Kako koristiti podatke za upravljanje rizikom?

U današnjem brzom razvoju poslovnog krajolika, upravljanje rizikom postalo je kritički aspekt organizacijskog uspjeha. Sposobnost identifikacije, procjene i ublažavanja rizika učinkovito može značiti razliku između napredovanja i neuspjeha na konkurentnom tržištu. Kao dobavljač podataka razumijem ključnu ulogu koju podaci igraju u upravljanju rizikom. U ovom blogu ću istražiti kako organizacije mogu iskoristiti podatke kako bi poboljšali svoje strategije upravljanja rizikom.

Razumijevanje uloge podataka u upravljanju rizikom

Podaci su temelj efikasnog upravljanja rizikom. Pruža uvide potrebne za identifikaciju potencijalnih rizika, procijeniti njihovu vjerojatnost i utjecaj i razviti odgovarajuće strategije ublažavanja. Prikupljanjem i analizom relevantnih podataka, organizacije mogu steći sveobuhvatno razumijevanje svog profila rizika i donositi informirane odluke kako bi zaštitili svoju imovinu, reputaciju i donju liniju.

Jedna od ključnih prednosti korištenja podataka za upravljanje rizikom je mogućnost identifikacije rano identificiranja rizika. Praćenje ključnih pokazatelja i trendova, organizacije mogu otkriti potencijalne prijetnje prije nego što eskaliraju u glavne probleme. Na primjer, financijska institucija može koristiti analitiku podataka za nadgledanje trendova na tržištu, ponašanju kupaca i regulatorne promjene u prepoznavanju potencijalnih kreditnih rizika ili prevara.

Još jedna prednost upravljanja rizikom od prednosti podataka je sposobnost tačno kvantificiranja rizika. Korištenjem statističkih modela i algoritama, organizacije mogu dodijeliti vjerojatnosti i potencijalne gubitke različitim rizicima, omogućavajući im da prioritetju svoje ublažavanje napora. Ovaj pristup pomaže organizacijama izdvojiti svoje resurse efikasnije i usredotočiti se na rizike koji predstavljaju najveću prijetnju svom poslu.

Prikupljanje i upravljanje podacima za upravljanje rizikom

Prvi korak u korištenju podataka za upravljanje rizikom je prikupljanje relevantnih podataka iz različitih izvora. To može uključivati interne podatke kao što su finansijski izvještaji, operativni izvještaji i baze podataka kupaca, kao i vanjski podaci kao što su istraživanje tržišta, mjerila industrije i regulatorne prijave. Važno je osigurati da su prikupljeni podaci precizni, potpuni i ažurni za postizanje pouzdanih procjena rizika.

Nakon što se podaci prikupljaju, treba ga biti organizirano i efikasno upravljano. To uključuje pohranjivanje podataka u sigurnom i pristupačnom bazu podataka, čišćenje i provjeru podataka za uklanjanje bilo kakvih grešaka ili nedosljednosti i integriranje podataka iz različitih izvora za stvaranje sveobuhvatnog profila rizika organizacije. Alati i tehnologije upravljanja podacima kao što su skladišta podataka, jezera za podatke i upravljanje podacima mogu pomoći organizacijama koji pojednostave ove procese i osigurati kvalitet i integritet svojih podataka.

Analiziranje podataka za procjenu rizika

Nakon što se podaci prikupljaju i upravljaju, sljedeći korak je analizirati ga za procjenu profila rizika organizacije. Postoji nekoliko tehnika analize podataka koje se mogu koristiti za procjenu rizika, uključujući statističku analizu, mašinsko učenje i prediktivno modeliranje.

Statistička analiza uključuje korištenje matematičkih modela i algoritma za analizu povijesnih podataka i identificirati obrasce i trendove. Ovo može pomoći organizacijama da shvate vjerojatnost i potencijalni utjecaj različitih rizika i razviju strategije ublažavanja rizika na osnovu tih uvida. Na primjer, proizvodna kompanija može koristiti statističku analizu za identifikaciju faktora koji doprinose kašnjenju proizvodnje ili pitanjima kvaliteta i preduzimaju proaktivne mjere za rješavanje.

Mašinsko učenje podskup je umjetne inteligencije koja koristi algoritme za učenje iz podataka i izvršavanje predviđanja ili odluka bez izričito programiranja. Tehnike mašine kao što su klasifikacija, regresija i klasteriranje mogu se koristiti za analizu velikih količina podataka i identificirati obrasce i odnose koji možda nisu očigledni koristeći tradicionalne statističke metode. Na primjer, pružatelj zdravstvene zaštite može koristiti mašinsko učenje za predviđanje stope readmisije pacijenta na temelju njihove medicinske istorije, demografije i ishode liječenja i razviti personaliziranu planu za smanjenje rizika od readmisije.

Prediktivno modeliranje uključuje korištenje tehnika statističke i mašinske učenje za izgradnju modela koji mogu predvidjeti buduće događaje ili rezultate na temelju povijesnih podataka. Prediktivni modeli mogu se koristiti za predviđanje rizika poput kreditnih zadanih zadataka, volatilnosti tržišta i prirodne katastrofe i organizacija pomoći razvijaju strategije upravljanja proaktivnim upravljanjem rizikom. Na primjer, osiguravajuće društvo može koristiti prediktivno modeliranje za procjenu vjerojatnosti i potencijalnih troškova potraživanja i postaviti odgovarajuće premije za pokrivanje ovih rizika.

