在今天的商业世界里, 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, 学习和测试. 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, 它们还带来了新的、多样化的风险. 信息技术(IT)风险管理是组织实施的一种识别策略, 提前分析和管理这些风险. 在当今世界, 创新, 技术, 产品和研究不断增加和多样化, 随着创新进入我们生活的风险自然也在增加. 正因为如此, 风险管理在资讯科技中的角色, 以及前瞻性风险管理的必要性, 正在增加.
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. 敏感信息的安全, 例如客户数据, 金融数据和商业机密, 会影响公司的声誉和业务连续性吗. 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, 数据泄露或恶意攻击. 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. 意外事件，如技术故障, 人为错误, 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.
新技术带来新风险
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. 资料保护法, 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.
风险管理中的人工智能因素
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, 业务连续性, 合规, 竞争优势和良好的声誉. 随着技术的进步和数字威胁的增加, 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, 主要责任落在机构身上, 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, 给专家团队带来了非常沉重的操作负担. 此时此刻, 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.
风险分析中使用的数据越多, 人工智能的机器学习方法进行的分析就越准确. 换句话说, 更多的历史信息, 风险, 风险行动计划和相关信息, 结果就会更加一致和可靠. 人工智能为分析提供了独特的机会, 特别是对于许多供应商的风险分析等日常工作. 例如, 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, 让人们做这项工作会让人失去动力. 然而, 如果在这里应用人工智能, 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, 随着用例和方法的增加, 结果将远远超出预期.
