Risku pārvaldības zinātne: Globāla perspektīva

Risku pārvaldība bieži tiek uztverta kā tīri praktiska disciplīna, kas balstās uz pieredzi un intuīciju. Tomēr savā būtībā efektīva risku pārvaldība ir dziļi sakņota zinātniskos principos. Šo principu izpratne ļauj organizācijām un indivīdiem pieņemt pamatotākus lēmumus, orientēties nenoteiktībā un veidot noturību arvien sarežģītākā globālajā vidē. Šajā rakstā aplūkotas risku pārvaldības zinātniskās pamatnostādnes un tās praktiskais pielietojums dažādās nozarēs.

Riska izpratne: Pamatu definēšana

Pirms iedziļināties zinātnē, ir svarīgi definēt, ko mēs saprotam ar "risku". Vienkāršākajā formā risks ir potenciāls zaudējums vai kaitējums, kas rodas no nākotnes notikuma. Tomēr risks ietver arī potenciālu ieguvumu vai iespēju. Galvenie riska elementi ir:

• Nenoteiktība: Nākotne pēc savas būtības ir nenoteikta, kas nozīmē, ka mēs nevaram paredzēt iznākumus ar absolūtu noteiktību.
• Varbūtība: Konkrēta notikuma iestāšanās iespējamība. To bieži izsaka procentos vai biežumā.
• Ietekme: Sekas vai ietekme, ja notikums notiek. Tā var būt pozitīva (iespēja) vai negatīva (zaudējums).

Tāpēc risku pārvaldība ir risku identificēšanas, novērtēšanas un kontroles process, lai sasniegtu konkrētus mērķus. Šis process ietver:

• Riska identificēšana: Noteikšana, kādi riski pastāv.
• Riska novērtēšana: Katra riska varbūtības un ietekmes izvērtēšana.
• Riska mazināšana: Stratēģiju izstrāde, lai samazinātu negatīvo risku varbūtību vai ietekmi, vai lai uzlabotu pozitīvo risku (iespēju) varbūtību vai ietekmi.
• Riska uzraudzība un kontrole: Nepārtraukta risku izsekošana un mazināšanas stratēģiju pielāgošana pēc nepieciešamības.

Risku pārvaldības zinātniskie pamati

Vairākas zinātnes disciplīnas sniedz ieguldījumu visaptverošā risku pārvaldības izpratnē:

1. Varbūtību teorija un statistika

Varbūtību teorija un statistika ir riska novērtēšanas pamatā. Tās nodrošina instrumentus nenoteiktības kvantificēšanai un dažādu iznākumu varbūtības novērtēšanai. Galvenie jēdzieni ietver:

• Varbūtību sadalījumi: Matemātiskas funkcijas, kas apraksta dažādu mainīgā vērtību iespējamību. Piemēri ietver normālo sadalījumu, Puasona sadalījumu un eksponenciālo sadalījumu. Tos izmanto, lai modelētu notikumu biežumu un smagumu.
• Statistiskā secināšana: Datu izmantošana, lai izdarītu secinājumus par populācijām vai procesiem. Tas ir būtiski riska parametru novērtēšanai un riska modeļu validēšanai.
• Montekarlo simulācija: Aprēķinu metode, kas izmanto nejaušu izlasi, lai simulētu virkni iespējamo iznākumu. Tā ir īpaši noderīga sarežģītiem riskiem ar vairākiem mijiedarbīgiem faktoriem. Piemēram, finanšu risku pārvaldībā Montekarlo simulācijas var izmantot, lai novērtētu ieguldījumu portfeļa potenciālos zaudējumus dažādos tirgus apstākļos.

Piemērs: Apdrošināšanas sabiedrība izmanto aktuāru zinātni (lietiskās varbūtību teorijas un statistikas nozari), lai novērtētu risku, apdrošinot māju īpašnieku pret dabas katastrofām. Tā analizē vēsturiskos datus par tādu notikumu kā zemestrīces, plūdi un mežu ugunsgrēki biežumu un smagumu, lai novērtētu prasības iesniegšanas varbūtību un noteiktu atbilstošas apdrošināšanas prēmijas. Uzņēmumi, kas darbojas viesuļvētru skartās teritorijās, piemēram, analizēs gadu desmitiem ilgus laika apstākļu datus, ņemot vērā tādus faktorus kā vētru intensitāte, ceļš un biežums, lai izveidotu prognozēšanas modeļus.