Korištenje podataka za ublažavanje rizika

Nakon što se rizici identificiraju i ocjenjuju, sljedeći korak je razvijanje i provođenje strategija ublažavanja rizika. Podaci mogu reproducirati ključnu ulogu u ovom procesu pružanjem uvida u efikasnost različitih mjera ublažavanja i pomoći organizacijama nadgledati i ocjenjuju njihove performanse upravljanja rizikom.

Na primjer, cyber-tužba može koristiti analitiku podataka za praćenje mrežnog prometa i otkrivanje potencijalnih sigurnosnih prijetnji u stvarnom vremenu. Analizom obrazaca i anomalija u podacima kompanija može identificirati i blokirati zlonamjerne aktivnosti prije nego što izađu na štetu. Kompanija također može koristiti podatke za procjenu učinkovitosti njegovih sigurnosnih kontrola i izvršiti prilagođavanja po potrebi za poboljšanje cjelokupnog osiguranja.

Drugi primer je kompanija za upravljanje lancem opskrbe koja koristi podatke za optimizaciju svojih nivoa zaliha i smanjenje rizika od skladišta ili overskocking. Analizom povijesnih prodajnih podataka, tržišnim trendovima i performansama dobavljača, kompanija može predvidjeti da precizno zahtijevaju i prilagođavaju svoje nivoe zaliha u skladu s tim. Ovaj pristup pomaže kompaniji da skvim troškovi s inventarom koji osigurava da ima dovoljno zaliha za ispunjavanje zahtjeva kupaca.

Alati i tehnologije za upravljanje rizikom od prenosa podataka

Na raspolaganju je nekoliko alata i tehnologija koje mogu pomoći organizacijama da implementiraju strategije upravljanja rizikom koje upravljaju podacima. Oni uključuju platforme za analitiku podataka, softver za upravljanje rizikom i alate za vizualizaciju.

Platforme analitike podataka kao što su Tableau, Powerbi i QlikView pružaju organizacijama mogućnost analize i vizualizacije velikih količina podataka brzo i lako. Ove platforme nude niz značajki i mogućnosti kao što su istraživanje podataka, modeliranje podataka i vizualizaciju podataka koji mogu pomoći organizacijama da dobiju uvide u svoj profil rizika i donose informirane odluke.

Softver za upravljanje rizikom kao što su RSA Archer, MetricStream i SAP GRC pružaju organizacijama sa sveobuhvatnim apartmanima alata i funkcija za upravljanje rizicima u cijelom preduzeću. Ova softverska rješenja nude mogućnosti, kao što su procjena rizika, ublažavanje rizika, upravljanje usklađenosti i izvještavanje koje mogu pomoći organizacijama koje pokreću procese upravljanja rizikom i poboljšaju svoje cjelokupne performanse upravljanja rizikom.

Alati za vizualizaciju kao što su D3.JS, Highcharts i Fortly pružaju organizacijama sa mogućnošću stvaranja interaktivnih i angažiranja vizualizacije njihovih podataka. Ovi alati mogu pomoći organizacijama da efikasno prenose svoj profil rizika i upravljanju dionicima i donosiocima odluka.

Na primjer, kada se bavite složenim podacima vezanim za digitalnu serijsku analizu, alati poputDSA8300 TEKTRONIX digitalni serijski analizator,DSA72004B TEKTRONIX Digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS / S, 4 Ch., iDSA72004 TEKTRONIX Digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS / S, 4 Ch.može biti neprocjenjiv. Ovi analizatori nude mogućnosti visoke performanse analize podataka koji mogu pomoći u identificiranju i upravljanju rizicima povezanim s digitalnim serijskim podacima.

Zaključak

Zaključno, podaci su moćan alat za upravljanje rizikom. Prikupljanjem, upravljanjem, analizom i korištenjem podataka mogu steći sveobuhvatno razumjeti svoj profil rizika, preinačići rano pojavljivanje rizika, precizno kvantitirati rizike, razviti i provoditi efikasne strategije ublažavanja rizika i evaluaciju njihovih performansi upravljanja rizikom. Kao dobavljač podataka, posvećen sam pomaganju organizacijama iskoristiti podatke kako bi poboljšali svoje mogućnosti upravljanja rizikom i ostvare svoje poslovne ciljeve.

Ako ste zainteresirani za učenje o tome kako naša rješenja podataka mogu vam pomoći da poboljšate strategije upravljanja rizikom, slobodno nas kontaktirajte za savjetovanje. Radujemo se priliku da radimo s vama i pomognemo vam da se krećete složenim svijetom upravljanja rizikom.

Reference

• Kaplan, RS i Mikes, A. (2012). Upravljanje rizikom: novi okvir. Harvard Business recenzija, 90 (6), 60-69.
• Coso. (2017). Upravljanje rizikom preduzeća - integriranje sa strategijom i performansama. Odbor za sponzoriranje organizacija Komisije za treseriju.
• SAS. (2021). Rješenja za upravljanje rizikom. Dohvaćen sa https://www.sas.com/en_us/solutions/risk-management.html