Rizikos valdymo mokslas: pasaulinė perspektyva

Rizikos valdymas dažnai suvokiamas kaip grynai praktinė disciplina, paremta patirtimi ir intuicija. Tačiau savo esme veiksmingas rizikos valdymas yra giliai įsišaknijęs moksliniuose principuose. Šių principų supratimas leidžia organizacijoms ir asmenims priimti labiau pagrįstus sprendimus, naviguoti neapibrėžtumo sąlygomis ir didinti atsparumą vis sudėtingesniame pasauliniame kontekste. Šiame įraše nagrinėjami moksliniai rizikos valdymo pagrindai ir jo praktinis pritaikymas įvairiose pramonės šakose.

Rizikos supratimas: pagrindų apibrėžimas

Prieš gilinantis į mokslą, svarbu apibrėžti, ką mes vadiname „rizika“. Paprasčiausia forma rizika yra galimas nuostolis ar žala, atsirandanti dėl ateities įvykio. Tačiau rizika taip pat apima galimą naudą ar galimybę. Pagrindiniai rizikos elementai yra:

• Neapibrėžtumas: Ateitis iš prigimties yra neapibrėžta, o tai reiškia, kad negalime numatyti rezultatų su absoliučiu tikrumu.
• Tikimybė: Konkretaus įvykio tikimybė. Ji dažnai išreiškiama procentais arba dažniu.
• Poveikis: Pasekmės ar efektai, jei įvykis įvyksta. Jis gali būti teigiamas (galimybė) arba neigiamas (nuostolis).

Taigi, rizikos valdymas yra rizikų nustatymo, vertinimo ir kontrolės procesas, siekiant konkrečių tikslų. Šis procesas apima:

• Rizikos nustatymas: Nustatymas, kokios rizikos egzistuoja.
• Rizikos vertinimas: Kiekvienos rizikos tikimybės ir poveikio įvertinimas.
• Rizikos mažinimas: Strategijų kūrimas, siekiant sumažinti neigiamų rizikų tikimybę ar poveikį, arba padidinti teigiamų rizikų (galimybių) tikimybę ar poveikį.
• Rizikos stebėjimas ir kontrolė: Nuolatinis rizikų stebėjimas ir mažinimo strategijų koregavimas pagal poreikį.

Moksliniai rizikos valdymo pagrindai

Prie išsamaus rizikos valdymo supratimo prisideda kelios mokslo disciplinos:

1. Tikimybės ir statistika

Tikimybės ir statistika yra rizikos vertinimo pagrindas. Jos suteikia įrankius neapibrėžtumui kiekybiškai įvertinti ir įvairių rezultatų tikimybei apskaičiuoti. Pagrindinės sąvokos apima:

• Tikimybių skirstiniai: Matematinės funkcijos, apibūdinančios skirtingų kintamojo reikšmių tikimybę. Pavyzdžiai apima normalųjį skirstinį, Puasono skirstinį ir eksponentinį skirstinį. Jie naudojami modeliuoti įvykių dažnį ir sunkumą.
• Statistinė išvada: Duomenų naudojimas išvadoms apie populiacijas ar procesus daryti. Tai yra labai svarbu vertinant rizikos parametrus ir tikrinant rizikos modelius.
• Monte Karlo modeliavimas: Skaičiavimo metodas, kuris naudoja atsitiktinę atranką, siekiant imituoti įvairius galimus rezultatus. Tai ypač naudinga sudėtingoms rizikoms su keliais sąveikaujančiais veiksniais. Pavyzdžiui, finansinės rizikos valdyme Monte Karlo modeliavimas gali būti naudojamas įvertinti galimus investicijų portfelio nuostolius esant skirtingoms rinkos sąlygoms.

Pavyzdys: Draudimo bendrovė naudoja aktuarinį mokslą (taikomosios tikimybių teorijos ir statistikos šaką), kad įvertintų riziką, draudžiant namo savininką nuo stichinių nelaimių. Jie analizuoja istorinius duomenis apie tokių įvykių kaip žemės drebėjimai, potvyniai ir miškų gaisrai dažnį ir sunkumą, kad įvertintų pretenzijos tikimybę ir nustatytų atitinkamas įmokas. Įmonės, veikiančios vietovėse, kuriose dažni uraganai, pavyzdžiui, analizuos dešimtmečių orų duomenis, atsižvelgdamos į tokius veiksnius kaip audros intensyvumas, trajektorija ir dažnumas, kad sukurtų prognozavimo modelius.

