اصول علمی مدیریت ریسک، کاربردهای عملی آن در صنایع مختلف و استراتژی‌های تصمیم‌گیری مؤثر در دنیایی نامطمئن را کاوش کنید.
علم مدیریت ریسک: یک دیدگاه جهانی
مدیریت ریسک اغلب به عنوان یک رشته کاملاً عملی تلقی می‌شود که بر تجربه و شهود تکیه دارد. با این حال، در هسته خود، مدیریت ریسک مؤثر عمیقاً در اصول علمی ریشه دارد. درک این اصول به سازمان‌ها و افراد اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، عدم قطعیت را مدیریت کنند و در چشم‌انداز جهانی که به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شود، تاب‌آوری ایجاد کنند. این پست به بررسی بنیان‌های علمی مدیریت ریسک و کاربردهای عملی آن در صنایع مختلف می‌پردازد.
درک ریسک: تعریف اصول بنیادین
پیش از پرداختن به علم، تعریف منظورمان از «ریسک» بسیار مهم است. در ساده‌ترین شکل، ریسک پتانسیل زیان یا آسیب ناشی از یک رویداد آتی است. با این حال، ریسک همچنین پتانسیل سود یا فرصت را نیز در بر می‌گیرد. عناصر کلیدی ریسک عبارتند از:
- عدم قطعیت: آینده ذاتاً نامشخص است، به این معنی که نمی‌توانیم نتایج را با قطعیت مطلق پیش‌بینی کنیم.
- احتمال: احتمال وقوع یک رویداد خاص. این اغلب به صورت درصد یا فراوانی بیان می‌شود.
- تأثیر: پیامدها یا اثرات در صورت وقوع رویداد. این می‌تواند مثبت (فرصت) یا منفی (زیان) باشد.
بنابراین، مدیریت ریسک فرآیند شناسایی، ارزیابی و کنترل ریسک‌ها برای دستیابی به اهداف خاص است. این فرآیند شامل موارد زیر است:
- شناسایی ریسک: تعیین اینکه چه ریسک‌هایی وجود دارند.
- ارزیابی ریسک: ارزیابی احتمال و تأثیر هر ریسک.
- کاهش ریسک: توسعه استراتژی‌هایی برای کاهش احتمال یا تأثیر ریسک‌های منفی، یا برای افزایش احتمال یا تأثیر ریسک‌های مثبت (فرصت‌ها).
- نظارت و کنترل ریسک: ردیابی مداوم ریسک‌ها و تنظیم استراتژی‌های کاهش در صورت لزوم.
بنیان‌های علمی مدیریت ریسک
چندین رشته علمی در درک جامع مدیریت ریسک نقش دارند:
۱. احتمال و آمار
احتمال و آمار برای ارزیابی ریسک اساسی هستند. آنها ابزارهایی را برای کمی‌سازی عدم قطعیت و تخمین احتمال نتایج مختلف فراهم می‌کنند. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- توزیع‌های احتمال: توابع ریاضی که احتمال مقادیر مختلف برای یک متغیر را توصیف می‌کنند. نمونه‌ها شامل توزیع نرمال، توزیع پواسون و توزیع نمایی هستند. اینها برای مدل‌سازی فراوانی و شدت رویدادها استفاده می‌شوند.
- استنتاج آماری: استفاده از داده‌ها برای استنتاج در مورد جمعیت‌ها یا فرآیندها. این برای تخمین پارامترهای ریسک و اعتبارسنجی مدل‌های ریسک بسیار مهم است.
- شبیه‌سازی مونت کارلو: یک تکنیک محاسباتی که از نمونه‌گیری تصادفی برای شبیه‌سازی طیف وسیعی از نتایج ممکن استفاده می‌کند. این به ویژه برای ریسک‌های پیچیده با چندین عامل متقابل مفید است. به عنوان مثال، در مدیریت ریسک مالی، می‌توان از شبیه‌سازی‌های مونت کارلو برای تخمین زیان‌های بالقوه یک سبد سرمایه‌گذاری تحت شرایط مختلف بازار استفاده کرد.
