Глубокое погружение в процесс принятия решений на основе данных

С ростом больших данных, обновленные технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, предложили плодотворные решения для использования силы данных. Следовательно, прогнозируется, что глобальный размер рынка аналитики рисков достигнет 54,95 млрд долларов США к 2027 годусреднегодовой темп роста составил 12,2%. Этот рост объясняется растущим признанием важности управления рисками в различных отраслях.

В статье подробно рассматривается, как риски оцениваются, оцениваются и управляются с помощью аналитики рисков.

Что такое аналитика рисков?

Анализ риска относится к процессу оценки для обнаружения потенциальных неблагоприятных событий, которые негативно влияют на компанию и ее окружение. Аналитика риска, однако, представляет собой методы, которые точно оценивают и предсказывают потенциальные риски.

Важность аналитики рисков

Аналитика рисков стала важной частью управления данными для выявления потенциальных рисков. Она направлена ​​на их смягчение, чтобы обеспечить безопасность данных и защиту от мошенничества и киберпреступности. Вот почему аналитика рисков важна:

• Чтобы не допустить кражи хакерами финансовых данных заинтересованных сторон
• Сделать бизнес конкурентоспособным, функциональным и соответствующим требованиям
• В банковском и страховом секторах — для мониторинга и регулирования качества данных и обеспечения конфиденциальности владельцев счетов.
• Для защиты личной информации инвесторов
• В государственных службах анализ рисков помогает в управлении безопасностью границ, прогнозировании погоды и контроле политики.
• Помогает снизить подозрительную деятельность внутри и вне организации и предотвратить будущие потери.
• Помогает обнаруживать ошибки и вредоносные действия в системе, чтобы предотвратить потерю данных и выполнять безопасные задачи.
• Оценивать тенденции рынка, принимать обоснованные решения и избегать сопутствующих рисков, которые могут помешать производительности, функциональности или развитию продукта или услуг.

Как выполнить аналитику рисков?

Процедура оценки риска должна осуществляться по следующим пунктам:

• Начните с выявления угроз, рисков и уязвимостей и анализа их влияния на проект и организацию.
• Разработать модель или выбрать структуру для анализа риска
• Используйте его для сбора подробной информации о рисках, угрозах и уязвимостях и принятия мер по их снижению.
• Проанализируйте результаты и реализуйте их соответствующим образом.

Как работает процесс анализа рисков?

Поскольку существуют различные типы анализа рисков, шаги могут быть изменены или модифицированы в зависимости от пересекающихся шагов и целей проекта.

Шаг 1: Выявление риска

Первым шагом является оценка риска, будь то внутренний или внешний фактор. Определение потенциальных рисков может включать в себя разных членов компании из нескольких отделов. Это можно сделать с помощью мозговых штурмов и понимания различных точек зрения и входов, связанных с риском. SWOT-анализ, наряду с другими методами, используется для рассмотрения основных рисков и их перечисления. Перечисление рисков должно быть специфичным для конкретной проблемы, которую нам нужно решить.

2 сентября: Признание неопределенности

Основная задача анализа риска — найти наиболее проблемную область для компании. Чаще всего самые рискованные аспекты неизвестны. Таким образом, анализ риска должен обязательно включать неопределенность и количественный анализ каждого риска.

Шаг 3: Оцените воздействие

На этом этапе цель состоит в том, чтобы понять, как каждый потенциальный риск может повлиять на компанию. Интенсивность риска рассчитывается путем умножения вероятности наступления события на стоимость события. Здесь руководство расставляет приоритеты по риску, с которым необходимо справиться, на основе его разрушительных результатов.

Шаг 4: Построение моделей для анализа

Вводные данные, полученные от участников, вставляются в модель анализа. Модель разрабатывает отдельные вероятности, результаты и финансовые прогнозы на основе каждой предоставленной информации. В сложных условиях моделирование или анализ сценариев помогают описать среднее результирующее значение, которое помогает количественно оценить средний случай возникновения события.

Шаг 5: Анализ результатов

Выполнение модели генерирует результаты, которые необходимо тщательно рассмотреть. Здесь руководство анализирует информацию и предпринимает действия, которые идеально соответствуют сценарию. Решения принимаются на основе моделирования модели, ручного запуска моделирования на основе различных входных данных и рисков, финансового воздействия на организацию и вероятности риска.

Шаг 6: Внедрение решения

Реализация решения зависит от коллективного мнения после оценки риска, внедрения моделей аналитики риска и анализа результатов. Незначительное или отсутствующее влияние на финансовый аспект приведет к невыполнению плана, тогда как значительное влияние потребует внедрения наилучшего плана управления рисками.

Основные принципы оценки рисков

Возможность необъявленного риска требует фреймворков для эффективного реагирования на катастрофические ситуации. Глобально признанные основные фреймворки оценки риска:

Структура кибербезопасности NIST

Структура нацелена на риски, связанные с кибербезопасностью. Она включает шесть шагов по сдерживанию рисков, связанных с конфиденциальностью, и управлению информационной безопасностью. Последовательно организованные шесть шагов — это категоризация, выбор, реализация, оценка, авторизация и мониторинг.

КОБИТ 5

Цели контроля для информации и смежных технологий или структура COBIT используется финансовыми аудиторами в технических проблемах, деловых вопросах и требованиях контроля. Последняя версия, COBIT 5, включает все важные процессы, необходимые для управления рисками.

СПРАВЕДЛИВЫЙ

Факторный анализ информационного риска — еще одна структура для вопросов, связанных с кибербезопасностью. FAIR полезен для понимания, оценки и измерения количественной составляющей рисков в операционной и киберсфере. Он также входит в число лучших благодаря своей способности собирать данные, облегчать взаимодействие между техническими и нетехническими командами, моделировать средства для сложных рисков и интегрировать с калькуляторами рисков.

