با پیشرفت سریع فناوری‌های هوش مصنوعی (AI)، سرعت تکامل این ابزارها از توانایی نهادهای نظارتی برای تدوین قوانین پیشی گرفته است. این شکاف میان نوآوری و قانون‌گذاری، مدیران امنیت اطلاعات (CISO) را در موقعیتی دشوار قرار داده است تا میان بهره‌برداری از قابلیت‌های نوآورانه AI و مدیریت ریسک‌های رگولاتوری تعادل برقرار کنند.
مدیریت ریسک در بخش مالی
در بخش‌های حساس مانند خدمات مالی، جایی که مقررات سخت‌گیرانه حاکم است، استقرار مدل‌های AI می‌تواند منجر به ایجاد نقاط ضعف امنیتی یا عدم تطابق با استانداردهای قانونی شود. رهبران امنیت باید در نظر داشته باشند که تکیه صرف بر قوانین فعلی کافی نیست، زیرا این قوانین معمولاً با تأخیر نسبت به تغییرات تکنولوژیک به‌روزرسانی می‌شوند.
راهکار عملی: بهره‌گیری از چارچوب‌های استاندارد
برای کاهش ریسک‌های احتمالی، توصیه می‌شود که سازمان‌ها به جای انتظار برای قوانین جدید، بر چارچوب‌های امنیتی تثبیت‌شده (Established Frameworks) تکیه کنند. استفاده از استانداردهای شناخته شده به CISOها کمک می‌کند تا:
- ساختار منسجمی برای ارزیابی ریسک‌های AI ایجاد کنند.
- امنیت داده‌ها و حریم خصوصی را در هنگام آموزش و استقرار مدل‌ها تضمین نمایند.
- در مواجهه با بازرسی‌های نظارتی، مستندات لازم برای اثبات رعایت اصول امنیتی را ارائه دهند.
در نهایت، رویکرد Technical Friendly در پذیرش AI ایجاب می‌کند که نوآوری با نظارت مستمر و مدیریت ریسک مبتنی بر استانداردها پیش برود تا از بروز حوادث امنیتی یا جریمه‌های قانونی جلوگیری شود.