2. Sprendimų teorija

Sprendimų teorija suteikia pagrindą racionaliems sprendimams priimti neapibrėžtumo sąlygomis. Ji apima galimų skirtingų sprendimų rezultatų vertinimą ir pasirinkimą varianto, kuris maksimaliai padidina laukiamą naudą. Pagrindinės sąvokos apima:

• Laukiama vertė: Svertinis sprendimo galimų rezultatų vidurkis, kur svoriai yra kiekvieno rezultato tikimybės.
• Naudingumo teorija: Teorija, apibūdinanti, kaip asmenys vertina skirtingus rezultatus. Ji pripažįsta, kad asmenys ne visada yra grynai racionalūs ir kad jų pageidavimus gali paveikti tokie veiksniai kaip rizikos vengimas.
• Sprendimų medžiai: Grafinis įrankis, skirtas vizualizuoti galimus sprendimo rezultatus ir su jais susijusias tikimybes. Tai padeda struktūrizuoti sudėtingus sprendimus ir nustatyti optimalią strategiją.

Pavyzdys: Tarptautinė korporacija svarsto galimybę plėstis į naują rinką. Ji susiduria su neapibrėžtumu dėl savo produktų paklausos, reguliacinės aplinkos ir šalies politinio stabilumo. Sprendimų teorija gali padėti jiems įvertinti galimą plėtros naudą ir riziką bei nustatyti, ar verta to siekti. Jie gali naudoti sprendimų medį, kad nubraižytų skirtingus scenarijus (pvz., didelė paklausa, maža paklausa, palankūs reglamentai, nepalankūs reglamentai) ir priskirtų tikimybes bei išmokas kiekvienam scenarijui.

3. Elgsenos ekonomika

Elgsenos ekonomika tiria, kaip psichologiniai veiksniai veikia sprendimų priėmimą. Ji pripažįsta, kad asmenys ne visada yra racionalūs ir kad jų sprendimus gali paveikti kognityvinės euristikos, emocijos ir socialinės įtakos. Suprasti šiuos šališkumus yra labai svarbu efektyviam rizikos valdymui. Pagrindinės sąvokos apima:

• Kognityviniai šališkumai: Sisteminės mąstymo klaidos, galinčios lemti neoptimalius sprendimus. Pavyzdžiai apima prieinamumo šališkumą (pervertinant lengvai prisimenamų įvykių tikimybę), patvirtinimo šališkumą (ieškant informacijos, patvirtinančios esamus įsitikinimus) ir „inkaro“ šališkumą (per daug pasikliaujant pirmąja gauta informacija).
• Perspektyvos teorija: Teorija, apibūdinanti, kaip asmenys vertina pelną ir nuostolius. Ji teigia, kad asmenys yra jautresni nuostoliams nei pelnui ir kad jie linkę vengti rizikos, kai susiduria su galimu pelnu, bet linkę rizikuoti, kai susiduria su galimais nuostoliais.
• Formavimo efektai: Būdas, kuriuo problema yra pateikiama, gali paveikti priimamus sprendimus. Pavyzdžiui, apibūdinti produktą kaip „90 % be riebalų“ yra patraukliau nei apibūdinti jį kaip „10 % riebalų“, nors tai yra tas pats.

Pavyzdys: 2008 m. finansų krizės metu daugelis investuotojų nepakankamai įvertino su hipotekos obligacijomis susijusią riziką dėl veiksnių derinio, įskaitant per didelį pasitikėjimą, grupinį mąstymą ir nesugebėjimą tinkamai įvertinti pagrindinių aktyvų sudėtingumo. Elgsenos ekonomika padeda paaiškinti, kodėl šie šališkumai lėmė plačiai paplitusį neteisingą rizikos įkainojimą ir prisidėjo prie krizės.

4. Sistemų teorija

Sistemų teorija organizacijas ir aplinkas laiko tarpusavyje susijusiomis sistemomis, kuriose pokyčiai vienoje sistemos dalyje gali sukelti grandininę reakciją visoje sistemoje. Ši perspektyva yra būtina norint suprasti sudėtingas rizikas, kylančias dėl skirtingų komponentų sąveikos. Pagrindinės sąvokos apima:

• Tarpusavio priklausomybės: Ryšiai tarp skirtingų sistemos dalių. Suprasti šiuos ryšius yra labai svarbu nustatant galimus kaskadinius gedimus.
• Atsirandančios savybės: Savybės, kurios atsiranda dėl sąveikos tarp skirtingų sistemos dalių ir kurių nėra atskirose dalyse. Šias savybes gali būti sunku numatyti ir jos gali sukelti netikėtų rizikų.
• Grįžtamojo ryšio ciklai: Procesai, kuriuose sistemos išvestis veikia jos įvestį. Grįžtamojo ryšio ciklai gali būti teigiami (stiprinantys pokyčius) arba neigiami (slopinantys pokyčius).

