Principal - Technology Risk and Control- Artificial Intelligence & Cloud Risk

Aufgaben

• Enterprise Framework & Controls:
  • Unternehmensweites KI- und Cloud-Risiko- und Kontrollrahmenwerk vorantreiben, in Partnerschaft mit KI (Alpha, Modellrisiko, Cyber-Risiko, Datenschutz, Information und Dritte) datenbezogen zur Implementierung und Überwachung von Kontrollen für KI sowie zum damit verbundenen Modellrisiko.
  • Ergebnisse für gemeinsame Rahmenwerke definieren, um die Ausrichtung zu verbessern, die Effizienz der Kontrollen zu steigern und datensensible Einschränkungen im gesamten Unternehmen zu beseitigen.
  • Skalierbare Kontrollrahmenwerke definieren, um konsistentes Wissen und Audit-/Cloud-Best-Practices zu unterstützen.
  • Relevante Kontrollabhängigkeiten für alle Cloud-Dienste und alle Ad-hoc-Lieferungen definieren (alle KI- und Cloud-Risikoinformationen erfassen).
• AI & Cloud Risk Assessment:
  • Mit der unternehmensweiten KI- und Cloud-Risikoführung und Überwachungseinheit zusammenarbeiten, um risikobasierte Wissensbewertungen und -bewertungen durchzuführen.
  • Ad-hoc-Risikobewertungen im Zusammenhang mit unternehmensweiten Treibern und der damit verbundenen Einheit, einschließlich Modell-/Detail-Follow-up, durchführen. Mit BAU-Teams zusammenarbeiten, die die Daten für das Rahmenwerk bereitstellen: Risikomanagement, Sicherheit, Produkt und Betrieb.
  • Vorfälle auf Probleme, die Risiko- und Cloud-/Datenschutz- und Auditkontrollen betreffen, bewerten und aufkommende Trends identifizieren; notwendige Lieferungen überwachen und remediierte Antworten bereitstellen.
• Governance Policies & Frameworks:
  • Governance für Ad-hoc-Kontroll-Asset-Kontrollen festlegen und sicherstellen, dass Kontrollen by-design etabliert werden, anpassbar an Datensicherheit, Compliance und unternehmensweite Vorschläge.
  • Standards für gemeinsame Stärken, einschließlich Logging, Anwendungen und Lösungen, definieren.
  • Über die Top-8-Ursachen von Schwächen in der Risikobewertung und die Remediationsmaßnahmen des betroffenen Nicht-KI-Portfolios berichten.
  • Sicherheitsverstärkte Prozesse, Tools und Systeme vorschlagen.
  • Ausrichtung zu internen Standards, Modellrisiko-Governance und Audit aller Expositionsbewertungen umsetzen.
  • Integrationsanforderungen für die Erweiterung der KI-Fähigkeiten und Cloud-Dienst-Kontrollen erleichtern.
  • Da mehr KI-gestützte Tools hinzugefügt und bereitgestellt werden, um neue Kunden, Cloud, Produkt, Daten, Risikofaktoren und Sicherheitskontrollen bereitzustellen, sind wachsende Risikofaktoren für hohe Datenschutzverletzungen.
• Reporting & Monitoring:
  • Playgrounds und Plattformen entwickeln, um alle Cloud-Risikopunkte gut zu kapseln.
  • Einen Risikodashboard-Rahmen für Vorschläge an das Engagement-Unit-Team erstellen.
  • Da mehr KI-gestützte Tools und Plattformen bereitgestellt werden, um neue Kunden, Cloud, Produkt, Daten, Risikofaktoren und Sicherheitskontrollen bereitzustellen, sind wachsende Risikofaktoren für hohe Datenschutzverletzungen.
  • Einen Risikodashboard-Rahmen für Vorschläge an das Engagement-Unit-Team erstellen.

Anforderungen

• 10 Jahre Erfahrung in technischer Sicherheit, Cyber-Risiko, Datenrisiko, Cloud, KI oder verwandten Disziplinen, mit nachgewiesener unternehmensweiter Verantwortung.
• Technologie-Profis mit Expertise in Technologie, Plattformen und KI oder Data Science.