مثال: یک شرکت بیمه از علم اکچوئری (شاخه‌ای از احتمال و آمار کاربردی) برای ارزیابی ریسک بیمه کردن یک مالک خانه در برابر بلایای طبیعی استفاده می‌کند. آنها داده‌های تاریخی مربوط به فراوانی و شدت رویدادهایی مانند زلزله، سیل و آتش‌سوزی‌های جنگلی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا احتمال یک ادعای خسارت را تخمین زده و حق بیمه‌های مناسب را تعیین کنند. شرکت‌هایی که در مناطق مستعد طوفان فعالیت می‌کنند، برای مثال، دهه‌ها داده‌های آب و هوایی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و عواملی مانند شدت، مسیر و فراوانی طوفان را برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در نظر می‌گیرند.
۲. نظریه تصمیم
نظریه تصمیم چارچوبی برای انتخاب‌های منطقی تحت عدم قطعیت فراهم می‌کند. این نظریه شامل ارزیابی نتایج بالقوه تصمیمات مختلف و انتخاب گزینه‌ای است که مطلوبیت مورد انتظار را به حداکثر می‌رساند. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- ارزش مورد انتظار: میانگین وزنی نتایج ممکن یک تصمیم، که در آن وزن‌ها، احتمالات هر نتیجه هستند.
- نظریه مطلوبیت: نظریه‌ای که توصیف می‌کند افراد چگونه نتایج مختلف را ارزش‌گذاری می‌کنند. این نظریه اذعان دارد که افراد همیشه کاملاً منطقی نیستند و ترجیحات آنها می‌تواند تحت تأثیر عواملی مانند ریسک‌گریزی قرار گیرد.
- درختان تصمیم: یک ابزار گرافیکی برای تجسم نتایج ممکن یک تصمیم و احتمالات مرتبط با آنها. این به ساختاردهی تصمیمات پیچیده و شناسایی استراتژی بهینه کمک می‌کند.
مثال: یک شرکت چند ملیتی در حال بررسی گسترش فعالیت خود به یک بازار جدید است. آنها با عدم قطعیت در مورد تقاضا برای محصولات خود، محیط نظارتی و ثبات سیاسی کشور مواجه هستند. نظریه تصمیم می‌تواند به آنها کمک کند تا مزایا و ریسک‌های بالقوه این گسترش را ارزیابی کرده و تعیین کنند که آیا پیگیری آن ارزشمند است یا خیر. آنها ممکن است از یک درخت تصمیم برای ترسیم سناریوهای مختلف (به عنوان مثال، تقاضای بالا، تقاضای پایین، مقررات مطلوب، مقررات نامطلوب) و تخصیص احتمالات و بازده به هر سناریو استفاده کنند.
۳. اقتصاد رفتاری
اقتصاد رفتاری به بررسی چگونگی تأثیر عوامل روانشناختی بر تصمیم‌گیری می‌پردازد. این علم اذعان دارد که افراد همیشه منطقی نیستند و قضاوت‌های آنها می‌تواند توسط اکتشافات شناختی، احساسات و تأثیرات اجتماعی مغرضانه باشد. درک این سوگیری‌ها برای مدیریت ریسک مؤثر بسیار مهم است. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- سوگیری‌های شناختی: خطاهای سیستماتیک در تفکر که می‌تواند منجر به تصمیمات غیربهینه شود. نمونه‌ها شامل سوگیری در دسترس بودن (تخمین بیش از حد احتمال رویدادهایی که به راحتی به یاد آورده می‌شوند)، سوگیری تأییدی (جستجوی اطلاعاتی که باورهای موجود را تأیید می‌کند) و سوگیری لنگر انداختن (اتکای بیش از حد به اولین اطلاعات دریافت شده) است.
- نظریه چشم‌انداز: نظریه‌ای که توصیف می‌کند افراد چگونه سود و زیان را ارزیابی می‌کنند. این نظریه نشان می‌دهد که افراد نسبت به زیان‌ها حساس‌تر از سودها هستند و تمایل دارند در مواجهه با سودهای بالقوه ریسک‌گریز و در مواجهه با زیان‌های بالقوه ریسک‌پذیر باشند.
- اثرات قاب‌بندی: نحوه ارائه یک مسئله می‌تواند بر تصمیماتی که گرفته می‌شود تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، قاب‌بندی یک محصول به عنوان «۹۰٪ بدون چربی» جذاب‌تر از قاب‌بندی آن به عنوان «۱۰٪ چربی» است، حتی اگر هر دو معادل باشند.
