouvez automatiser les tâches d'évaluation du risque fournisseur que vous devez effectuer régulièrement, telles que l'intégration, le contrôle de la conformité, la réalisation d'audits et l'examen de preuves et de contrats non structurés. L'automatisation aide également les professionnels de l'approvisionnement à analyser les volumes importants et croissants d'informations sur les risques, à condition qu'ils utilisent des outils d'IA qui ont été formés à l'aide de données historiques pertinentes. Les équipes d'approvisionnement peuvent ainsi consacrer plus de temps aux décisions stratégiques relatives aux fournisseurs et à la planification - les domaines qui nécessitent une attention humaine et une intervention manuelle.

Analyse de données complexes

Si vous avez un nombre important et croissant de fournisseurs, il est logique que vous ayez besoin d'analyser plus de données sur ces fournisseurs, de préférence rapidement pour ne pas ralentir l'activité. L'IA peut vous aider à analyser les risques liés aux fournisseurs, en particulier lorsqu'il s'agit de les gérer efficacement :

• Cyber les données afin d'identifier les indicateurs d'une éventuelle violation de données
• Sanctions globales et listes de personnes politiquement exposées pour identifier les violations
• Données réglementaires pour identifier les changements de réglementation ou les violations potentielles
• Preuves non structurées, y compris les certifications ISO, les rapports SOC2, les contrats et la documentation sur les politiques.
• Données opérationnelles pour identifier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement
• Données financières pour identifier les tendances ou prévoir les problèmes de trésorerie

En outre, l'apprentissage automatique est souvent intégré dans les outils de reporting et d'analyse pour donner un sens à de grandes quantités de données apparemment déconnectées, d'une manière qui serait extrêmement laborieuse, longue et sujette à erreur pour les humains. Les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas gravés dans la pierre ; une mise en œuvre adéquate permet aux organisations d'entraîner continuellement le modèle d'apprentissage automatique à l'aide de nouvelles données, ce qui se traduit par une analyse des risques plus dynamique et plus réaliste qui anticipe les menaces potentielles des fournisseurs.

Analyse prédictive

Combien de fois entendez-vous les gens se plaindre de l'étonnante précision de l'analyse rétrospective ? L'analyse prédictive vous aide à anticiper les risques potentiels futurs en combinant des informations historiques avec des variables externes, notamment la volatilité internationale, les données et modèles météorologiques et la volatilité du marché, afin de permettre aux équipes chargées des achats de prédire l'impact que ces variables pourraient avoir sur les chaînes d'approvisionnement. Cette approche permet aux organisations d'adopter une approche proactive de la gestion des risques et de minimiser l'impact potentiel d'événements défavorables.

Améliorer la précision de l'analyse des menaces grâce à l'IA

Tout ce qui accélère votre capacité à trouver les risques et à y remédier peut également vous aider à améliorer la précision de votre analyse des menaces. Comme l'IA peut automatiser la collecte et le traitement des données et analyser ces données pour en dégager des modèles, les équipes chargées de l'approvisionnement peuvent se concentrer sur des tâches plus importantes pour l'entreprise. L'automatisation de ces tâches à l'aide de l'IA réduit également les erreurs humaines potentielles, ce qui vous aide à garantir une plus grande précision. Et comme l'IA peut analyser rapidement de grands ensembles de données, vous pouvez examiner davantage de sources de données. Cette analyse facilite l'identification de modèles et la découverte d'anomalies susceptibles d'indiquer une menace, ce qui vous aide à réagir plus rapidement à un problème potentiel et à minimiser ainsi l'impact global sur l'entreprise.