ТАРА

Threat Assessment and Remediation Analysis (TARA framework) является частью практик Systems Security Engineering (SSE). Он содержит три элемента: Threat Agent Library (TAL), Methods and Objectives Library (MOL) и Common Exposure Library (CEL). Его реализация включает шестишаговую методологию.

Существуют различные инструменты и методы анализа рисков, в том числе:

Анализ галстука-бабочки: Он используется для снижения и управления рисками путем категоризации рисков на две части: одна содержит все потенциальные способствующие факторы, а другая содержит все потенциальные последствия. Он следует за созданием практик для работы со всеми факторами и последствиями.

Анализ SWIFT: Метод структурированного «что если» используется для анализа риска с помощью организованного и командного подхода. Он рассматривает перспективу «что если» для анализа риска.

Матрица вероятности/последствия: Он считается золотым стандартом для качественного анализа риска. Он анализирует степень риска самым простым способом с помощью матриц риска или тепловых карт риска.

Анализ дерева решений: Подобно анализу дерева событий, его использование обычно осуществляется в сценариях с неопределенными результатами в предлагаемых планах.

Количественная оценка киберриска: В отличие от того, что было перечислено ранее, это инструмент количественного анализа риска. Он генерирует сценарии риска посредством моделирования Монте-Карло или байесовских методов. Запуск или использование техники требует знания математики и статистики.

Лучшие практики анализа рисков

Вот несколько обязательных действий, которые необходимо выполнить при проведении анализа рисков:

• Подчеркните точность анализа, задавая правильные вопросы, направленные на интерпретацию влияния риска.
• Анализ взаимозависимости или перекрестного влияния на различные команды или отделы организации.
• Выполнение сценарного, количественного и качественного анализа
• Разработать эффективные программы по снижению риска без увеличения затрат и времени.
• Интегрировать разработанную модель или программу с целями организации.
• Инвестируйте в регулярное обучение и развитие навыков необходимых членов организации для эффективного регулярного стратегического планирования.

Основные проблемы в аналитике рисков

Аналитика рисков включает в себя следующие задачи:

• Низкое качество данных или их отсутствие может привести к неверным оценкам рисков.
• Интеграция различных форматов и структур источников данных является сложной задачей.
• Необходимость оставаться в курсе событий обусловлена ​​развитием методологий анализа рисков.
• Сложные модели могут вызывать проблемы при интерпретации и общении с нетехническими членами компании.
• Человеческое суждение и когнитивные предубеждения являются важными проблемами для аналитики рисков.
• В таких областях, как кибербезопасность и ИТ, риски становятся все более сложными, что приводит к появлению уникальных проблем, требующих инновационных решений.

Будущее аналитики рисков

Некоторые важные факторы могут иметь различные воздействия на будущее аналитики рисков. Они следующие:

• Внедрение ИИ, как правило, повышает прогностические возможности аналитики рисков и снижает вмешательство человека.
• Ожидается эффективное использование поведенческой науки для получения точных данных по анализу рисков.
• Будет наблюдаться широкое применение инструментов передачи рисков для защиты от сбоев в работе бизнеса, кибератак, геополитических рисков и т. д.
• Анализ и управление рисками в режиме реального времени будут чаще и проще внедряться в организациях.
• Организации смирятся с непоследовательностью подходов к предотвращению рисков и будут больше концентрироваться на эффективном выявлении и снижении воздействия рисков.

Наша магистерская программа Data Scientist охватывает основные темы, такие как R, Python, Machine Learning, Tableau, Hadoop и Spark. Начните свой путь сегодня!

Заключение

Специалисты по данным вносят большой вклад в аналитику рисков, применяя свои навыки в работе с данными. Их способность анализировать данные и использовать статистическое моделирование и машинное обучение для идентификации, оценки и управления рисками делает их важными для этой роли.

Simplilearn предлагает вам магистерскую программу Data Scientist в сотрудничестве с IBM. Получите практический опыт в проектах Data Science, мастер-классах, уникальных хакатонах, вебинарах и сессиях Ask-Me-Anything!

Часто задаваемые вопросы

1. Какова цель аналитики рисков?

Аналитика рисков направлена ​​на установление базового уровня для расчета риска для компании и обеспечение ясности в признании, оценке, понимании и управлении рисками.

2. Какую роль играет ИИ в аналитике рисков?

Искусственный интеллект (ИИ) помогает обрабатывать и анализировать огромные объемы неструктурированных данных в рискованных операциях на более высокой скорости и с меньшими человеческими усилиями. Таким образом, повышая эффективность и производительность компании, одновременно снижая затраты.

3. В чем разница между анализом рисков и управлением рисками?

Анализ риска включает в себя процесс измерения потенциального риска и того, как он повлияет на компанию. Однако управление рисками — это план по смягчению ошибок и устранению потенциальных ошибок после выявления рисков.

4. Как компания может внедрить программу анализа рисков?

Внедрение аналитики рисков требует понимания ее важности и знания эффективных методологий анализа. Обучение менеджеров проектов и осуществление инвестиций в программу необходимо для эффективной оценки рисков.

5. Как аналитика рисков помогает в процессах принятия решений?

Точное принятие решений может быть осуществлено путем прогнозирования, оценки рисков и оценки эффективности с помощью аналитики. Кроме того, обнаружение рыночных тенденций и изменений в отрасли вместе с предпочтениями клиентов или заказчиков может привести к проактивному принятию решений.

6. Какие инструменты анализа рисков используются чаще всего?

Некоторые из наиболее часто используемых инструментов анализа рисков — это SWOT-анализ, MetricStream, Risk Management, Risk Register, Logic Manager, MasterControl.Inc и Matrix.