Güvenin Koruyucuları | KPMG | TR
close
Share with your friends

Güvenin Koruyucuları

Güvenin Koruyucuları

Yapay zeka kullanımının yaygınlaşması ve robotların yükselişi ile artan belirsizlik ortamında güven, şirketlerin geleceği için her zamankinden önemli bir belirleyici haline geldi. S&P 500 borsa endeksine göre, güvenin temelini oluşturduğu itibar, müşteri memnuniyeti ve müşteri sadakati gibi elle tutulamayan varlıklar, şirketlerin toplam değerlerinin yaklaşık yüzde 85’ini oluşturuyor. Artık güven ihtiyacı yalnızca markalara, şirketlere ve çalışanlara duyulan güvenle sınırlı değil; makinelere, algoritmalara ve veri analitiğine de güven duyulması gerekiyor.

Bilgi Sistemleri Risk Yönetimi Bölüm Başkanı, Şirket Ortağı

KPMG Türkiye

İletişim

İlgili içerik

KPMG Küresel Veri Analitiği ekibi, 9 ülkeden 2.200 yöneticinin katılımıyla düzenlediği Güvenin Koruyucuları adlı araştırmada, dijital çağda güvenilir veri analitiğinin kimin sorumluluğu olduğuna ve bu güvenin nasıl kurulacağına ışık tuttu. Araştırma sonuçlarına göre yöneticilerin yüzde 62’si güvenilir veri analitiğinden teknoloji birimlerini sorumlu tutsa da, insan ve makine arasında büyüyen karşılıklı ilişki, teknoloji birimlerinden çok üst düzey yönetimin sorumluluk alması gerektiğine işaret ediyor. Güveni yaratan ve sürdüren, stratejik ve operasyonel kontrollere sahip proaktif bir yönetimin şart olduğunu öngörüyoruz.

Güvenin Koruyucuları’nda, şirketlerin veri analitiğine güveni sağlamak için odaklanması gereken dört unsur öne çıktı:

  1. Kalite: Şirketlerin, analizlerin kullanılacağı bağlam için, hem veri girdilerinin hem de analitik modellerinin uygunluğunu sağlaması gerekiyor. Bu, çoğu durumda altta yatan verinin kalitesini incelemekle başlıyor. Veri analitiği daha karmaşık hale gelip makineler kendi kendine öğrenmeye başladıkça, verinin kalitesi, modellere ve algoritmalara da etki ediyor.
  2. Etkinlik: Etkinlik, modellerin istenilen sonuçlara ne ölçüde ulaştığı ile ilgilidir ve oluşturulan analizlere dayanan karar vericiler için değer sağlar. Veri analitiğinin etkin olmadığı veya uygun olmayan bir bağlamda kullanıldığı düşünüldüğünde, güven çabucak aşınabilir.
  3. Dürüstlük: Güvenilir veri analitiği bağlamında dürüstlük, veri gizliliği yasalarına uyum ile profilleme ve davranışları tahmin etme etiği gibi çok netleşmemiş konuları da içeren, etik ve uygun kullanım anlamına gelir. Tüketicilerin giderek daha çok ilgilendiği bu konu, analitik yaklaşımların ne ölçüde adil olduğunu değerlendirmek için uğraşan düzenleyici ve karar verici kurumlar için hızla kilit odak haline geliyor.
  4. Esneklik: Esneklik, uzun vadede veri kaynaklarını ve analitik modellerini optimize etmektir. Siber güvenlik bunun iyi bilinen bir örneği olsa da yöneticiler veri kaynaklarının ve dijital altyapılarının değişen kullanımlarını da dikkate almalı. Böyle bir esneklik, veri analitiğinin kendi kendine öğrenmeye ve girdi verilerini elde etmek için entegre algoritmaları kullanmaya başladığını göz önünde bulundurduğumuzda, özellikle önemlidir.

Araştırmaya katılan yöneticiler, kamu ve tüketici güvenini yaratabilmek için dört güven unsurunu destekleyen aksiyon önerilerinde bulundu:

  1. Tüm organizasyonlar için etkin politikalar ve prosedürler yaratmaya yönelik standartlar geliştirin
  2. Veri analitiğinde güven yaratmak için regülasyonları iyileştirin ve uyarlayın 
  3. Algoritmaların ve yöntemlerin şeffaflığını artırın
  4. Veri bilimciler için profesyonel kodlar yaratın
  5. İç ve dış güvence mekanizmalarını güçlendirin
     

Bize ulaşın

 

Teklif talebi

 

Gönder