Управляющий продуктом использует управление рисками, управляемым искусственным интеллектом
7 августа 2025 г.Как менеджер по продукту, я видел серьезные сдвиги, обусловленные генеративным ИИ в пространстве управления рисками. Это сдвиг, который превращает все, от финансовых услуг до электронной коммерции и автономных транспортных средств. Я считаю, что олицетворенный, реактивный подход с менталитетом, первым соответствие, к управлению рисками больше не сокращает его. Было несколько сбоев, которые в прошлом можно отнести к этому подходу.
В 2016 году Wells Fargo «Fake Accounts» скандал с подходом компании по управлению рисками был разработан для соответствия контрольному списку по соблюдению и регулированию. Это привело к токсичной культуре продаж, которая поощряла открытие миллионов несанкционированных банковских счетов. Подход удовлетворения соответствия без внимания к этической практике привел к миллиардам долларов в виде штрафов и повреждения репутации. В мире электронной коммерции реактивный подход к мошенничеству, такому как злоупотребление возмещением, злоупотребление возвратом (когда клиент запрашивает и получает возмещение за покупку, которую они утверждают, был неполным или неудовлетворительным) или возврата в плате (где клиент оспаривает законную транзакцию, часто после получения продукта) создает лазейки для мошенников. По оценкам, в 2025 году в 2025 году стоит возвратные возвраты ~ 34 млрд долл..
Я воочию видел, как управление рисками может стать стратегическим бизнес-драйвером, а не блокатором, используя принципы продукта искусственного интеллекта, которые определяют приоритеты, ориентированную на пользовательскую ориентированность и аналитику, ориентированную на метрики. Например, чувствительная точка контакта с клиентом, такая как первое уведомление о потере (FNOL) в страховых претензиях, полностью переосмысливается. FNOL включает в себя сбор информации о страхователе, детали аварии, информацию о освещении и фотографии/видео. Вместо сложного процесса, включающего серию записей данных в приложении или вызов человеческим агентам, мы видим, как агент AI захватывает эту критическую точку контакта. Упрощав поездку клиента, используя ИИ и страховые перевозчики, делают его быстрее и эффективнее.
Ограничения традиционного управления рисками
На протяжении всей моей карьеры, особенно в ролях, ведущих стратегии риска для глобальной электронной коммерции и автономных транспортных средств, я неоднократно видел три основные проблемы с традиционным управлением рисками:
Реактивный
Традиционные модели реагируют на проблемы только после того, как они уже произошли. Я видел, как задержка в обнаружении мошеннической деятельности может оказать огромное влияние на прибыль компании и разрушает доверие клиентов. Давайте рассмотрим страховую компанию, использующую исторические наборы данных домовладельцев. В беспрецедентной катастрофе (например, лесной пожары) масштаб претензий выходит за рамки прогноза модели. Реактивный подход к моделированию для новых, развивающихся рисков, таких как изменение климата, может быть значительным. Это приводит к крупным финансовым потерям для компании и резко увеличивает премии клиентов.
Оперативные бункеры:
Часто команды управления рисками изолированы от продуктов, инженерных и операционных команд. Это отключение приводит к запуску продуктов, которые продвигаются без комплексной оценки риска, создавая неожиданные уязвимости. По моему опыту, эксплуатационная среда в компании AV приведет к значительным проблемам с безопасностью, повреждению репутации и разрушению доверия клиентов. Менеджер продуктов разрабатывает опыт работы в автомобиле для аварийного маневра с командами дизайна, инженерного и аппаратного обеспечения. В опыте пользовательского интерфейса не хватает функций доступности, которые были пропущены, поскольку команды безопасности и соблюдения работали отдельно. Происходит инцидент в реальном мире, и новый опыт пользовательского интерфейса для аварийного маневра не удается из -за пропущенных функций доступности. Эта неудача подчеркивает сбое безопасности, что приводит к потенциальной травме/потерь жизни и финансовому потерю.
Соответствие-первый менталитет
Когда единственное внимание уделяется проверке соответствия и нормативным правилам, управление рисками может пропустить большую стратегическую картину. Я наблюдал ситуации, когда этот узкий фокус позволил критическим рискам развиваться в серьезные уязвимости продукта или новое поведение мошенничества. В рабочем процессе претензий, встречая минимум для протоколов общения и разрешения клиентов может привести к неудовлетворенности клиентов. В электронной коммерции выполнение базовых проверок KYC (знает своего клиента) или KYB (знайте свой бизнес) для встроенных клиентов и продавцов на рынке, делает платформу уязвимой для мошенничества. Соответствие только требованиям соответствия, в то же время не зная, что он бортовой пользователь приводит к потере доходов платформы и негативному пользовательскому опыту.
Мой подход: принципы управления продуктом, управляемые ИИ
Я определил два основных принципа AI, которые изменяют управление рисками: оценка риска, ориентированную на пользователя и принятие решений, управляемых показателями. Это основано на моем опыте создания продуктов управления рисками в разных отраслях.
Оценка риска, ориентированная на пользователя
- Эффективное управление рисками начинается с глубокого понимания пути пользователя. Сопоставление подробных поездок пользователей для определения рисков, является ли этот пользователь внешним клиентом или внутренним заинтересованным сторонником, является высокоэффективным.
- Комплексные профили пользователей для прогнозирования поведения и обнаружения аномалий разработаны с использованием моделей ИИ (неконтролируемого обучения) для анализа данных взаимодействия, данных устройства, сетевых данных и т. Д.
- В электронной коммерции я включил такое целостное профилирование пользователей, чтобы активно выявлять мошеннические действия (такие как пиратский контент, злоупотребление транзакциями). Это помогло мне получить более глубокое понимание воздействия риска.
Метрики, управляемые принятием решений
- Я помог командам перейти к мышлению упреждающего контроля, внедряя модели ML для активного решения мошенничества и стратегических рисков. Это означает определение перспективных показателей, таких как оценка риска в реальном времени и вероятность риска.
- Модели ИИ, которые используют графические аналитики, могут оценить сотни сигналов риска для получения динамического показателя риска для каждого взаимодействия с пользователем. Эти показатели дают команды риска более эффективно предвидеть и расставлять приоритеты в вопросах.
- Подход, управляемый показателями, в области электронной коммерции и страховых доменов, где точные прогнозы напрямую способствуют повышению операционной эффективности и конкурентному преимущество.
- Я интегрировал данные телематики в модели страхования, основанные на поведении, что привело к более точным оценкам риска и персонализированной цене для клиентов. Переход от реактивного к проактивному является одним из самых мощных изменений в отрасли.
Заключение
Интегрируя принципы управления продуктом искусственного интеллекта в организации по управлению рисками, чтобы стать более гибкими, инновационными и стратегически конкурентоспособными. Организации должны быстро переходить от реактивной функции риска, ориентированной на соответствие и кля, к упреждающему, ориентированному на пользователя. Менеджеры по продуктам могут привести к принятию этих лучших практик, чтобы значительно повысить устойчивость и рост своей организации в современном мире, способствующем искусственному искусству.
Оригинал