2. Lēmumu teorija

Lēmumu teorija nodrošina sistēmu racionālu izvēļu veikšanai nenoteiktības apstākļos. Tā ietver dažādu lēmumu potenciālo rezultātu izvērtēšanu un opcijas izvēli, kas maksimizē gaidāmo lietderību. Galvenie jēdzieni ietver:

• Gaidāmā vērtība: Lēmuma iespējamo iznākumu svērtais vidējais, kur svari ir katra iznākuma varbūtības.
• Lietderības teorija: Teorija, kas apraksta, kā indivīdi vērtē dažādus iznākumus. Tā atzīst, ka indivīdi ne vienmēr ir tīri racionāli un ka viņu preferences var ietekmēt tādi faktori kā riska nepatika.
• Lēmumu koki: Grafisks rīks lēmuma iespējamo iznākumu un to saistīto varbūtību vizualizēšanai. Tas palīdz strukturēt sarežģītus lēmumus un identificēt optimālo stratēģiju.

Piemērs: Starptautiska korporācija apsver iespēju paplašināties jaunā tirgū. Tā saskaras ar nenoteiktību par pieprasījumu pēc saviem produktiem, regulatīvo vidi un valsts politisko stabilitāti. Lēmumu teorija var palīdzēt novērtēt paplašināšanās potenciālos ieguvumus un riskus un noteikt, vai to ir vērts īstenot. Tā varētu izmantot lēmumu koku, lai kartētu dažādus scenārijus (piemēram, augsts pieprasījums, zems pieprasījums, labvēlīgi noteikumi, nelabvēlīgi noteikumi) un piešķirtu katram scenārijam varbūtības un ieguvumus.

3. Uzvedības ekonomika

Uzvedības ekonomika pēta, kā psiholoģiskie faktori ietekmē lēmumu pieņemšanu. Tā atzīst, ka indivīdi ne vienmēr ir racionāli un ka viņu spriedumus var ietekmēt kognitīvā heiristika, emocijas un sociālās ietekmes. Šo neobjektivitāšu izpratne ir būtiska efektīvai risku pārvaldībai. Galvenie jēdzieni ietver:

• Kognitīvās neobjektivitātes: Sistemātiskas domāšanas kļūdas, kas var novest pie neoptimāliem lēmumiem. Piemēri ietver pieejamības neobjektivitāti (pārvērtējot viegli atsaucamu notikumu varbūtību), apstiprinājuma neobjektivitāti (meklējot informāciju, kas apstiprina esošos uzskatus) un enkurēšanas neobjektivitāti (pārāk paļaujoties uz pirmo saņemto informāciju).
• Perspektīvas teorija: Teorija, kas apraksta, kā indivīdi novērtē ieguvumus un zaudējumus. Tā norāda, ka indivīdi ir jutīgāki pret zaudējumiem nekā pret ieguvumiem un ka viņi mēdz būt riska nepatīkami, saskaroties ar potenciāliem ieguvumiem, bet riska meklētāji, saskaroties ar potenciāliem zaudējumiem.
• Ietvara efekti: Veids, kādā problēma tiek pasniegta, var ietekmēt pieņemtos lēmumus. Piemēram, produkta aprakstīšana kā "90% bez taukiem" ir pievilcīgāka nekā aprakstīšana kā "10% tauku", lai gan tie ir līdzvērtīgi.

Piemērs: 2008. gada finanšu krīzes laikā daudzi investori nepietiekami novērtēja ar hipotēkām nodrošināto vērtspapīru risku vairāku faktoru dēļ, tostarp pārmērīgas pašpārliecinātības, grupu domāšanas un nespējas pienācīgi novērtēt pamatā esošo aktīvu sarežģītību. Uzvedības ekonomika palīdz izskaidrot, kāpēc šīs neobjektivitātes izraisīja plašu riska nepareizu cenu noteikšanu un veicināja krīzi.