Pavyzdys: Pasaulinė tiekimo grandinė yra sudėtinga sistema su daugybe tarpusavio priklausomybių. Sutrikimas viename grandinės taške (pvz., stichinė nelaimė pagrindinėje gamykloje) gali turėti kaskadinį poveikį kitoms grandinės dalims, sukeldamas vėlavimus, trūkumus ir padidėjusias išlaidas. Sistemų teorija padeda organizacijoms suprasti šias tarpusavio priklausomybes ir kurti strategijas, kaip padidinti savo tiekimo grandinių atsparumą. Įmonės dažnai naudoja tokius metodus kaip tiekimo grandinių testavimas nepalankiausiomis sąlygomis, kad nustatytų pažeidžiamumą.

5. Tinklų mokslas

Tinklų mokslas tiria sudėtingų tinklų struktūrą ir dinamiką. Tai ypač aktualu šiandieniniame tarpusavyje susijusiame pasaulyje, kuriame rizika gali greitai plisti per socialinius, finansinius ir technologinius tinklus. Pagrindinės sąvokos apima:

• Tinklo topologija: Mazgų ir jungčių išdėstymas tinkle. Skirtingos tinklo topologijos turi skirtingas savybes atsparumo, efektyvumo ir pažeidžiamumo požiūriu.
• Centriškumo matai: Metrikos, kiekybiškai įvertinančios skirtingų mazgų svarbą tinkle. Centriškumo mazgų nustatymas yra labai svarbus norint suprasti, kaip rizika gali plisti per tinklą.
• Užkrato plitimo procesai: Informacijos, ligų ar finansinių sukrėtimų plitimas tinkle. Suprasti šiuos procesus yra būtina norint valdyti sistemines rizikas.

Pavyzdys: Kibernetinės atakos plitimas internetu gali būti modeliuojamas naudojant tinklų mokslą. Analizuodamos tinklo topologiją ir nustatydamos pagrindinius mazgus (pvz., kritinės infrastruktūros teikėjus), organizacijos gali kurti strategijas, kaip užkirsti kelią atakos plitimui ir sumažinti jos poveikį. Komunikacijos tinklų analizė krizės metu gali atskleisti pagrindinius veikėjus ir informacijos srautus, padedant koordinuoti reagavimo pastangas. Dezinformacijos plitimas internete, dar viena svarbi šiuolaikinė rizika, taip pat analizuojama tinklų mokslo metodais.

Praktinis rizikos valdymo mokslo pritaikymas

Moksliniai rizikos valdymo principai taikomi įvairiose pramonės šakose ir kontekstuose:

1. Finansinės rizikos valdymas

Finansinės rizikos valdymas naudoja statistinius modelius ir sprendimų teoriją, kad valdytų rizikas, susijusias su investicijomis, skolinimu ir prekyba. Tai apima:

• Kredito rizika: Rizika, kad skolininkas neįvykdys paskolos įsipareigojimų.
• Rinkos rizika: Rizika patirti nuostolių dėl rinkos kainų, tokių kaip palūkanų normos, valiutų kursai ir prekių kainos, pokyčių.
• Veiklos rizika: Rizika patirti nuostolių dėl klaidų, sukčiavimo ar vidinių procesų gedimų.

Pavyzdys: Bankas naudoja kredito vertinimo modelius, pagrįstus statistine skolininkų duomenų analize, kad įvertintų paskolos paraiškų teikėjų kreditingumą. Jie taip pat naudoja Rizikos vertės (VaR) modelius, kad įvertintų galimus savo prekybos portfelio nuostolius esant skirtingiems rinkos scenarijams. Taip pat plačiai naudojamas testavimas nepalankiausiomis sąlygomis, siekiant suprasti, kaip bankui sektųsi esant ekstremalioms ekonominėms sąlygoms. Šie modeliai yra nuolat tobulinami ir tikrinami naudojant istorinius duomenis ir pažangius statistinius metodus.

2. Įmonės rizikos valdymas (ERM)

ERM yra holistinis požiūris į rizikos valdymą, kuris integruoja rizikos valdymą į visus organizacijos aspektus. Tai apima:

• Strateginė rizika: Rizika, kad organizacijos strateginiai tikslai nebus pasiekti.
• Veiklos rizika: Rizika patirti nuostolių dėl gedimų vidiniuose procesuose, žmonių ar sistemų klaidų.
• Atitikties rizika: Rizika pažeisti įstatymus ar reglamentus.

