ネイサン・レビンソン氏は、ロイヤル・ヨーク・プロパティ・マネジメントの創業者兼社長兼CEOである。
多くの起業家にとって、AIは既に満杯の皿にもう一つ載せられた課題のように感じられる。選択すべきツールがまた一つ増え、下すべき決断がまた一つ増える。プレッシャーは現実のものだ。なぜなら、ほぼすべての企業がAIをテストしているか、最優先事項として掲げているように見えるからだ。
しかし、見落とされがちなのは基本的な問いである。AIは実際にどこでリスク管理に役立ち、どこでは手を出すべきではないのか。適切に使用すれば、問題をより早期に発見できる。自動操縦で使用すれば、リスクを軽減するどころか積み重ねてしまう可能性がある。
私は、問題が決して理論的ではない、オペレーション重視のビジネスでキャリアを築いてきた。支払いの遅延、システムの不具合、法的問題は、銀行口座、サポートチケット、疲弊したスタッフに現れた。その経験が、私のAIに対する見方を形成した。私はAIを、人間の判断のためのシグナルを表面化させるツールとして扱っており、単独で最終的な判断を下すものとは考えていない。
バックミラー型レポートから早期警告システムへ
ほとんどのリスク管理は、依然としてバックミラーを見ている。何かが壊れ、チームがレポートを書き、フォルダに入れ、再発しないことを願う。
AIはそのリズムを少し変える。最新のツールは、取引、ログ、日常業務をリアルタイムでスキャンし、異常な行動にフラグを立て、手動レビューでは通常見逃されるパターンを強調表示できる。つまり、「前四半期に何が問題だったか」だけでなく、「今週何が滑り始めているか」を問うようになる。これは小さなことのように聞こえるが、漏れを捕捉することと洪水に対処することの違いである。
私にとっての重要なポイントはシンプルだ。AIはノイズの中からシグナルを見つけ出すことに長けている。しかし、それらのシグナルのどれがあなたの価値観、リスク許容度、長期計画に適合するかを知ることには長けていない。その判断は依然として、あなたとあなたの経営陣にある。
AIがリスク管理スタックに属する場所
私はAIを3つの層で考えている。
1. データ収集：AIは、通常は別々のサイロに存在する文書、チケット、メール、システムから情報を引き出すことができる。これにより、リーダーは業務リスクのより完全な全体像を得られる。
2. パターン認識：機械学習モデルは、人間がしばしば見逃す相関関係を強調表示できる。例えば、支払い行動、サポート量、拠点間のポリシー違反における微妙な変化などだ。
3. シナリオテスト：AIは、スプレッドシートモデルよりも速く、さまざまな需要、コスト、コンプライアンスシナリオをシミュレートできる。これにより、経営陣はビジネスのどこが脆弱かをテストできる。
上記のすべては、人間の判断を置き換えるのではなく、支援すべきである。リーダーの仕事は、より良い質問をし、「許容できないリスク」がどのようなものかを定義し、モデルが問題を強調表示したときにどのような行動を取るかを決定することだ。
人間の判断が依然として結果を決定する理由
多くの企業が既にリスクとコンプライアンスにAIを使用している。一部の報告によると、半数以上が実施している。より進んでいる企業は、何かが壊れた後の清掃だけでなく、問題を早期に発見するためにAIを使用できる。
同時に、多くの大企業は現在、AI自体をリスクとして挙げている。これは多くを物語っている。より多くを見るのに役立つ同じツールが、バイアス、誤った出力、プライバシーの懸念、モデルの失敗といった新たな問題ももたらす。
したがって、いくつかの重要な場所には依然として人間が必要だ。
• 第一に、誰かがモデルの提案に基づいて行動することが安全かどうかを決定しなければならない。
• 第二に、リーダーはデータセットが薄い、古い、または間違った方向に傾いているときに気づく必要がある。
• 第三に、スピードと信頼のバランスを取る必要がある。より速い決定が、後で信頼を損なう場合、必ずしもより良い決定とは限らない。
人材、倫理、中核戦略に関する重要な判断をAIシステムに委ねてはならない。データを使用し、耳を傾けよ。しかし、それがテーブルで唯一の声であってはならない。
AI周辺にシンプルなガードレールを構築する
成長企業にとって、いくつかのシンプルなルールが重要だと私は考えている。
「人間のみ」を決定する。人間に留まる決定を書き留める。これは、採用と解雇、主要な投資、顧客契約条件の変更などであるべきだ。
平易な説明を求める。AIが重要な決定に役立つ場合、チームはどのようなデータが入力され、システムがどのようにその答えに到達し、何が欠けている可能性があるかを平易な言葉で説明できるべきだ。
発見と実行を分離する。AIにパターンや問題にフラグを立てさせるが、アカウントをブロックしたり、価格を変更したり、自動アクションをトリガーしたりする前に、人間をループに入れておく。
他のリスクと同様にモデルを監視する。AIをドリフトする可能性のあるものとして扱う。定期的にチェックする。出力が現実と一致しなくなった場合は、引き戻して調整する。
これらのどれも複雑ではない。これは単に、AIをその場所に留めておく方法だ。役立ち、強力だが、単独で会社を運営しているわけではない。
創業者のための実践的なプレイブック
大規模なリスク部門を持たない起業家でも、小さく始めることができる。
まず、リスクが本当に痛手となり、測定可能な1つの領域を選ぶ。それは詐欺、解約、または繰り返し発生するコンプライアンスの頭痛の種かもしれない。AIツールを使用して、その1つの領域のデータを1か所にまとめ、早期警告サインにフラグを立てさせることができる。適切な人々がそれらのシグナルをレビューし、何をすべきかを決定する短い定例会議をカレンダーに入れる。次に、何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを書き留め、モデルの入力と自分自身のプロセスの両方を調整する。
時間が経つにつれて、AIはダッシュボード上のもう1つの計器になる。それは、どのようなパターンが出現しているかを教えてくれるが、あなたがどのようなリーダーであるべきかは教えてくれない。
最後に
AIはリスク管理の方法を変えつつあるが、真の成果は、決定をモデルに委ねる企業からではなく、AIを使用してより先を見通しながらも、人間に留まるべき判断を明確にしているチームから生まれている。
あなたが創業者であれば、仕事は非常にシンプルだ。AIに視野を広げさせ、その後、自分自身の経験、価値観、責任感に頼って、ビジネスをどの方向に進めたいかを決定する。
