Перевод статьи "What Is Risk Analytics?" автора UJJWAL PARWAL выполнил Вадим Сеничев

Анализ рисков — жизненно важный компонент управления рисками, который использует статистические модели, анализ данных и методы прогнозного моделирования для экспертной оценки, измерения и снижения рисков в различных областях.

В этой статье мы углубимся в определение анализа рисков, обсудим его важность и рассмотрим разнообразные области применения.

Определение анализа рисков

Анализ рисков использует анализ данных и статистические методы для систематического и упреждающего выявления, измерения и управления рисками. Он включает в себя сбор и анализ данных, чтобы получить представление о потенциальных рисках, их вероятности и потенциальном эффекте. Используя эту информацию, организации могут принимать обоснованные решения по снижению рисков и оптимизации стратегий управления рисками.

Важность анализа рисков

Выявление и оценка рисков. Анализ рисков позволяет организациям выявлять и оценивать потенциальные риски и уязвимости в своих операциях, процессах или проектах. Оценивая исторические данные и закономерности, организации могут предвидеть потенциальные риски и принять упреждающие меры для минимизации их воздействия.

Поддержка принятия решений. Анализ рисков предоставляет ценную информацию, которая помогает в процессах принятия решений. Это позволяет организациям оценивать различные сценарии риска, понимать потенциальные последствия различных действий и выбирать наиболее подходящие стратегии снижения рисков.

Улучшенное распределение ресурсов. Используя анализ рисков, организации могут более эффективно распределять свои ресурсы. Анализ позволяет расставить приоритеты в распределении ресурсов в наиболее критические области, выявляя области высокого риска, минимизируя потенциальные потери и оптимизируя использование ресурсов.

Усовершенствованные стратегии управления рисками. Анализ рисков позволяет организациям разрабатывать надежные стратегии управления рисками. Организации могут осуществлять превентивные меры, разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях, анализировать исторические данные, выявлять тенденции, оценивать вероятности рисков и повышать общую эффективность управления рисками.

Использование анализа рисков в отраслях

• Финансовый сектор. Анализ рисков играет решающую роль в финансовой отрасли. Он помогает финансовым учреждениям оценивать кредитные, рыночные и операционные риски. Финансовые учреждения могут прогнозировать потенциальные риски, анализируя исторические рыночные данные и принимая обоснованные инвестиционные решения.

• Страховая отрасль. Анализ рисков широко используется в страховом секторе для оценки рисков и определения страховых премий. Анализируя данные о клиентах, исторические данные о претензиях и другие соответствующие факторы, страховщики могут точно оценить потенциальные риски и соответствующим образом оценить стоимость своих полисов.

• Управление цепочками поставок. Аналитика рисков помогает организациям выявлять и управлять рисками в своих цепочках поставок. Организации могут заранее выявлять потенциальные сбои, снижать риски и оптимизировать операции своей цепочки поставок, анализируя данные, связанные с поставщиками, логистикой и структурами спроса.

• Здравоохранение. В сфере здравоохранения анализ рисков используется для оценки и управления рисками, связанными с безопасностью пациентов, клиническими результатами и операционной эффективностью. Анализируя данные о пациентах, поставщики медицинских услуг могут выявлять закономерности и потенциальные риски, что позволяет им принимать профилактические меры и улучшать уход за пациентами.

• Кибербезопасность. Анализ рисков имеет решающее значение в области кибербезопасности. Организации могут выявлять потенциальные нарушения безопасности, обнаруживать аномалии и принимать превентивные меры для защиты от киберугроз путем анализа сетевого трафика, поведения пользователей и системных журналов.

Инструменты и технологии, используемые при анализе рисков

Анализ рисков опирается на различные инструменты и технологии для сбора, анализа и интерпретации данных для эффективного управления рисками. Вот некоторые важные инструменты и технологии, обычно используемые в анализе рисков.

• Платформы анализа данных. Эти платформы предоставляют комплексный набор инструментов для сбора, очистки, преобразования и анализа данных. Примеры включают популярные языки программирования, такие как Python и R, а также специализированные аналитические платформы, такие как SAS, MATLAB и Tableau. Эти платформы позволяют специалистам по данным и аналитикам выполнять расширенный статистический анализ, создавать визуализации и строить прогнозные модели.

