Искусственный интеллект как инструмент обеспечения экономической безопасности организации

В современном мире организации сталкиваются с необходимостью обеспечить экономическую безопасность с учетом сложных условий и изменений на рынке. Одним из эффективных и современных методов обеспечения экономической безопасности является использование искусственного интеллекта (ИИ). ИИ имеет большой спектр возможностей для поддержания безопасности экономики организации, таких как анализ данных, прогнозирование трендов, распознавание мошеннической деятельности, усиление кибербезопасности и многое другое.

Рассмотрим одни из основных преимуществ ИИ на сегодняшний день для обеспечения экономической безопасности организации.

• 1)    Применение ИИ для анализа данных и прогнозирования уже достаточно длительное время является распространенной практикой во многих экономических отраслях по всему миру.

ИИ позволяет быстро и точно анализировать большие объемы данных (BigData). Это особенно ценно для организаций, работающих с огромными объемами информации, таких как социальные сети, финансовые учреждения и сфера здравоохранения. Машинное обучение может использоваться для выявления скрытых взаимосвязей в данных, которые невозможно объяс- нить или получить с помощью человеческого понимания. Это способствует принятию обоснованных решений и предоставлению более точных прогнозов.

ИИ позволяет организациям использовать эмпирические и научные данные для принятия решений, выступая в роли экспертной системы. Это помогает организации принимать более обоснованные решения, особенно в сложных ситуациях.

ИИ может предсказывать будущие тенденции и угрозы. Анализируя и обучаясь на основе исторических данных, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать поведение рынка, изменения в предпочтениях потребителей и тенденции развития отрасли. Это может помочь адаптироваться к изменениям на рынке и заранее принять соответствующие меры для обеспечения конкурентных преимуществ.

Таким образом, анализ и прогнозирование данных на основе ИИ уже давно применяется в различных отраслях экономики, и сегодня существует множество примеров [1].

• 2)    ИИ в бизнес-процессы предоставляет уникальные возможности для автоматизации рутинных задач. Такие задачи, как обработка данных, классификация, проверка качества, составление отчетов, сортировка и многие другие.

Автоматизация с использованием ИИ позволяет выполнять эти задачи в более точно и быстро. Многие задачи, которые в настоящее время требуют участия человека, могут быть полностью или частично автоматизированы с помощью средств ИИ. Этот подход также снижает затраты на трудовые ресурсы, устраняет возможность человеческой ошибки, сокращает временные задержки и улучшает общую эффективность организации.

Использование ИИ для автоматизации бизнес-процессов может помочь организациям стать более адаптируемыми в современных условиях. С помощью ИИ процессы могут обновляться и изменяться более легко и быстро. Что дает возможность организации быстро реагировать на изменения внешних факторов и требований рынка.

В итоге, автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ становится эффективным решением для организаций, стремящихся сократить затраты, повысить эффективность и гибкость своей деятельности [2].

Использование ИИ также имеет свои недостатки в обеспечении экономической безопасности, основные из которых рассмотрим далее:

• 1)    Разработка и внедрение систем ИИ требуют значительных финансовых вложений. Стоимость может зависеть от нескольких факторов, таких как объем работы, сложность проекта, запросы организации и используемые технологии.

Разработка специальных решений ИИ, которые удовлетворяют конкретным потребностям организации, может быть особенно затратной.

Дополнительно, инвестиции в ИИ также могут включать расходы на оборудование, программное обеспечение и облачные ресурсы. Кроме того, требуется обучение и подготовка персонала, чтобы они могли использовать и поддерживать систему ИИ.

Однако, вложения в ИИ могут окупиться в долгосрочной перспективе за счет повышения эффективности бизнес-процессов, снижения рисков и улучшения принятия решений.

• 2)    Технологическая сложность - это один из главных аспектов, которые следует учитывать при внедрении искусственного интеллекта. Действительно, ИИ требует высокой технической экспертизы для разработки, обучения и поддержки системы.

