In today’s business world, 不断发展和不断变化的技术是经过长期研究后呈现在我们面前的, studying and testing. 而数字化的业务流程和数据库驱动的操作提高了组织的效率, they also introduce new and diverse risks. 信息技术(IT)风险管理是组织实施的一种识别策略, analyze and manage these risks in advance. In today’s world, where innovation, technology, products and research are increasing and diversifying, 随着创新进入我们生活的风险自然也在增加. Because of this, the role of risk management in information technology, and the need for proactive risk management, is increasing.
越来越多的公司被迫存储、处理和传输大量数据. 要做到这一点，他们必须每天增加IT投资和能力. The security of sensitive information, such as customer data, financial data and trade secrets, can affect a company’s reputation and business continuity. IT风险管理是确保敏感数据免受未经授权访问的关键控制点, data leakage or malicious attacks. 它旨在通过风险分析识别和控制这些领域的潜在威胁. IT风险评估并不局限于信息安全—风险分析几乎可以应用于您能想到的任何领域.
降低业务连续性风险是另一个日益重要的领域. 信息技术对于正确执行业务流程和服务至关重要. Unexpected events such as technological failures, human errors, 网络攻击或自然灾害是增加业务连续性风险的因素之一. IT风险管理是组织识别必要的措施和计划以最小化此类风险的最重要工具之一.
New technologies bring new risks
新技术、新产品、新定制和新系统伴随着许多未知因素. 其中一些还可能对组织构成风险和威胁. 组织不能自己管理所有这些，监管机构也在试图控制它们.
信息技术是一个组织必须遵守某些规定和行业标准的领域. Data protection laws, 客户隐私需求和行业标准可以约束和控制组织的操作. IT风险管理帮助组织确保合规性，并采取必要的步骤来避免潜在的法律制裁.
The AI factor in risk management
人工智能(AI)是当今商业领域最受欢迎的技术之一， 已开始在风险管理领域得到广泛应用. IT风险管理是组织确保数据安全的重要工具, business continuity, compliance, competitive advantage and positive reputation. As technology advances and digital threats increase, 对于组织来说，有效地管理这些风险以确保长期成功是至关重要的. 尽管监管机构正试图解释与新兴技术相关的风险, the main responsibility falls on the institutions, 谁必须自己管理新技术带来的风险. 为许多需要的领域执行大量的风险分析, 尤指对一个区域内的每个系统或结构逐一进行, places a very heavy operational burden on expert teams. At this point, 特别是在那些可以被认为是更普通和常规的领域, 将工作完全交给人工智能，并利用它来解决复杂问题，既可以加快速度，又可以确保更有效的执行.
The more data used in risk analysis, 人工智能的机器学习方法进行的分析就越准确. In other words, the more historical information, risks, risk action plans and related information, the more consistent and sound the results will be. AI offers unique opportunities for analysis, 特别是对于许多供应商的风险分析等日常工作. For example, 如果法规要求对所有关键供应商单独进行风险分析，并且对所有供应商采用相同的风险方法, it would be demotivating to have people do this work. However, if AI were to be applied here, 在人工智能的支持下，这项日常工作将在很大程度上实现自动化. 将相关专家从这些日常任务中移除，并指导他们审查人工智能产生的结果，将提高工作满意度，提高结果的效率和质量.
尽管在IT风险分析中使用人工智能在今天仍然是非常新的, as the use cases and methodologies increase, the results will far exceed expectations.