4. Sistēmu teorija

Sistēmu teorija uzskata organizācijas un vides kā savstarpēji saistītas sistēmas, kur izmaiņas vienā sistēmas daļā var izraisīt viļņveida efektus visā sistēmā. Šī perspektīva ir būtiska, lai izprastu sarežģītus riskus, kas rodas no dažādu komponentu mijiedarbības. Galvenie jēdzieni ietver:

• Savstarpējās atkarības: Attiecības starp dažādām sistēmas daļām. Šo attiecību izpratne ir būtiska, lai identificētu potenciālos kaskādes atteices.
• Emerģentās īpašības: Īpašības, kas rodas no mijiedarbības starp dažādām sistēmas daļām un kas nav sastopamas atsevišķās daļās. Šīs īpašības var būt grūti paredzamas un var radīt negaidītus riskus.
• Atgriezeniskās saites cilpas: Procesi, kuros sistēmas izlaide ietekmē tās ievadi. Atgriezeniskās saites cilpas var būt pozitīvas (pastiprinot izmaiņas) vai negatīvas (slāpējot izmaiņas).

Piemērs: Globāla piegādes ķēde ir sarežģīta sistēma ar daudzām savstarpējām atkarībām. Pārtraukums vienā ķēdes posmā (piemēram, dabas katastrofa svarīgā ražotnē) var izraisīt kaskādes efektus citās ķēdes daļās, izraisot kavējumus, deficītu un paaugstinātas izmaksas. Sistēmu teorija palīdz organizācijām izprast šīs savstarpējās atkarības un izstrādāt stratēģijas, lai veidotu noturību savās piegādes ķēdēs. Uzņēmumi bieži izmanto tādas metodes kā piegādes ķēžu stresa testēšana, lai identificētu ievainojamības.

5. Tīklu zinātne

Tīklu zinātne pēta sarežģītu tīklu struktūru un dinamiku. Tas ir īpaši aktuāli mūsdienu savstarpēji saistītajā pasaulē, kur riski var strauji izplatīties pa sociālajiem, finanšu un tehnoloģiskajiem tīkliem. Galvenie jēdzieni ietver:

• Tīkla topoloģija: Mezglu un saišu izvietojums tīklā. Dažādām tīkla topoloģijām ir dažādas īpašības attiecībā uz noturību, efektivitāti un ievainojamību.
• Centralitātes mēri: Metrikas, kas kvantitatīvi nosaka dažādu mezglu nozīmi tīklā. Centrālo mezglu identificēšana ir būtiska, lai saprastu, kā riski var izplatīties pa tīklu.
• Inficēšanās procesi: Informācijas, slimību vai finanšu satricinājumu izplatīšanās pa tīklu. Šo procesu izpratne ir būtiska sistēmisko risku pārvaldībai.

Piemērs: Kiberuzbrukuma izplatīšanos internetā var modelēt, izmantojot tīklu zinātni. Analizējot tīkla topoloģiju un identificējot galvenos mezglus (piemēram, kritiskās infrastruktūras pakalpojumu sniedzējus), organizācijas var izstrādāt stratēģijas, lai novērstu uzbrukuma izplatīšanos un mazinātu tā ietekmi. Komunikācijas tīklu analīze krīzes laikā var atklāt galvenos dalībniekus un informācijas plūsmas, palīdzot koordinēt reaģēšanas pasākumus. Arī dezinformācijas izplatība tiešsaistē, kas ir vēl viens būtisks mūsdienu risks, tiek analizēta, izmantojot tīklu zinātnes metodes.

Risku pārvaldības zinātnes praktiskie pielietojumi

Risku pārvaldības zinātniskie principi ir piemērojami plašā nozaru un kontekstu klāstā:

1. Finanšu risku pārvaldība

Finanšu risku pārvaldība izmanto statistiskos modeļus un lēmumu teoriju, lai pārvaldītu riskus, kas saistīti ar ieguldījumiem, kreditēšanu un tirdzniecību. Tas ietver:

• Kredītrisks: Risks, ka aizņēmējs nepildīs aizdevuma saistības.
• Tirgus risks: Zaudējumu risks tirgus cenu, piemēram, procentu likmju, valūtas kursu un preču cenu, izmaiņu dēļ.
• Operacionālais risks: Zaudējumu risks kļūdu, krāpšanas vai iekšējo procesu kļūmju dēļ.

