नॉर्थब्रिज म्यूचुअल का क्लेम विभाग, एडजस्टर के नोट्स का सारांश बनाने के लिए एक जेनरेटिव AI कोपायलट को लागू करना चाहता है। इसे मंज़ूरी देने से पहले, गवर्नेंस टीम को यह तय करना होगा कि इस इस्तेमाल के मामले (use case) का मालिक कौन है, यह किस तरह के डेटा को हैंडल कर सकता है, किन जोखिमों पर ध्यान देने की ज़रूरत है और इस फ़ैसले के समर्थन में क्या सबूत हैं। हम एक ऐसे प्रोग्राम का ऑपरेटिंग ढांचा तैयार करेंगे जो AI को अपनाने के अनुरोधों को ट्रैक किए जा सकने वाले फ़ैसलों, कंट्रोल और बोर्ड रिपोर्टिंग में बदल देगा।
एक AI इन्वेंट्री में हर AI सिस्टम और इस्तेमाल के मामले, उसके मालिक, मकसद, डेटा, सप्लायर और जोखिम के स्तर (risk tier) का रिकॉर्ड रखा जाता है। एक AI रिस्क रजिस्टर में पहचाने गए हर जोखिम, उसके मालिक, रेटिंग, उस पर की गई कार्रवाई और समीक्षा की तारीख का रिकॉर्ड रखा जाता है। ये सभी दस्तावेज़ मिलकर प्रोग्राम को साफ़ तौर पर दिखाते हैं और समीक्षा करने वालों को काम शुरू करने के लिए एक भरोसेमंद आधार देते हैं। नॉर्थब्रिज म्यूचुअल का ऑपरेटिंग मॉडल इनटेक, वर्गीकरण, कंट्रोल, मॉनिटरिंग और रिपोर्टिंग को आपस में जोड़ता है:
एक ऐसा प्रोग्राम जो फैसलों को सही ठहरा सके, वह यह दिखाता है कि किसी फैसले को मंज़ूरी देने, उस पर सवाल उठाने या उसे रोकने का अधिकार किसके पास था, और उस फैसले के पीछे के सबूत भी रखता है। फैसले लेने के अधिकार (Decision rights) बिज़नेस मालिकों, रिस्क और कंप्लायंस, सिक्योरिटी, लीगल, प्रोक्योरमेंट और सीनियर लीडरशिप के बीच बांटे जाते हैं। ये अधिकार मंज़ूरी की प्रक्रिया को बिना किसी ज़िम्मेदार मालिक वाली अनौपचारिक ईमेल बातचीत बनने से रोकते हैं।
प्रोग्राम को लागू करने की भी ज़रूरत होती है। AI गवर्नेंस लीड संगठन द्वारा तय किए गए समय-क्रम (cadence) के अनुसार इन्वेंट्री की पूरी जानकारी और समय पर न हुए रिव्यू की जांच करता है। कंट्रोल मालिक सबूत देते हैं। नियमों का उल्लंघन होने पर जांच, सुधारात्मक कार्रवाई और ज़रूरत पड़ने पर प्रभावित यूज़ केस को रोकने (सस्पेंशन) जैसी कार्रवाई की जाती है। अपवाद (exception) के मामले में बिज़नेस का कारण, रिस्क स्वीकार करने का अधिकार, समाप्ति की तारीख और आगे इस्तेमाल के लिए शर्तें दर्ज की जाती हैं।
सबूत मायने रखते हैं कोई पॉलिसी तभी गवर्नेंस बनती है जब नियुक्त मालिक उसकी जांच करते हैं, नतीजे दर्ज करते हैं और नियमों के उल्लंघन पर कार्रवाई करते हैं।
जब किसी सिस्टम का मकसद, डेटा सोर्स, सप्लायर, मॉडल या प्रभावित आबादी बदलती है, तो चेंज कंट्रोल रिकॉर्ड को अपडेट रखता है। यह NIST AI रिस्क मैनेजमेंट फ्रेमवर्क (NIST AI RMF) के अनुरूप है, जिसके ‘गवर्न’ (शासन) फ़ंक्शन में जवाबदेही और संगठनात्मक नीतियां शामिल हैं, जबकि ‘मैप’, ‘मेज़र’ और ‘मैनेज’ उन फैसलों को पहचाने गए रिस्क और उनके समाधानों से जोड़ते हैं।
एक प्रोग्राम बार-बार चलने वाले ऑपरेशनल चक्र के रूप में काम करता है, न कि सिर्फ़ एक बार मंज़ूरी देने वाले गेट के तौर पर। पहली लाइन, यानी यूज़ केस चलाने वाली बिज़नेस टीम, सुरक्षित इस्तेमाल और सबूतों के लिए ज़िम्मेदार होती है। दूसरी लाइन पॉलिसी बनाती है, रिस्क से जुड़े फैसलों पर सवाल उठाती है और नियमों के पालन (कंप्लायंस) की निगरानी करती है। तीसरी लाइन इंटरनल ऑडिट के ज़रिए स्वतंत्र भरोसा दिलाती है। जब बचा हुआ रिस्क (residual risk), बार-बार नियमों का उल्लंघन, या कोई बड़ा बदलाव तय अधिकार सीमा से ज़्यादा हो जाता है, तो मामला सीनियर लीडरशिप तक पहुंचाया जाता है।
नॉर्थब्रिज म्यूचुअल अपने रिकॉर्ड बनाए रखने और ऑडिट में कमियां (gaps) पकड़े जाने से पहले ही उन्हें उजागर करने के लिए मासिक चक्र का इस्तेमाल कर सकता है। हम यह पता लगा सकते हैं कि हर गतिविधि अगले फैसले में कैसे मदद करती है: