Nel contesto digitale odierno, la gestione dei fornitori esterni è diventata un elemento fondamentale per le aziende. Servizi cloud, piattaforme HR, sistemi di pagamento e consulenti legali sono solo alcuni esempi di fornitori terzi su cui le organizzazioni fanno affidamento. Tuttavia questa dipendenza comporta rischi significativi, non solo legati ai fornitori diretti, ma anche ai fornitori di quarto e quinto livello coinvolti nella catena di fornitura.

I metodi tradizionali di valutazione del rischio, spesso periodici e basati su checklist, risultano inadeguati per identificare e rispondere tempestivamente alle minacce emergenti. In questo scenario, l’intelligenza artificiale applicata all’adaptive learning rivoluziona il monitoraggio continuo dei fornitori, offrendo intelligenza, scalabilità e automazione.

L’assessment del rischio di terze parti

L’assessment del rischio di terze parti consiste nell’identificare, valutare e mitigare i rischi associati ai fornitori. I rischi possono essere legati a minacce informatiche, mancata conformità normativa, interruzioni operative o danni reputazionali. La metodologia classica, basata su valutazioni annuali o semestrali, non regge il passo con l’evoluzione rapida delle relazioni con i fornitori e la comparsa di nuovi rischi quotidiani.

Adaptive learning e AI per il vendor risk management

L’adaptive learning, nell’ambito dell’intelligenza artificiale, consiste in sistemi che apprendono e migliorano nel tempo sfruttando feedback, dati in tempo reale e analisi storiche. In ottica vendor risk management, ciò consente una profilazione dinamica del rischio, il rilevamento di anomalie comportamentali dei fornitori, workflow automatizzati e monitoraggio scalabile che si estende anche ai fornitori di quarto e quinto livello.

L’AI genera punteggi di rischio dinamici per ciascun fornitore, aggiornandoli automaticamente in base alla stabilità finanziaria, incidenti di sicurezza, cambiamenti organizzativi e informazioni provenienti da fonti esterne. L’analisi comportamentale permette di individuare deviazioni dalle attività normali di un fornitore, segnalando tempestivamente possibili anomalie.

Quando il punteggio di rischio supera una soglia predefinita, il sistema può attivare notifiche automatiche, avviare revisioni o audit, limitare l’accesso ai sistemi critici o suggerire azioni di mitigazione. Questo riduce la necessità di controlli manuali e accelera la risposta agli incidenti.

Monitoraggio della supply chain e implementazione

Un ulteriore valore aggiunto dell’adaptive learning è la mappatura della supply chain e il monitoraggio dei fornitori indiretti. L’AI individua le interdipendenze tra fornitori tramite analisi delle relazioni digitali, consentendo di identificare minacce che si propagano nella catena di fornitura.

Per implementare un monitoraggio adattivo occorre creare un inventario centralizzato dei fornitori, integrare feed dati aggiornati, scegliere una piattaforma AI oppure sviluppare modelli interni, attivare sistemi di scoring dinamico e assicurare feedback loop che permettano al sistema di evolvere costantemente.

L’investimento nell’adaptive learning si traduce in insight in tempo reale, scalabilità, risposta rapida alle minacce, maggiore conformità e ottimizzazione dei costi operativi, rendendo il monitoraggio dei fornitori un processo proattivo e intelligente.