Piemērs: Banka izmanto kredītreitinga modeļus, kas balstīti uz aizņēmēju datu statistisko analīzi, lai novērtētu aizdevuma pieteicēju kredītspēju. Tā izmanto arī Riska vērtības (Value-at-Risk, VaR) modeļus, lai novērtētu sava tirdzniecības portfeļa potenciālos zaudējumus dažādos tirgus scenārijos. Tiek plaši izmantota arī stresa testēšana, lai saprastu, kā bankai klātos ekstremālos ekonomiskajos apstākļos. Šie modeļi tiek pastāvīgi pilnveidoti un apstiprināti, izmantojot vēsturiskos datus un progresīvas statistikas metodes.

2. Uzņēmuma risku pārvaldība (ERM)

ERM ir holistiska pieeja risku pārvaldībai, kas integrē risku pārvaldību visos organizācijas aspektos. Tas ietver:

• Stratēģiskais risks: Risks, ka organizācijas stratēģiskie mērķi netiks sasniegti.
• Operacionālais risks: Zaudējumu risks iekšējo procesu, cilvēku vai sistēmu kļūmju dēļ.
• Atbilstības risks: Risks pārkāpt likumus vai noteikumus.

Piemērs: Ražošanas uzņēmums ievieš ERM programmu, lai identificētu un pārvaldītu riskus visā savā vērtību ķēdē, sākot no izejvielu ieguves līdz produktu izplatīšanai. Tas ietver piegādes ķēdes pārtraukumu, vides noteikumu un kiberdrošības draudu risku novērtēšanu. Tas izmanto risku reģistrus, siltuma kartes un scenāriju analīzi, lai prioritizētu riskus un izstrādātu mazināšanas stratēģijas. Svarīgs ERM aspekts ir riska apzināšanās kultūras radīšana visā organizācijā.

3. Projektu risku pārvaldība

Projektu risku pārvaldība ietver risku identificēšanu, novērtēšanu un kontroli, kas var ietekmēt projekta veiksmīgu pabeigšanu. Tas ietver:

• Grafika risks: Risks, ka projekts netiks pabeigts laikā.
• Izmaksu risks: Risks, ka projekts pārsniegs savu budžetu.
• Tehniskais risks: Risks, ka projekts neatbildīs tā tehniskajām specifikācijām.

Piemērs: Būvniecības uzņēmums izmanto projektu risku pārvaldības metodes, lai identificētu un pārvaldītu riskus, kas saistīti ar jauna debesskrāpja būvniecību. Tas ietver laika apstākļu izraisītu kavējumu, materiālu trūkuma un darba strīdu risku novērtēšanu. Tas izmanto risku reģistrus, Montekarlo simulācijas un ārkārtas situāciju plānošanu, lai mazinātu šos riskus un nodrošinātu, ka projekts tiek pabeigts laikā un budžeta ietvaros.

4. Sabiedrības veselības risku pārvaldība

Sabiedrības veselības risku pārvaldība izmanto epidemioloģiskos datus un statistiskos modeļus, lai novērtētu un pārvaldītu riskus, kas saistīti ar infekcijas slimībām, vides apdraudējumiem un citiem sabiedrības veselības draudiem. Tas ietver:

• Pandēmijas gatavība: Plānu izstrāde, lai reaģētu uz infekcijas slimību uzliesmojumiem.
• Vides riska novērtējums: Vides piesārņotāju potenciālās ietekmes uz veselību novērtēšana.
• Pārtikas drošība: Nodrošināšana, ka pārtikas produkti ir droši patēriņam.

Piemērs: Sabiedrības veselības aģentūras izmanto epidemioloģiskos modeļus, lai izsekotu infekcijas slimību izplatībai un prognozētu dažādu intervences pasākumu, piemēram, vakcinācijas kampaņu un sociālās distancēšanās pasākumu, efektivitāti. Tās arī izmanto riska novērtēšanas metodes, lai novērtētu ķīmisko vielu radītos potenciālos veselības riskus pārtikā un ūdenī un noteiktu atbilstošus drošības standartus. COVID-19 pandēmija uzsvēra stabilu sabiedrības veselības risku pārvaldības sistēmu kritisko nozīmi.

