HelmGuard dùng tác nhân AI để thay hồ sơ tuân thủ bằng bảo đảm rủi ro liên tục

Công việc tuân thủ trong các ngành bị quản lý chặt thường xoay quanh bảng câu hỏi định kỳ, yêu cầu nộp bằng chứng và các báo cáo tĩnh. HelmGuard đặt cược rằng những tác nhân AI chuyên biệt có thể kiểm tra thông tin hiện có trong tài liệu, dữ liệu phi cấu trúc và các hệ thống nguồn được kết nối của doanh nghiệp, từ đó biến quản trị, rủi ro và tuân thủ (GRC) thành một quy trình bảo đảm liên tục hơn. 5

Kiểm chứng rủi ro từ bằng chứng, không chỉ từ hồ sơ

HelmGuard định vị sản phẩm là nền tảng GRC và an ninh theo mô hình tác nhân AI. Các tác nhân này thu thập, đánh giá tín hiệu rủi ro trực tiếp từ hệ thống và tài liệu của tổ chức, thay vì chủ yếu chờ nhân viên hoặc nhà cung cấp tập hợp một bộ hồ sơ chứng minh tại một thời điểm. Mục tiêu là tạo ra góc nhìn cập nhật về an ninh, tuân thủ và rủi ro bên thứ ba để phục vụ quyết định vận hành. 5

Điểm khác biệt này đặc biệt đáng chú ý ở những lĩnh vực mà doanh nghiệp thường xuyên yêu cầu nhà cung cấp, đối tác hoặc các đội nội bộ nộp lại những bằng chứng kiểm soát tương tự. HelmGuard nhắm tới các quy trình như quản lý rủi ro bên thứ ba, đánh giá khoảng trống kiểm soát và bảo đảm đối với các tác nhân AI đã triển khai. Công ty cho biết phương pháp này có thể rút ngắn chu kỳ đánh giá từ vài tuần xuống vài giờ. 5

Với một tổ chức trong ngành chịu giám sát, tuyên bố ở đây không đơn thuần là AI điền bảng câu hỏi nhanh hơn. HelmGuard nói hệ thống sẽ đánh giá mối liên hệ giữa một rủi ro, bằng chứng sẵn có và các biện pháp kiểm soát nhằm giảm thiểu rủi ro đó. Các kết luận được thiết kế để lưu lại trích dẫn tới bằng chứng, dấu vết lập luận và cơ chế có con người tham gia rà soát, để các bên nội bộ, kiểm toán viên và cơ quan quản lý có thể xem xét. 5

Bảo đảm liên tục có thể thay đổi điều gì?

Một đợt đánh giá truyền thống thường chỉ là ảnh chụp tại một thời điểm: nhà cung cấp nộp tài liệu, người phụ trách kiểm tra, rồi báo cáo nhanh chóng có thể lỗi thời khi hệ thống, biện pháp kiểm soát hay đối tác thay đổi. Cách tiếp cận của HelmGuard dựa trên việc liên tục thu thập và đánh giá lại các tín hiệu liên quan từ hệ thống nguồn. 25

Trên thực tế, điều này có thể giảm khối lượng công việc lặp lại khi thu thập bằng chứng, chẳng hạn trong thẩm định nhà cung cấp hoặc rà soát kiểm soát an ninh. Nhưng đổi lại, sản phẩm phải đáp ứng một chuẩn cao hơn: bằng chứng, cách diễn giải và mối liên kết giữa một phát hiện với tài liệu hỗ trợ cần đủ rõ ràng để con người có thể phản biện và kiểm tra.

HelmGuard đưa ra các ví dụ khách hàng ban đầu, gồm việc đánh giá 1.250 đối tác cho một khách hàng bảo hiểm tại Mỹ trong chưa đến một tuần, và rút thời gian phản hồi yêu cầu bảo đảm của một khách hàng trong lĩnh vực y tế từ xa và viễn thông từ vài ngày xuống vài phút. Đây là các tình huống do công ty tự công bố, không phải chỉ số hiệu quả đã được kiểm toán độc lập. 5

Vì sao giám sát tác nhân AI khi vận hành là một phần của lộ trình?

