
Michael Rasmussen е въвел понятието GRC. По собствените му думи през февруари 2002 г., като анализатор във Forrester Research, той за първи път описва управлението, управлението на риска и съответствието като интегриран подход и създава съкращението за него. GRC 20/20 Днес той ръководи аналитичната компания GRC 20/20 Research и класифицира пазара по поколения.
През октомври 2026 г. той публикува по тази тема 143-странична Market Perspective: „GRC 7.0 – GRC Orchestrate: The Architecture, Economics, and Competitive Reset of the GRC Market“. GRC 20/20 Пълният доклад е достъпен само за клиенти. Публичното обобщение, съдържанието и няколко свободно достъпни статии на Rasmussen обаче ясно показват за какво става дума. Тази статия обобщава модела и показва какви въпроси организациите могат да изведат от него за избора и работата със своите GRC инструменти.
Отправната точка на Rasmussen е промяна на пазара. Изкуственият интелект прави видимите софтуерни функции по-малко оскъдни. Същевременно четири неща придобиват все по-голямо значение: надеждната информация, бизнес контекстът, специализираната експертна методология и изпълнението, за което някой носи отговорност. GRC 20/20
От това следва централното разграничение в доклада: GRC 7.0 е оперативна архитектура, а не натрупване на функции с ИИ. Един чат прозорец може да подобри работата с продукта, но не замества работата по архитектурата и методологията, пише Rasmussen. GRC 20/20 Също толкова ясно той формулира и мерилото: технологията трябва да подобрява ефективността, резултатността, устойчивостта и гъвкавостта чрез по-добри решения и резултати, които могат да бъдат проверени.
Rasmussen описва развитието на пазара в поколения. Той подчертава, че става дума за наслагващи се възможности, а не за стълба и не за призив да се купят осем платформи една след друга. GRC 20/20
| Поколение | Период | Фокус |
|---|---|---|
| GRC 1.0: SOX Captivity | от 2002 г. | Документиране на вътрешните контроли върху финансовата отчетност съгласно Sarbanes-Oxley |
| GRC 2.0: Enterprise GRC | от около 2007 г. | Функции като риск, съответствие и одит споделят информация и координират работата |
| GRC 3.0: GRC Architecture | от около 2012 г. | Никоя платформа не може всичко: архитектура от основни функции, специализирани приложения и външна информация |
| GRC 4.0: Agile GRC | от около 2018 г. | No-code и low-code за адаптиране на процесите без скъпа индивидуална разработка |
| GRC 5.0: Cognitive GRC | началото на 2020-те | Първата вълна на ИИ: обработка на естествен език, машинно обучение, прогнози, автоматизация на процесите |
| GRC 6.0: Business Integrated GRC | от 2022 г. | Връщане към целите, резултатите и процесите на организацията |
| GRC 7.0: GRC Orchestrate | 2025 до 2030 г. | Координирани Intelligence, Action и Configuration около целите на организацията |
| GRC 8.0: Quantum GRC | от около 2030 г. | Свързани цифрови близнаци за изследване на възможните бъдещи сценарии преди вземане на решение |
Rasmussen описва ограничението на досегашните поколения така: една система може да съдържа отлични записи и въпреки това да остави хората сами, когато трябва да сглобят контекста, да решат каква да е следващата стъпка и да изградят нужната възможност. Точно тук се намесва GRC 7.0.
System of Record остава основата. Около нея GRC 7.0 разполага система за оркестрация, която свързва три взаимно допълващи се системи. GRC 20/20
System of Intelligence събира вътрешни и външни сигнали и ги превръща в контекст за вземане на решения. Смущение при доставчик, ново регулаторно изискване или отклонение в резултатите трябва да бъдат свързани със засегнатите цели, услуги, задължения и зависимости. Полезният резултат е обосновано обяснение на последиците и възможностите, включително липсващата информация и несигурностите.
Rasmussen държи на едно разграничение: ръководителите трябва да могат да разпознаят кое е установен факт, кое е извод и кое е допускане, което би могло да промени решението. Съдържанието на доклада посочва за целта, наред с другото, произхода и момента на информацията, Entity Resolution, онтологиите и заявките с проверка на правата за достъп.
System of Action координира реакцията. Агентите могат да работят самостоятелно в определени граници, да действат полуавтономно с одобрение от човек и да съгласуват задачи между хора и системи. Един агент може да събира доказателства, да подготви анализ на въздействието, да препрати решение или да извърши разрешена промяна.
Решаващото е правомощията да са изрично уредени: какво може да се случи, при какви условия, кой носи отговорност и как се проверява резултатът. Rasmussen илюстрира това с два примера. Способността да препоръчаш доставчик не означава правомощие да го одобриш. А приключил работен процес не доказва, че дадена услуга е възстановена. Системата трябва да свързва действията с наблюдаем бизнес резултат и да ескалира, когато правомощията или доказателствата не са достатъчни.
System of Configuration трябва да изгражда и адаптира бързо GRC възможности на езика на съответното звено. Един екип описва от какво има нужда, например нова оценка или процес за задълженията, а технологията помага да се създадат съответните структури от данни, връзки, правила, интерфейси и интеграции.