Pavyzdys: Gamybos įmonė įgyvendina ERM programą, siekdama nustatyti ir valdyti rizikas visoje savo vertės grandinėje, nuo žaliavų tiekimo iki produktų platinimo. Tai apima tiekimo grandinės sutrikimų, aplinkosaugos reglamentų ir kibernetinio saugumo grėsmių rizikos vertinimą. Jie naudoja rizikos registrus, rizikos žemėlapius ir scenarijų analizę, kad nustatytų rizikos prioritetus ir sukurtų mažinimo strategijas. Svarbus ERM aspektas yra sukurti riziką suvokiančią kultūrą visoje organizacijoje.

3. Projektų rizikos valdymas

Projektų rizikos valdymas apima rizikų, galinčių paveikti sėkmingą projekto užbaigimą, nustatymą, vertinimą ir kontrolę. Tai apima:

• Grafiko rizika: Rizika, kad projektas nebus baigtas laiku.
• Sąnaudų rizika: Rizika, kad projektas viršys savo biudžetą.
• Techninė rizika: Rizika, kad projektas neatitiks techninių specifikacijų.

Pavyzdys: Statybos įmonė naudoja projektų rizikos valdymo metodus, kad nustatytų ir valdytų rizikas, susijusias su naujo dangoraižio statyba. Tai apima oro sąlygų vėlavimų, medžiagų trūkumo ir darbo ginčų rizikos vertinimą. Jie naudoja rizikos registrus, Monte Karlo modeliavimą ir nenumatytų atvejų planavimą, kad sumažintų šias rizikas ir užtikrintų, jog projektas bus baigtas laiku ir neviršijant biudžeto.

4. Visuomenės sveikatos rizikos valdymas

Visuomenės sveikatos rizikos valdymas naudoja epidemiologinius duomenis ir statistinius modelius, kad įvertintų ir valdytų rizikas, susijusias su infekcinėmis ligomis, aplinkos pavojais ir kitomis visuomenės sveikatos grėsmėmis. Tai apima:

• Pasirengimas pandemijai: Planų rengimas reaguoti į infekcinių ligų protrūkius.
• Aplinkos rizikos vertinimas: Galimo aplinkos teršalų poveikio sveikatai vertinimas.
• Maisto sauga: Užtikrinimas, kad maisto produktai yra saugūs vartoti.

Pavyzdys: Visuomenės sveikatos agentūros naudoja epidemiologinius modelius, kad stebėtų infekcinių ligų plitimą ir prognozuotų skirtingų intervencijų, tokių kaip skiepijimo kampanijos ir socialinio atstumo priemonės, veiksmingumą. Jos taip pat naudoja rizikos vertinimo metodus, kad įvertintų galimą cheminių medžiagų maiste ir vandenyje riziką sveikatai ir nustatytų atitinkamus saugos standartus. COVID-19 pandemija pabrėžė kritinę tvirtų visuomenės sveikatos rizikos valdymo sistemų svarbą.

5. Kibernetinio saugumo rizikos valdymas

Kibernetinio saugumo rizikos valdymas apima rizikų, susijusių su kibernetinėmis atakomis ir duomenų pažeidimais, nustatymą, vertinimą ir kontrolę. Tai apima:

• Grėsmių modeliavimas: Galimų grėsmių ir pažeidžiamumų nustatymas IT sistemose.
• Pažeidžiamumų skenavimas: Programinės ir techninės įrangos silpnųjų vietų nustatymas.
• Reagavimas į incidentus: Planų rengimas reaguoti į kibernetines atakas.

Pavyzdys: Technologijų įmonė įgyvendina kibernetinio saugumo rizikos valdymo programą, siekdama apsaugoti savo jautrius duomenis ir sistemas nuo kibernetinių atakų. Tai apima reguliarų pažeidžiamumų skenavimą, griežtų prieigos kontrolės priemonių įgyvendinimą ir darbuotojų mokymą kibernetinio saugumo geriausios praktikos klausimais. Jie taip pat parengia reagavimo į incidentus planą, kad greitai ir efektyviai reaguotų į bet kokias įvykusias kibernetines atakas.

