Глубокое погружение в процесс принятия решений на основе данных

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

В статье будет глубокое понимание того, как риски оцениваются, оцениваются и управляются с помощью анализа рисков.

Что такое аналитика рисков?

Анализ рисков относится к процессу оценки, направленному на выявление возможности неблагоприятных событий, которые негативно влияют на компанию и ее окружение. Однако аналитика рисков — это методы, которые точно оценивают и прогнозируют потенциальные риски.

Важность анализа рисков

Аналитика рисков стала важной частью управления данными для выявления потенциальных рисков. Он направлен на их смягчение и обеспечение безопасности и защиты данных от мошенничества и киберпреступности. Вот почему важна аналитика рисков:

• Чтобы хакеры не украли финансовые данные заинтересованных сторон
• Сделать бизнес конкурентоспособным, функциональным и совместимым
• В банковском и страховом секторах для мониторинга и регулирования качества данных и обеспечения конфиденциальности владельцев счетов.
• Для защиты личной информации инвесторов
• В государственных службах аналитика рисков помогает в управлении безопасностью границ, прогнозировании погоды и политическом контроле.
• Помогает уменьшить подозрительную активность внутри или за пределами организации и предотвратить будущие потери.
• Помогает обнаруживать ошибки и вредоносные действия в системе, чтобы предотвратить потерю данных и выполнить задачи без риска.
• Оценивать тенденции рынка, принимать обоснованные решения и избегать связанных с ними рисков, которые могут препятствовать производительности, функциональности или развитию продукта или услуг.

Как провести анализ рисков?

Процедура оценки риска должна осуществляться с учетом следующих пунктов:

• Начните с выявления угроз, рисков и уязвимостей и анализа их влияния на проект и организацию.
• Разработайте модель или выберите структуру для анализа риска
• Используйте его для подробного сбора информации о рисках, угрозах и уязвимостях и принятия мер по их снижению.
• Анализируйте результаты и соответствующим образом внедряйте и импровизируйте.

Как работает процесс анализа рисков?

Поскольку существуют разные типы анализа рисков, этапы могут быть изменены или модифицированы в зависимости от перекрывающихся этапов и целей проекта.

Шаг 1: Обнаружение риска

Первым шагом является оценка риска, независимо от того, является ли он внутренним или внешним. В выяснении потенциальных рисков могут участвовать разные сотрудники компании из нескольких отделов. Это можно сделать посредством мозгового штурма и понимания различных точек зрения и вкладов, связанных с риском. SWOT-анализ, наряду с другими методами, используется для устранения основных рисков и их перечисления. Перечисление рисков должно быть конкретным для конкретной проблемы, которую нам необходимо решить.

Сентябрь 2: Признание неопределенности

Основная задача анализа рисков — найти наиболее проблемную область для компании. В большинстве случаев самые рискованные аспекты неизвестны. Таким образом, анализ рисков обязательно должен 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 произведения вероятности наступления события и стоимости события. Здесь руководство определяет приоритетность риска, с которым необходимо справиться, исходя из его разрушительных результатов.

Шаг 4. Построение моделей для анализа

Входные данные, полученные от участников, вставляются в модель анализа. Модель разрабатывает различные 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 экземпляр события.

Шаг 5: Анализ результатов

Выполнение модели дает результаты, требующие тщательного анализа. Здесь руководство анализирует информацию и предпринимает действия, которые идеально соответствуют сценарию. Решения основаны на моделировании, моделировании вручную, основанном на различных исходных данных и рисках, финансовом влиянии на организацию и вероятности риска.

Шаг 6. Внедрение решения

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

Основные системы оценки рисков

Возможность необъявленного риска требует создания механизмов для эффективного реагирования на катастрофические ситуации. Всемирно признанные системы оценки основных рисков:

Структура кибербезопасности НИСТ

Эта структура нацелена на риски, связанные с кибербезопасностью. Он включает шесть шагов по ограничению рисков, связанных с конфиденциальностью, и управлению информационной безопасностью. Последовательно организованные шесть шагов — это категоризация, выбор, внедрение, оценка, авторизация и мониторинг.

КОБИТ 5

Структура «Цели контроля для информационных и связанных технологий» или COBIT полезна финансовым аудиторам при решении технических проблем, бизнес-вопросов и требований контроля. Последняя версия COBIT 5 включает в себя все важные процессы, необходимые для управления рисками.