مثال: در طول بحران مالی سال ۲۰۰۸، بسیاری از سرمایه‌گذاران به دلیل ترکیبی از عوامل، از جمله اعتماد به نفس بیش از حد، تفکر گروهی و عدم ارزیابی کافی پیچیدگی دارایی‌های اساسی، ریسک اوراق بهادار با پشتوانه رهن را دست کم گرفتند. اقتصاد رفتاری به توضیح اینکه چرا این سوگیری‌ها منجر به قیمت‌گذاری نادرست گسترده ریسک شد و به بحران کمک کرد، کمک می‌کند.
۴. نظریه سیستم‌ها
نظریه سیستم‌ها سازمان‌ها و محیط‌ها را به عنوان سیستم‌های به هم پیوسته می‌بیند که در آن تغییرات در یک بخش از سیستم می‌تواند اثرات موجی در کل سیستم داشته باشد. این دیدگاه برای درک ریسک‌های پیچیده‌ای که از تعاملات بین اجزای مختلف ناشی می‌شوند، ضروری است. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- وابستگی‌های متقابل: روابط بین بخش‌های مختلف یک سیستم. درک این روابط برای شناسایی شکست‌های آبشاری بالقوه بسیار مهم است.
- ویژگی‌های نوظهور: ویژگی‌هایی که از تعاملات بین بخش‌های مختلف یک سیستم به وجود می‌آیند و در خود بخش‌های منفرد وجود ندارند. پیش‌بینی این ویژگی‌ها می‌تواند دشوار باشد و می‌تواند ریسک‌های غیرمنتظره‌ای ایجاد کند.
- حلقه‌های بازخورد: فرآیندهایی که در آن خروجی یک سیستم بر ورودی آن تأثیر می‌گذارد. حلقه‌های بازخورد می‌توانند مثبت (تقویت‌کننده تغییرات) یا منفی (تضعیف‌کننده تغییرات) باشند.
مثال: یک زنجیره تأمین جهانی یک سیستم پیچیده با وابستگی‌های متقابل متعدد است. یک اختلال در یک نقطه از زنجیره (به عنوان مثال، یک فاجعه طبیعی در یک مرکز تولیدی کلیدی) می‌تواند اثرات آبشاری بر سایر بخش‌های زنجیره داشته باشد و منجر به تأخیر، کمبود و افزایش هزینه‌ها شود. نظریه سیستم‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این وابستگی‌های متقابل را درک کرده و استراتژی‌هایی برای ایجاد تاب‌آوری در زنجیره‌های تأمین خود توسعه دهند. شرکت‌ها اغلب از تکنیک‌هایی مانند آزمون استرس زنجیره‌های تأمین خود برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها استفاده می‌کنند.
۵. علم شبکه
علم شبکه ساختار و پویایی شبکه‌های پیچیده را مطالعه می‌کند. این امر به ویژه در دنیای متصل امروزی، که در آن ریسک‌ها می‌توانند به سرعت از طریق شبکه‌های اجتماعی، مالی و فناوری گسترش یابند، مرتبط است. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- توپولوژی شبکه: ترتیب گره‌ها و پیوندها در یک شبکه. توپولوژی‌های مختلف شبکه دارای ویژگی‌های متفاوتی از نظر تاب‌آوری، کارایی و آسیب‌پذیری هستند.
- معیارهای مرکزیت: معیارهایی که اهمیت گره‌های مختلف در یک شبکه را کمی‌سازی می‌کنند. شناسایی گره‌های مرکزی برای درک چگونگی انتشار ریسک‌ها از طریق شبکه بسیار مهم است.
- فرآیندهای سرایت: گسترش اطلاعات، بیماری‌ها یا شوک‌های مالی از طریق یک شبکه. درک این فرآیندها برای مدیریت ریسک‌های سیستمی ضروری است.