Veiksmingo rizikos valdymo strategijos

Siekdamos veiksmingai valdyti riziką, organizacijos ir asmenys turėtų laikytis sistemingo ir iniciatyvaus požiūrio. Štai keletas pagrindinių strategijų:

1. Sukurkite rizikos valdymo sistemą: Nustatykite aiškią rizikų nustatymo, vertinimo ir kontrolės sistemą. Ši sistema turėtų apimti aiškius vaidmenis ir atsakomybę, apibrėžtus rizikos tolerancijos lygius ir reguliarius ataskaitų teikimo mechanizmus.
2. Skatinkite riziką suvokiančią kultūrą: Skatinkite kultūrą, kurioje kiekvienas organizacijos narys supranta rizikos valdymo svarbą ir jaučiasi įgalintas nustatyti rizikas ir apie jas pranešti.
3. Naudokite duomenis ir analitiką: Pasitelkite duomenis ir analitiką, kad pagerintumėte rizikos vertinimą ir sprendimų priėmimą. Tai apima statistinių modelių, modeliavimo ir kitų analizės įrankių naudojimą rizikoms kiekybiškai įvertinti ir mažinimo strategijų veiksmingumui įvertinti.
4. Įdiekite patikimas kontrolės priemones: Įdiekite veiksmingas kontrolės priemones rizikoms mažinti. Tai apima fizines kontrolės priemones (pvz., apsaugos kameras), administracines kontrolės priemones (pvz., politikas ir procedūras) ir technines kontrolės priemones (pvz., ugniasienes ir įsibrovimų aptikimo sistemas).
5. Stebėkite ir peržiūrėkite rizikas: Nuolat stebėkite rizikas ir peržiūrėkite mažinimo strategijų veiksmingumą. Tai apima reguliarų rizikos vertinimų atnaujinimą, auditų atlikimą ir mokymąsi iš praeities patirties.
6. Ugdykite atsparumą: Didinkite sistemų ir procesų atsparumą, kad atlaikytumėte sutrikimus. Tai apima perteklinumą, atsargines sistemas ir nenumatytų atvejų planus.
7. Bendraukite efektyviai: Aiškiai ir reguliariai bendraukite apie rizikas ir rizikos valdymo veiklą. Tai apima darbuotojų mokymą, dalijimąsi informacija apie riziką su suinteresuotosiomis šalimis ir ataskaitų teikimą apie rizikos valdymo rezultatus.
8. Nuolat tobulėkite: Reguliariai vertinkite ir tobulinkite rizikos valdymo programą. Tai apima mokymąsi iš sėkmių ir nesėkmių, prisitaikymą prie kintančių sąlygų ir naujų technologijų bei geriausios praktikos integravimą.

Rizikos valdymo ateitis

Rizikos valdymo sritis nuolat vystosi, kad atitiktų vis sudėtingesnio ir labiau tarpusavyje susijusio pasaulio iššūkius. Kai kurios pagrindinės tendencijos apima:

• Išaugęs technologijų naudojimas: Dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis ir didžiųjų duomenų analitika naudojami rizikos vertinimui, stebėsenai ir kontrolei gerinti.
• Didesnis dėmesys atsparumui: Organizacijos vis labiau orientuojasi į atsparumo didinimą, kad atlaikytų sutrikimus ir prisitaikytų prie kintančių sąlygų.
• ESG veiksnių integravimas: Aplinkos, socialiniai ir valdymo (ESG) veiksniai integruojami į rizikos valdymo sistemas.
• Dėmesys kibernetiniam saugumui: Kibernetinio saugumo rizikos valdymas tampa vis svarbesnis, nes kibernetinės atakos tampa vis dažnesnės ir sudėtingesnės.
• Pasaulinis bendradarbiavimas: Tarptautinis bendradarbiavimas yra būtinas valdant pasaulines rizikas, tokias kaip klimato kaita, pandemijos ir finansų krizės.

Išvada

Rizikos valdymo mokslas suteikia galingą sistemą neapibrėžtumui suprasti ir valdyti. Taikydamos mokslinius principus iš tikimybių, statistikos, sprendimų teorijos, elgsenos ekonomikos, sistemų teorijos ir tinklų mokslo, organizacijos ir asmenys gali priimti labiau pagrįstus sprendimus, didinti atsparumą ir siekti savo tikslų neapibrėžtame pasaulyje. Sistemingas ir iniciatyvus požiūris į rizikos valdymą yra būtinas sėkmei šiandieniniame sudėtingame pasauliniame kontekste. Tobulėjant technologijoms ir pasauliui tampant vis labiau tarpusavyje susijusiam, rizikos valdymo mokslo svarba tik didės.

Praktinė įžvalga: Pradėkite nuo 3 didžiausių rizikų, su kuriomis susiduria jūsų organizacija ar projektas, nustatymo. Tada kiekvienai rizikai įvertinkite tikimybę ir poveikį bei parengkite konkretų mažinimo planą. Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite savo rizikos vertinimus, kad aplenktumėte kylančias grėsmes.