10 formas de utilizar a Inteligência Artificial para a deteção de riscos

A Inteligência Artificial tem sido a palavra de ordem dos últimos tempos, sendo uma tecnologia onde as empresas estão a apostar cada vez mais e que oferece inúmeras capacidades aos utilizadores e às empresas.

A Check Point partilhou esta semana 10 formas de utilizar a Inteligência Artificial para antecipar e neutralizar riscos, oferecendo uma grande ajuda para a cibersegurança de todos.

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A gestão de riscos pode tornar-se mais eficiente

Para além do burburinho dos chatbots ou das recomendações personalizadas, a profunda capacidade da IA para antecipar e neutralizar riscos está a ganhar força entre as organizações. À medida que os vastos volumes de dados aumentam e os regulamentos se tornam mais rigorosos, as ferramentas tradicionais de avaliação de riscos vacilam.

Neste contexto, tirar partido das capacidades de gestão do risco da Inteligência Artificial garante a conformidade com a evolução da regulamentação e uma posição proativa contra ameaças imprevistas.

Segundo a Check Point® Software Technologies Ltd. (NASDAQ: CHKP), fornecedor líder de plataformas de segurança cibernética alimentadas por IA e entregues na cloud, navegar pelas complexidades da gestão do risco com a IA pode parecer assustador, mas para aqueles que pretendem manter-se à frente na corrida digital, integrar a IA na estratégia de risco não é uma questão de “se” mas de “quando”.

check point

Como tal, a empresa especializada avançou com 10 formas de utilizar a Inteligência Artificial a favor do utilizador de forma a garantir uma gestão de dados amis eficaz, rápida e segura.

Integração e tratamento de dados: O primeiro passo

A eficácia da Inteligência Artificial na deteção de riscos começa com a qualidade e o volume de dados a que pode aceder.

É recomendado começar por agregar dados de várias fontes, garantindo que são limpos e desprovidos de anomalias para consumo de IA. Além disso, deve ser considerada a implementação de um sistema de auditoria de dados de rotina. As auditorias programadas regularmente podem ajudar a identificar inconsistências ou redundâncias nos seus dados, garantindo que a IA funciona com as informações mais precisas e atualizadas.

Implementar o processamento de linguagem natural (PNL)

Muitos riscos estão escondidos à vista de todos, ocultos no palavreado dos documentos, e-mails e relatórios.

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Os algoritmos de PNL podem analisar, compreender e derivar o significado da linguagem humana, permitindo que os sistemas de Inteligência Artificial identifiquem potenciais riscos a partir de dados textuais que os analistas humanos poderiam ter ignorado.

Análise Preditiva para Previsão de Riscos

A IA pode prever potenciais riscos através da análise de dados históricos e do reconhecimento de padrões numa escala maciça. É essencial validar e recalibrar continuamente estes modelos com dados novos.

À medida que o panorama empresarial e os fatores externos mudam, garantir que os seus modelos são atualizados manterá a precisão e a relevância das suas previsões.

Monitorização e alertas em tempo real

Com a Inteligência Artificial, a monitorização de riscos em tempo real torna-se uma realidade. É possível configurar sistemas para analisar continuamente várias fontes de dados em busca de potenciais riscos, alertando as partes interessadas no momento em que um potencial risco é identificado.

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Esta prontidão garante tempos de resposta rápidos, mitigando ou evitando resultados prejudiciais.

Melhorar os modelos de risco tradicionais

A IA pode complementar os métodos tradicionais de avaliação de riscos, introduzindo novas variáveis e informações baseadas em dados.

Ao integrar a análise baseada em IA nos modelos de risco existentes, as organizações podem obter uma compreensão mais holística e dinâmica do seu cenário de risco.

Visualização para uma melhor compreensão

Os dados, quando visualizados, são mais fáceis de compreender e de atuar. As ferramentas baseadas em Inteligência Artificial podem gerar representações gráficas intuitivas dos dados de risco, permitindo que as partes interessadas compreendam rapidamente as nuances e a magnitude das potenciais ameaças e ajudando a melhorar a comunicação entre as partes interessadas e as equipas de TI.

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Aprendizagem e adaptação contínuas

Ao contrário das ferramentas estáticas de deteção de riscos, os sistemas de IA aprendem de forma contínua e intuitiva. Ao ingerir constantemente novos dados, a IA adapta-se e aperfeiçoa a sua compreensão dos riscos, assegurando que as suas capacidades de deteção de riscos permanecem nítidas e relevantes.

Adotar plataformas de gestão de risco baseadas em Inteligência Artificial

Existem várias plataformas disponíveis que aproveitam o poder da IA para a descoberta de riscos e empregam a Inteligência Artificial para identificar, dar prioridade e até responder aos riscos.

A adoção destas plataformas pode reforçar significativamente a sua estratégia de gestão de riscos. Além disso, realize regularmente sessões de formação para a sua equipa de modo a maximizar o seu potencial.

A familiarização com as capacidades e as melhores práticas da plataforma garante uma resposta mais coesa e eficaz aos riscos identificados.

IA colaborativa: Homem + máquina

Os melhores resultados na descoberta de riscos resultam frequentemente de uma combinação da intuição humana e das capacidades computacionais da IA. Incentivar a colaboração entre as ferramentas de IA e os especialistas humanos pode garantir que os riscos identificados sejam orientados por dados e contextualmente relevantes.

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O utilizador deve manter-se atualizado e informado

O mundo da Inteligência Artificial está a evoluir rapidamente. Para garantir que as suas estratégias de descoberta de riscos permanecem eficazes, mantenha-se atualizado com os últimos avanços da IA.

A formação regular das suas equipas e a atualização das suas ferramentas de IA podem fazer uma diferença monumental nos resultados da sua gestão de riscos.

Um complemento, não um uma substituição

A inteligência artificial oferece uma abordagem transformadora para a descoberta de riscos. Não se trata apenas de substituir os métodos tradicionais, mas de os melhorar e aperfeiçoar.

À medida que os riscos continuam a evoluir em complexidade e escala, a fusão de estratégias orientadas para a IA com a gestão de riscos convencional tornar-se-á indispensável, e a IA provará o seu valor para transformar potenciais ameaças em oportunidades de crescimento e evolução.

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