مثال: گسترش یک حمله سایبری از طریق اینترنت را می‌توان با استفاده از علم شبکه مدل‌سازی کرد. با تجزیه و تحلیل توپولوژی شبکه و شناسایی گره‌های کلیدی (به عنوان مثال، ارائه‌دهندگان زیرساخت‌های حیاتی)، سازمان‌ها می‌توانند استراتژی‌هایی برای جلوگیری از گسترش حمله و کاهش تأثیر آن توسعه دهند. تجزیه و تحلیل شبکه‌های ارتباطی در طول یک بحران می‌تواند بازیگران اصلی و جریان‌های اطلاعات را آشکار کند و به هماهنگی تلاش‌های واکنش کمک کند. گسترش اطلاعات نادرست آنلاین، یکی دیگر از ریسک‌های مهم مدرن، نیز از طریق تکنیک‌های علم شبکه تحلیل می‌شود.
کاربردهای عملی علم مدیریت ریسک
اصول علمی مدیریت ریسک در طیف گسترده‌ای از صنایع و زمینه‌ها قابل اجرا هستند:
۱. مدیریت ریسک مالی
مدیریت ریسک مالی از مدل‌های آماری و نظریه تصمیم برای مدیریت ریسک‌های مربوط به سرمایه‌گذاری، وام‌دهی و معاملات استفاده می‌کند. این شامل موارد زیر است:
- ریسک اعتباری: ریسک اینکه یک وام‌گیرنده از بازپرداخت وام خودداری کند.
- ریسک بازار: ریسک زیان ناشی از تغییرات قیمت‌های بازار، مانند نرخ بهره، نرخ ارز و قیمت کالاها.
- ریسک عملیاتی: ریسک زیان ناشی از خطاها، تقلب یا شکست در فرآیندهای داخلی.
مثال: یک بانک از مدل‌های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر تحلیل آماری داده‌های وام‌گیرندگان برای ارزیابی اعتبار متقاضیان وام استفاده می‌کند. آنها همچنین از مدل‌های ارزش در معرض خطر (VaR) برای تخمین زیان‌های بالقوه سبد معاملاتی خود تحت سناریوهای مختلف بازار استفاده می‌کنند. آزمون استرس نیز به شدت برای درک اینکه بانک تحت شرایط شدید اقتصادی چگونه عمل خواهد کرد، مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل‌ها به طور مداوم با استفاده از داده‌های تاریخی و تکنیک‌های آماری پیشرفته اصلاح و اعتبارسنجی می‌شوند.
۲. مدیریت ریسک سازمانی (ERM)
ERM یک رویکرد کل‌نگر به مدیریت ریسک است که مدیریت ریسک را در تمام جنبه‌های یک سازمان ادغام می‌کند. این شامل موارد زیر است:
- ریسک استراتژیک: ریسک اینکه اهداف استراتژیک یک سازمان محقق نشود.
- ریسک عملیاتی: ریسک زیان ناشی از شکست در فرآیندهای داخلی، افراد یا سیستم‌ها.
- ریسک انطباق: ریسک نقض قوانین یا مقررات.
مثال: یک شرکت تولیدی یک برنامه ERM را برای شناسایی و مدیریت ریسک‌ها در کل زنجیره ارزش خود، از تأمین مواد اولیه تا توزیع محصول، پیاده‌سازی می‌کند. این شامل ارزیابی ریسک‌های اختلالات زنجیره تأمین، مقررات زیست‌محیطی و تهدیدات امنیت سایبری است. آنها از ثبت‌های ریسک، نقشه‌های حرارتی و تحلیل سناریو برای اولویت‌بندی ریسک‌ها و توسعه استراتژی‌های کاهش استفاده می‌کنند. یک جنبه کلیدی ERM ایجاد یک فرهنگ آگاه از ریسک در سراسر سازمان است.
۳. مدیریت ریسک پروژه
مدیریت ریسک پروژه شامل شناسایی، ارزیابی و کنترل ریسک‌هایی است که می‌توانند بر تکمیل موفقیت‌آمیز یک پروژه تأثیر بگذارند. این شامل موارد زیر است:
- ریسک زمان‌بندی: ریسک اینکه یک پروژه به موقع تکمیل نشود.
- ریسک هزینه: ریسک اینکه یک پروژه از بودجه خود فراتر رود.
- ریسک فنی: ریسک اینکه یک پروژه مشخصات فنی خود را برآورده نکند.