• Машинное обучение и искусственный интеллект. При анализе рисков широко используются алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы могут автоматически изучать закономерности и взаимосвязи на основе больших массивов данных, помогая выявлять потенциальные риски и предсказывать будущие результаты. Такие методы, как деревья решений, случайные леса, нейронные сети и машины опорных векторов, обычно используются для моделирования, классификации и регрессионного анализа рисков.

• Программное обеспечение для оценки и управления рисками. Эти программные решения предоставляют специальные инструменты для оценки, измерения и управления рисками. Они часто включают моделирование сценариев, оценку рисков и отчетность о рисках. Популярное программное обеспечение для управления рисками включает RiskMetrics, OpenPages и Active Risk Manager. Эти системы помогают организациям оптимизировать процессы управления рисками и совершенствовать процесс принятия решений.

• Технологии больших данных. В условиях экспоненциального роста данных технологии больших данных имеют решающее значение для обработки и анализа огромных объемов структурированных и неструктурированных данных. Такие инструменты, как Apache Hadoop, Apache Spark и базы данных NoSQL, позволяют аналитикам рисков эффективно обрабатывать и анализировать большие наборы данных. Технологии больших данных также облегчают обработку данных в реальном времени и позволяют организациям быстро получать ценную информацию.

• Инструменты визуализации. Визуализация данных является важным компонентом анализа рисков, поскольку помогает передавать сложную информацию в визуально привлекательной и простой для понимания форме. Такие инструменты, как Tableau, Power BI и D3.js, позволяют аналитикам создавать интерактивные диаграммы, графики и информационные панели, позволяя заинтересованным сторонам получать ценную информацию и принимать обоснованные решения на основе визуального представления данных о рисках.

• Программное обеспечение для моделирования рисков. Программное обеспечение для моделирования рисков специально разработано для создания, проверки и имитации моделей рисков. Эти инструменты помогают аналитикам создавать математические модели для учета различных факторов риска и их взаимодействия. Они помогают моделировать различные сценарии, оценивать влияние рисков и оценивать эффективность стратегий снижения рисков. Примеры программного обеспечения для моделирования рисков включают @RISK, Palisade DecisionTools Suite и Oracle Crystal Ball.

• Инструменты интеграции и управления данными. Анализ рисков часто включает интеграцию данных из нескольких источников, таких как внутренние базы данных, внешние рыночные данные и сторонние источники. Инструменты интеграции данных, такие как Informatica, Talend и Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), помогают консолидировать и преобразовывать данные из различных источников в единый формат для анализа. Кроме того, инструменты управления данными обеспечивают качество, безопасность и соответствие данных.

Важно отметить, что выбор инструментов и технологий зависит от конкретных требований и ресурсов организации. Выбор подходящих инструментов должен соответствовать сложности задач по анализу рисков, объему данных, бюджетным соображениям и опыту группы по анализу рисков.

Глобальный рынок аналитики рисков

По данным RationalStat, ожидается, что глобальный рынок анализа рисков будет расти в среднем на 12,4% в течение прогнозируемого периода 2023–2028 годов. Рынок риск-аналитики движим несколькими ключевыми факторами, способствующими его росту и распространению.

Современные организации генерируют огромные объемы данных из различных источников, включая внутренние системы, взаимодействие с клиентами, социальные сети и внешние каналы данных. Растущая сложность и объем данных ставят перед предприятиями задачу эффективного выявления и управления рисками. Решения для анализа рисков помогают организациям анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и обнаруживать потенциальные риски или аномалии в режиме реального времени, обеспечивая упреждающее управление рисками и принятие решений.

Заключение

Анализ рисков — это мощный инструмент, который помогает организациям выявлять, оценивать и эффективно управлять рисками. Организации могут принимать обоснованные решения, оптимизировать распределение ресурсов и разрабатывать надежные стратегии управления рисками, используя методы анализа данных и статистические модели. 

От финансов до здравоохранения, аналитика рисков находит применение в различных отраслях, способствуя более эффективному принятию решений, улучшению управления рисками и общей устойчивости организации. Использование анализа рисков может дать организациям возможность заранее ориентироваться в условиях неопределенности и снижать потенциальные риски.

Рекомендовано

Наталия Анфёрова: CPM

13 февраля в 15:32

16

3996

Елена Ксенофонтова: Клиентоориентированность как термин и как явление. Часть 4

23 мая в 16:06

4299

• Обучаем и внедряем с 1999 года! Создадим систему вместе и вперед за результатом!
• Всё что нужно знать участнику проекта в онлайн курсе "Бережливое Производство И Шесть Сигма. Базовый". Обязателен для успешных проектов в вашей компании.