HelmGuard đã huy động vòng vốn hạt giống 7,3 triệu USD, do Infinity Ventures và Frontline đồng dẫn dắt. FinTech Collective, Stage 2 Capital và Entrepreneurs First cũng tham gia. 25

Một mục tiêu sử dụng vốn trọng tâm là phát triển lớp bảo đảm tác nhân, nhằm đánh giá hành vi của tác nhân AI trong lúc chúng đang vận hành. 5 Hướng đi này phản ánh một thách thức quản trị thực tế: rủi ro vận hành của hệ thống AI có thể thay đổi khi hệ thống được cập nhật, kết nối với công cụ mới hoặc được cấp quyền truy cập vào thêm dữ liệu và hành động. Đánh giá trong thời gian vận hành được kỳ vọng giúp tổ chức theo dõi các thay đổi này khi chúng xảy ra, thay vì chỉ dựa vào đợt rà soát trước khi triển khai. 5

Nguồn vốn cũng sẽ hỗ trợ HelmGuard mở rộng tại Mỹ và tuyển dụng ở các vị trí kỹ thuật lẫn phát triển thị trường. Công ty cho biết dự kiến hiện diện tại New York và San Francisco, bên cạnh trụ sở London. 56

Verified Risk Network: các tuyên bố có thể tái sử dụng và được hậu thuẫn bằng bằng chứng

Về dài hạn, HelmGuard hướng tới Verified Risk Network — mạng lưới cho phép các tổ chức trao đổi những tuyên bố rủi ro được xác minh liên tục và có bằng chứng hỗ trợ, thay vì phải liên tục gửi chứng chỉ, báo cáo và bảng câu hỏi. 5

Quy trình mà công ty hình dung khá trực diện: khi một tổ chức cần câu trả lời bảo đảm từ tổ chức khác, các tác nhân có thể cung cấp một tuyên bố cập nhật, được hậu thuẫn bằng bằng chứng gốc, thay vì buộc bên còn lại dựng lại một câu trả lời tĩnh. HelmGuard cho biết các tuyên bố trao đổi sẽ giữ lại trích dẫn, dấu vết lập luận và sự giám sát của con người. 5

Nếu vận hành đúng như kỳ vọng, mạng lưới này có thể giảm phần việc trùng lặp trong bảo đảm rủi ro bên thứ ba, đồng thời giúp câu trả lời cập nhật hơn. Tuy nhiên, không nên hiểu đây là mô hình đưa ra quyết định tuân thủ hoàn toàn tự động. Thiết kế mà công ty công bố vẫn bao gồm bước rà soát của con người; độ tin cậy của bảo đảm liên tục khi triển khai cho nhiều khách hàng hơn và trong nhiều bối cảnh pháp lý hơn vẫn cần được chứng minh trong thực tế. 5

Điều cần theo dõi tiếp theo

Chiến lược của HelmGuard kết hợp ba ý tưởng liên quan: thu thập bằng chứng trực tiếp, đánh giá lại liên tục và giám sát chính các tác nhân AI. Vòng vốn 7,3 triệu USD đem lại nguồn lực để công ty mở rộng hoạt động thương mại, phát triển lớp bảo đảm thời gian vận hành và xây dựng Verified Risk Network. 56

Phép thử quan trọng là liệu các tổ chức có thể tin cậy những tuyên bố của hệ thống vào các thời điểm nhạy cảm nhất hay không: trong kỳ kiểm toán, khi thẩm định nhà cung cấp, lúc xảy ra sự cố an ninh và khi chịu sự giám sát của cơ quan quản lý. Đánh giá nhanh hơn sẽ chưa đủ; bằng chứng nền tảng, lập luận và trách nhiệm của con người cũng phải bền vững như chính lượng giấy tờ mà HelmGuard muốn thay thế.