مثال: یک شرکت ساختمانی از تکنیک‌های مدیریت ریسک پروژه برای شناسایی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با ساخت یک آسمان‌خراش جدید استفاده می‌کند. این شامل ارزیابی ریسک‌های تأخیرهای ناشی از آب و هوا، کمبود مواد و اختلافات کارگری است. آنها از ثبت‌های ریسک، شبیه‌سازی‌های مونت کارلو و برنامه‌ریزی اضطراری برای کاهش این ریسک‌ها و اطمینان از تکمیل پروژه به موقع و در چارچوب بودجه استفاده می‌کنند.
۴. مدیریت ریسک بهداشت عمومی
مدیریت ریسک بهداشت عمومی از داده‌های اپیدمیولوژیک و مدل‌های آماری برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مربوط به بیماری‌های عفونی، خطرات زیست‌محیطی و سایر تهدیدات بهداشت عمومی استفاده می‌کند. این شامل موارد زیر است:
- آمادگی برای همه‌گیری: توسعه برنامه‌هایی برای پاسخ به شیوع بیماری‌های عفونی.
- ارزیابی ریسک زیست‌محیطی: ارزیابی تأثیرات بالقوه آلاینده‌های زیست‌محیطی بر سلامت.
- ایمنی مواد غذایی: اطمینان از ایمن بودن محصولات غذایی برای مصرف.
مثال: آژانس‌های بهداشت عمومی از مدل‌های اپیدمیولوژیک برای ردیابی گسترش بیماری‌های عفونی و پیش‌بینی اثربخشی مداخلات مختلف، مانند کمپین‌های واکسیناسیون و اقدامات فاصله‌گذاری اجتماعی استفاده می‌کنند. آنها همچنین از تکنیک‌های ارزیابی ریسک برای ارزیابی خطرات بالقوه سلامتی مواد شیمیایی در غذا و آب و تعیین استانداردهای ایمنی مناسب استفاده می‌کنند. همه‌گیری کووید-۱۹ اهمیت حیاتی سیستم‌های مدیریت ریسک بهداشت عمومی قوی را برجسته کرد.
۵. مدیریت ریسک امنیت سایبری
مدیریت ریسک امنیت سایبری شامل شناسایی، ارزیابی و کنترل ریسک‌های مربوط به حملات سایبری و نشت داده‌ها است. این شامل موارد زیر است:
- مدل‌سازی تهدید: شناسایی تهدیدات و آسیب‌پذیری‌های بالقوه در سیستم‌های فناوری اطلاعات.
- پویش آسیب‌پذیری: شناسایی نقاط ضعف در نرم‌افزار و سخت‌افزار.
- پاسخ به حوادث: توسعه برنامه‌هایی برای پاسخ به حملات سایبری.
مثال: یک شرکت فناوری یک برنامه مدیریت ریسک امنیت سایبری را برای محافظت از داده‌ها و سیستم‌های حساس خود در برابر حملات سایبری پیاده‌سازی می‌کند. این شامل انجام پویش‌های آسیب‌پذیری منظم، پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی قوی و آموزش کارکنان در مورد بهترین شیوه‌های امنیت سایبری است. آنها همچنین یک برنامه پاسخ به حوادث را برای پاسخ سریع و مؤثر به هرگونه حمله سایبری که رخ می‌دهد، توسعه می‌دهند.
استراتژی‌هایی برای مدیریت ریسک مؤثر
برای مدیریت مؤثر ریسک، سازمان‌ها و افراد باید یک رویکرد سیستماتیک و پیشگیرانه اتخاذ کنند. در اینجا چند استراتژی کلیدی آورده شده است:
- توسعه یک چارچوب مدیریت ریسک: یک چارچوب مشخص برای شناسایی، ارزیابی و کنترل ریسک‌ها ایجاد کنید. این چارچوب باید شامل نقش‌ها و مسئولیت‌های واضح، سطوح تحمل ریسک تعریف شده و مکانیسم‌های گزارش‌دهی منظم باشد.
- پرورش یک فرهنگ آگاه از ریسک: فرهنگی را ترویج دهید که در آن همه افراد در سازمان از اهمیت مدیریت ریسک آگاه باشند و احساس کنند که برای شناسایی و گزارش ریسک‌ها توانمند هستند.