В таком случае в организации важно иметь специалистов, которые могут разрабатывать, обучать и поддерживать систему ИИ. Поиск и привлечение таких специалистов может быть сложной задачей. В связи с растущим спросом на экспертов в данной области, требуется конкурентоспособное предложение и привлекательные условия работы для найма квалифицированных специалистов. Однако, с правильным подходом и ресурсами, организации могут преодолеть эти трудности и успешно реализовать систему ИИ.

• 3)    Недостаток прозрачности в работе ИИ. Это означает, что в некоторых случаях сложно понять, как именно ИИ принимает свои решения и как он приходит к определенным выводам. Это часто вызывает недоверие к его работе и повторную проверку его решений, особенно если эти решения могут иметь значительные последствия для организации или ее клиентов.

Прозрачность ИИ означает возможность объяснить и понять логику и процесс, по которому алгоритмы машинного обучения принимает свои решения. Однако, некоторые технологии ИИ, такие как нейронные сети, могут быть сложными и непрозрачными для простых работников организации. Они могут использовать большое количество данных и сложные математические модели, которые тяжело объяснить сотрудникам [3].

Недостаточная прозрачность может создать проблемы с соблюдением этических и правовых вопросов. Если ИИ принимает решения, которые являются недопустимыми с точки зрения нарушения конфиденциальности, это может привести к проблемам для организации и ее клиентов.

Для устранения недостатка прозрачности требуется разработка и применения методов, которые помогают объяснить работу ИИ. Это возможно при использова- нии методов интерпретируемости моделей для принятия решений. Однако, если кон- или создание инструментов, которые могут подробно и понятно объяснить каждое решение ИИ.

Прозрачность в работе ИИ не только повышает доверие к методам ИИ, но и позволяет людям контролировать и оценивать принимаемые ИИ решения. Это особенно важно в случае принятия решений, которые могут затрагивать основные права и интересы личности.

• 4)    Использование ИИ в организациях может повлечь за собой ряд рисков в области безопасности данных и информационных систем, что приводит к утечке данных или несанкционированному доступу к ним со стороны злоумышленников.

Для борьбы с рисками безопасности при использовании ИИ необходимо принять ряд мер. Одна из них – усилить безопасность системы ИИ путем применения современных методов шифрования, аутентификации и контроля доступа. Кроме того, регулярное обновление программного обеспечения, а также мониторинг и анализ системы на предмет подозрительной активности, помогут обнаружить и предотвратить потенциальные угрозы. Обучение персонала в области кибербезопасности также играет важную роль в защите систем ИИ [4].

• 5)    Ограниченные возможности определения контекста являются одним из недостатков ИИ. В то время как ИИ имеет возможность извлекать информацию из данных и делать прогнозы, он может столкнуться с трудностями в полном понимании контекста исследуемой ситуации.

ИИ обычно работает путем анализа ис- текст изменился или появились новые факторы, ИИ может продолжать основываться на предыдущих данных, что может привести к неправильным выводам.

Также стоит отметить, что искусственный интеллект не всегда может распознать непредсказуемые или контекстуально сложные события. В отличие от человека, ИИ может быть ограничен в способности применять интуицию, творческое мышление или общий жизненный опыт, что может затруднить его понимание и адаптацию к новым и неожиданным ситуациям.

Эксперт, владеющий глубоким пониманием контекста, может помочь объяснить и интерпретировать решения, принятые искусственным интеллектом, и тем самым улучшить их точность и применимость в изменяющейся среде.

В заключении можно сказать, что использование ИИ в качестве метода обеспечения экономической безопасности организации может принести значительные преимущества, такие как улучшение эффективности и прогнозирования, обнаружение мошенничества. Однако, следует учитывать и негативные аспекты, такие как финансовые затраты, сложность внедрения и недостаток прозрачности. Дальнейшее массовое внедрение ИИ в сферы экономики зависят от возможности и готовности организаций менять на ряду с техническим обеспечением и бизнес-процессы, которые на сегодняшний день должны быть оснащены современными возможностями информационных технологий, такими как ИИ.

торических данных и поиска паттернов