Réduire la charge de travail des équipes chargées des achats

Il ne fait aucun doute que les méthodes traditionnelles de gestion des risques liés aux fournisseurs prennent du temps et sont sujettes aux erreurs. Même les meilleurs gestionnaires des achats et des risques peuvent manquer quelque chose lorsqu'ils consultent plusieurs feuilles de calcul et saisissent des données provenant d'un grand nombre de sources. Cela rend les rapports moins précis et certainement moins opportuns. Grâce à l'IA, votre équipe peut prendre des décisions de gestion des risques concernant les vendeurs et les fournisseurs tiers sur la base d'informations précises, complètes et actualisées. Cela permet également de se concentrer à nouveau sur les prévisions et l'évaluation des risques en fonction de l'impact que ces risques pourraient avoir sur l'atteinte des objectifs globaux de votre organisation.

3 éléments à prendre en compte dans les solutions d'IA

L'IA a dominé l'actualité au cours de l'année écoulée, à tel point que le président américain Biden a récemment publié un décret sur l'IA sûre, sécurisée et digne de confiance. Comme le souligne le décret, l'IA a un potentiel considérable, mais elle n'est pas sans risque. Les organisations qui utilisent des outils d'IA doivent être sensibles aux risques potentiels de l'IA et choisir des solutions qui tiennent compte de ces risques. En voici quelques-uns pour lesquels vous devriez vous assurer que votre solution est contrôlée :

1. Hallucination de l'IA : Parfois, l'IA peut fournir une interprétation invalide comme s'il s'agissait d'un fait, en raison d'anomalies statistiques, d'une mauvaise entrée ou de données incompatibles avec le modèle d'apprentissage. Les solutions de gestion du risque fournisseur qui s'appuient sur l'IA doivent tenir compte de ce risque en s'assurant que le modèle est formé sur des données réelles de risque fournisseur qui sont exactes, diverses et représentatives des scénarios du monde réel. En outre, ces modèles doivent être continuellement mis au point pour assurer une amélioration permanente basée sur le contexte et les nuances liées principalement au risque fournisseur.
2. Biais cognitif : Les systèmes d'IA peuvent être construits à partir de données de modèles d'apprentissage biaisés, ce qui entraîne inévitablement des réponses biaisées. Il peut être difficile de détecter les biais, d'où l'importance d'utiliser des données d'apprentissage diversifiées. Les données de votre modèle d'apprentissage doivent refléter la population réelle. En outre, les modèles d'IA doivent être mis à jour en permanence afin d'intégrer de nouvelles données et de réduire les biais potentiels. Les évaluateurs humains peuvent aider à identifier les biais dans le contenu et les réponses générés par l'IA, ainsi qu'à évaluer les performances globales de la solution. Recherchez un fournisseur de solutions qui effectue régulièrement des audits de ses modèles d'IA.
3. Sécurité des données : De nombreuses organisations ont déjà été confrontées au problème des employés qui saisissent des données propriétaires dans de grands modèles de langage (LLM). Malheureusement, ces données peuvent ensuite être partagées en dehors de l'organisation, ce qui met en danger la propriété intellectuelle ou les données commerciales sensibles. Les solutions LLM peuvent intégrer des entrées dans leurs modèles de données qui permettent des requêtes ultérieures sur ces données, ce qui est problématique pour la protection des données confidentielles. Recherchez une solution d'IA qui crypte les données sensibles au repos et en transit et qui fournit des contrôles d'accès et des mécanismes d'autorisation solides. Cela permet de s'assurer que des personnes ou des systèmes non autorisés ne peuvent pas accéder aux données et les manipuler.

Alors que le paysage des vendeurs et fournisseurs tiers est devenu de plus en plus complexe ces dernières années en raison de la régionalisation des chaînes d'approvisionnement et de l'externalisation d'un plus grand nombre d'opérations, les équipes chargées des achats et des risques peuvent tirer parti d'une solution d'IA correctement formée et entretenue pour détecter et réduire les risques et améliorer la gestion des risques. En automatisant les tâches de routine, en améliorant l'expertise et en fournissant des analyses complexes, les responsables des achats et des risques peuvent gérer efficacement les risques liés aux fournisseurs grâce à l'IA et se concentrer plutôt sur la réalisation d'activités commerciales stratégiques.