- استفاده از داده‌ها و تحلیل‌ها: از داده‌ها و تحلیل‌ها برای بهبود ارزیابی ریسک و تصمیم‌گیری استفاده کنید. این شامل استفاده از مدل‌های آماری، شبیه‌سازی‌ها و سایر ابزارهای تحلیلی برای کمی‌سازی ریسک‌ها و ارزیابی اثربخشی استراتژی‌های کاهش است.
- پیاده‌سازی کنترل‌های قوی: کنترل‌های مؤثری را برای کاهش ریسک‌ها پیاده‌سازی کنید. این شامل کنترل‌های فیزیکی (مانند دوربین‌های امنیتی)، کنترل‌های اداری (مانند سیاست‌ها و رویه‌ها) و کنترل‌های فنی (مانند فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ) است.
- نظارت و بازبینی ریسک‌ها: به طور مداوم ریسک‌ها را نظارت کرده و اثربخشی استراتژی‌های کاهش را بازبینی کنید. این شامل به‌روزرسانی منظم ارزیابی‌های ریسک، انجام ممیزی‌ها و یادگیری از تجربیات گذشته است.
- پذیرش تاب‌آوری: تاب‌آوری را در سیستم‌ها و فرآیندها برای مقاومت در برابر اختلالات ایجاد کنید. این شامل افزونگی، سیستم‌های پشتیبان و برنامه‌های اضطراری است.
- ارتباط مؤثر: به طور واضح و منظم در مورد ریسک‌ها و فعالیت‌های مدیریت ریسک ارتباط برقرار کنید. این شامل ارائه آموزش به کارکنان، به اشتراک‌گذاری اطلاعات ریسک با ذینفعان و گزارش‌دهی در مورد عملکرد ریسک است.
- بهبود مستمر: به طور منظم برنامه مدیریت ریسک را ارزیابی و بهبود بخشید. این شامل یادگیری از موفقیت‌ها و شکست‌ها، سازگاری با شرایط متغیر و گنجاندن فناوری‌های جدید و بهترین شیوه‌ها است.
آینده مدیریت ریسک
رشته مدیریت ریسک به طور مداوم در حال تحول است تا با چالش‌های دنیایی که به طور فزاینده‌ای پیچیده و به هم پیوسته می‌شود، روبرو شود. برخی از روندهای کلیدی عبارتند از:
- استفاده روزافزون از فناوری: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ برای بهبود ارزیابی، نظارت و کنترل ریسک استفاده می‌شوند.
- تمرکز بیشتر بر تاب‌آوری: سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای بر ایجاد تاب‌آوری برای مقاومت در برابر اختلالات و سازگاری با شرایط متغیر تمرکز می‌کنند.
- ادغام عوامل ESG: عوامل محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) در چارچوب‌های مدیریت ریسک ادغام می‌شوند.
- تأکید بر امنیت سایبری: مدیریت ریسک امنیت سایبری با افزایش فراوانی و پیچیدگی حملات سایبری، اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند.
- همکاری جهانی: همکاری بین‌المللی برای مدیریت ریسک‌های جهانی مانند تغییرات آب و هوایی، همه‌گیری‌ها و بحران‌های مالی ضروری است.
نتیجه‌گیری
علم مدیریت ریسک چارچوب قدرتمندی برای درک و مدیریت عدم قطعیت فراهم می‌کند. با به کارگیری اصول علمی از احتمال، آمار، نظریه تصمیم، اقتصاد رفتاری، نظریه سیستم‌ها و علم شبکه، سازمان‌ها و افراد می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، تاب‌آوری ایجاد کنند و به اهداف خود در دنیایی نامطمئن دست یابند. پذیرش یک رویکرد سیستماتیک و پیشگیرانه به مدیریت ریسک برای موفقیت در چشم‌انداز جهانی پیچیده امروزی ضروری است. با پیشرفت فناوری و به هم پیوسته‌تر شدن جهان، اهمیت علم مدیریت ریسک تنها به رشد خود ادامه خواهد داد.
بینش عملی: با شناسایی ۳ ریسک برتر پیش روی سازمان یا پروژه خود شروع کنید. سپس، برای هر ریسک، احتمال و تأثیر آن را ارزیابی کرده و یک برنامه کاهش مشخص تدوین کنید. ارزیابی‌های ریسک خود را به طور منظم بازبینی و به‌روزرسانی کنید تا از تهدیدات نوظهور جلوتر بمانید.