Rasmussen свързва това обещание с ясни условия: валидиране, права за достъп, тестове и контролирано внедряване. Ясно описаното намерение е началото на надеждна възможност, а не доказателство, че генерираният резултат е верен. Съответно в доклада се казва, че тестовете трябва да са достатъчно независими, за да могат да поставят генерирането под въпрос, а внедряването е решение в сферата на управлението.
Сама по себе си нито една от трите системи не е нова. Разликата я прави тяхната връзка: Intelligence разпознава променената ситуация, Action координира подходяща реакция, Configuration изгражда възможността, която новата ситуация изисква. Ученето може да подобрява взаимодействието, но без някоя система тихомълком да пренаписва собствените си правомощия.
В по-ранна поредица от статии за GRC Orchestrate Rasmussen описва агентите като част от цикъл от наблюдение, анализ, действие и ескалация. Когато дадена ситуация надхвърли прага на агента, той информира отговорния човек. GRC 20/20
Там той признава също, че пазарът е още в началото. Досега ИИ е навлязъл главно чрез отделни функции, например оценки на риска, регулаторно съпоставяне и чат интерфейси. Истинската оркестрация на координирани агенти все още тепърва се появява. Като предпоставки до 2030 г. той посочва:
За организациите особено вторият пункт е добър критерий за проверка. Който още днес поддържа изискванията, мерките и доказателствата структурирано и в машинночетим вид, например в отворения формат OSCAL, създава основата, върху която агентите могат да работят надеждно. Повече за това прочетете в Какво е OSCAL?
За периода от около 2030 г. Rasmussen описва GRC 8.0, „Quantum GRC“. Става дума за дълбоки цифрови близнаци на организацията и нейната верига на доставки на три нива: стратегическа насока, цели и резултати, както и операции и изпълнение. С тяхна помощ организациите трябва да могат да разиграват възможни бъдещи сценарии, преди да се обвържат с решение. Rasmussen говори за „Risk Holodeck“. GRC 20/20
Той изрично определя това като визия за бъдещето, а не като вече налична възможност. Дори убедително представена симулация може да е погрешна – стойността ѝ зависи от качеството на модела и на информацията и от честното отношение към онова, което остава неизвестно. С квантовите изчисления в буквалния смисъл понятието има само косвена връзка; докладът разглежда това като отделен въпрос.
Rasmussen препоръчва работещите основи да не се заменят без нужда. Да смениш система само защото номерът на поколението ѝ звучи остарял, е скъпо недоразумение. Вместо това организациите трябва да поискат от доставчиците да им покажат един свързан бизнес сценарий и да питат: GRC 20/20
За начало той съветва тясно ограничен подход: една цел, един ясно очертан случай на употреба, един отговорен човек, една изходна стойност и един тест за устойчивост. Трябва да се измерват очакваните резултати и цялото оперативно натоварване, включително проверката, корекциите, интеграцията и надзора. След това доказателствата решават дали подходът да се разшири, адаптира или спре.
Най-полезно намираме разграничението на Rasmussen между способността да предложиш нещо и правомощието да решиш за него. Спрямо него ориентираме агента на Secani: той подготвя оценки, установява връзки и обосновава предложенията си. Решението дали дадена мярка се счита за ефективна или дали даден риск се приема трябва да остане у отговорното лице. Защо за това не е достатъчна и само връзка към източника, описваме в ИИ в GRC: цитирането не е проверка.
Също толкова важно за нас е изискването на Rasmussen за машинночетими изисквания, мерки и доказателства. Един агент може да работи само толкова надеждно, колкото е надеждна структурата, върху която стъпва. Какво казват големите аналитични компании за пазара като цяло, прочетете в Пазарът на GRC през 2026 г.: какво казват Forrester, Verdantix и GRC 20/20 за ИИ и платформите.
GRC 7.0 е не толкова нова продуктова категория, колкото мерило за проверка. Rasmussen описва архитектура, в която меродавните данни, контекстът за решения, контролираното изпълнение и проверимото адаптиране работят заедно. ИИ агентите са важен градивен елемент в нея, но представляват напредък само ако правомощията им са ясно уредени и резултатите им се проверяват. Затова организациите трябва да поискат да им бъде показано върху собствения им случай на употреба къде агентът само предлага, къде има право да действа и кой носи отговорността във всеки отделен случай.

GRC · 22 октомври 2026 г. · 8 Min.
От System of Record към System of Action: три аналитични компании описват накъде се развиват GRC платформите и защо ИИ засега не оправдава очакванията.

Управление на ИИ · 10 октомври 2026 г. · 9 Min.
Връзката към източник не прави заключението на ИИ надеждно. Връзката между изискване, доказателство и заключение трябва да може да бъде проверена.

GRC софтуер · 3 септември 2026 г. · 23 Min.
Седем практически въпроса показват дали една платформа може да свърже задължения, контроли, доказателства, риск и професионална преценка в повторяема система.
Secani свързва обхвати, доказателства, задачи и агенти с ИИ в едно споделено работно пространство.