СПРАВЕДЛИВЫЙ

Факторный анализ информационных рисков — это еще одна основа для решения проблем, связанных с кибербезопасностью. FAIR полезен для понимания, оценки и измерения количественной составляющей рисков в оперативной и кибер-области. Он также входит в число лучших благодаря своим возможностям сбора данных, облегчению взаимодействия между техническими и нетехническими командами, средствам моделирования сложных рисков и интеграции с калькуляторами рисков.

ТАРА

Анализ угроз и устранение угроз, или структура TARA, является частью практики системной безопасности (SSE). Он содержит три элемента: библиотеку агентов угроз (TAL), библиотеку методов и целей (MOL) и общую библиотеку воздействия (CEL). Его реализация включает в себя шестиэтапную методологию.

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

Анализ галстука-бабочки: Он используется для снижения риска и управления им путем разделения рисков на две части: одна содержит все потенциальные способствующие факторы, а другая содержит все потенциальные последствия. За этим следует создание практик, позволяющих справиться со всеми факторами и последствиями.

СВИФТ-анализ: Структурированный метод «что, если» используется для анализа рисков с помощью организованного и командного подхода. Для анализа риска он рассматривает перспективу «что, если».

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

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

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

Лучшие практики анализа рисков

При проведении анализа рисков необходимо выполнить несколько обязательных действий:

• Подчеркните точность анализа, задавая правильные вопросы, направленные на интерпретацию воздействия риска.
• Анализируйте взаимозависимость или перекрестное влияние на различные команды или отделы организации.
• Выполнение сценарного, количественного и качественного анализа
• Создавайте эффективные программы для снижения риска без ущерба для затрат и времени.
• Интегрируйте разработанную модель или программу с целями организации.
• Инвестируйте в регулярное обучение и развитие навыков необходимых членов организации для эффективной регулярной разработки стратегии.

Основные проблемы в аналитике рисков

Аналитика рисков включает в себя проблемы, перечисленные ниже:

• Низкое качество данных или их отсутствие могут привести к ошибочной оценке рисков.
• Интеграция различных форматов и структур источников данных является сложной задачей.
• Постоянное обновление является необходимостью в связи с развитием методологий анализа рисков.
• Сложные модели могут создавать проблемы при интерпретации и общении с нетехническими сотрудниками компании.
• Человеческие суждения и когнитивные предубеждения являются важными проблемами для анализа рисков
• Риски в таких областях, как кибербезопасность и ИТ, являются сложными, что приводит к возникновению уникальных проблем, требующих инновационных решений.

Будущее аналитики рисков

Некоторые важные факторы могут иметь разное влияние на будущее аналитики рисков. Они заключаются в следующем:

• Внедрение ИИ имеет тенденцию расширять прогностические возможности анализа рисков и уменьшать вмешательство человека.
• Ожидается эффективное использование поведенческой науки для получения точных данных по анализу рисков.
• Будет видно широкое применение инструментов передачи рисков для защиты от сбоев в бизнесе, кибератак, геополитических рисков и т. д.
• Анализ и управление рисками в режиме реального времени будут чаще и проще внедряться в организациях.
• Организации примут непоследовательность в подходах к предотвращению рисков и сосредоточат больше внимания на эффективном выявлении и снижении воздействия рисков.

Наша магистерская программа Data Scientist охватывает такие основные темы, как R, Python, машинное обучение, Tableau, Hadoop и Spark. Начните свое путешествие сегодня!

Заключение

Ученые, работающие с данными, вносят большой вклад в аналитику рисков, применяя свои навыки работы 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 участия в проектах Data Science, мастер-классах, уникальных хакатонах, вебинарах и сессиях «Спроси меня о чем угодно»!

Часто задаваемые вопросы

1. Какова цель анализа рисков?

Целью анализа рисков является создание основы для расчета рисков 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 с большей скоростью и с меньшими человеческими усилиями. Таким образом, повышается эффективность и производительность компании при одновременном снижении затрат.

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

Анализ рисков 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 необходимы для эффективной оценки рисков.

5. Как аналитика рисков помогает в процессах принятия решений?

Точное принятие решений может быть достигнуто путем прогнозирования, оценки рисков и оценки эффективности с помощью аналитики. Кроме того, выявление рыночных тенденций и изменений в отрасли, а также предпочтений клиентов или заказчиков может привести к упреждающему принятию решений.

6. Какие инструменты анализа рисков наиболее часто используются?

Некоторые из часто используемых инструментов анализа рисков — это SWOT-анализ, MetricStream, управление рисками, реестр рисков, Logic Manager, MasterControl.Inc и Matrix.