5. Kiberdrošības risku pārvaldība

Kiberdrošības risku pārvaldība ietver risku identificēšanu, novērtēšanu un kontroli, kas saistīti ar kiberuzbrukumiem un datu noplūdēm. Tas ietver:

• Draudu modelēšana: Potenciālo draudu un ievainojamību identificēšana IT sistēmās.
• Ievainojamības skenēšana: Vājību identificēšana programmatūrā un aparatūrā.
• Incidentu reaģēšana: Plānu izstrāde, lai reaģētu uz kiberuzbrukumiem.

Piemērs: Tehnoloģiju uzņēmums ievieš kiberdrošības risku pārvaldības programmu, lai aizsargātu savus sensitīvos datus un sistēmas no kiberuzbrukumiem. Tas ietver regulāru ievainojamības skenēšanu, stingru piekļuves kontroļu ieviešanu un darbinieku apmācību par kiberdrošības labāko praksi. Tas arī izstrādā incidentu reaģēšanas plānu, lai ātri un efektīvi reaģētu uz jebkādiem notikušiem kiberuzbrukumiem.

Efektīvas risku pārvaldības stratēģijas

Lai efektīvi pārvaldītu risku, organizācijām un indivīdiem būtu jāpieņem sistemātiska un proaktīva pieeja. Šeit ir dažas galvenās stratēģijas:

1. Izstrādāt risku pārvaldības ietvaru: Izveidot skaidru ietvaru risku identificēšanai, novērtēšanai un kontrolei. Šim ietvaram jāiekļauj skaidras lomas un atbildības, definēti riska tolerances līmeņi un regulāri ziņošanas mehānismi.
2. Veicināt riska apzināšanās kultūru: Veicināt kultūru, kurā visi organizācijas darbinieki apzinās risku pārvaldības nozīmi un jūtas pilnvaroti identificēt un ziņot par riskiem.
3. Izmantot datus un analītiku: Izmantot datus un analītiku, lai uzlabotu riska novērtēšanu un lēmumu pieņemšanu. Tas ietver statistisko modeļu, simulāciju un citu analītisko rīku izmantošanu, lai kvantificētu riskus un novērtētu mazināšanas stratēģiju efektivitāti.
4. Ieviest stingras kontroles: Ieviest efektīvas kontroles, lai mazinātu riskus. Tas ietver fiziskās kontroles (piemēram, drošības kameras), administratīvās kontroles (piemēram, politikas un procedūras) un tehniskās kontroles (piemēram, ugunsmūrus un ielaušanās atklāšanas sistēmas).
5. Uzraudzīt un pārskatīt riskus: Nepārtraukti uzraudzīt riskus un pārskatīt mazināšanas stratēģiju efektivitāti. Tas ietver regulāru riska novērtējumu atjaunināšanu, auditu veikšanu un mācīšanos no pagātnes pieredzes.
6. Pieņemt noturību: Veidot noturību sistēmās un procesos, lai izturētu traucējumus. Tas ietver redundanci, rezerves sistēmas un ārkārtas situāciju plānus.
7. Efektīvi komunicēt: Skaidri un regulāri komunicēt par riskiem un risku pārvaldības aktivitātēm. Tas ietver darbinieku apmācību, riska informācijas kopīgošanu ar ieinteresētajām pusēm un ziņošanu par riska pārvaldības rezultātiem.
8. Nepārtraukti pilnveidoties: Regulāri novērtēt un uzlabot risku pārvaldības programmu. Tas ietver mācīšanos no panākumiem un neveiksmēm, pielāgošanos mainīgajiem apstākļiem un jaunu tehnoloģiju un labāko prakšu iekļaušanu.

Risku pārvaldības nākotne

Risku pārvaldības joma nepārtraukti attīstās, lai risinātu arvien sarežģītākas un savstarpēji saistītas pasaules izaicinājumus. Dažas galvenās tendences ietver:

• Tehnoloģiju pastiprināta izmantošana: Mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās un lielo datu analītika tiek izmantoti, lai uzlabotu riska novērtēšanu, uzraudzību un kontroli.
• Lielāks uzsvars uz noturību: Organizācijas arvien vairāk koncentrējas uz noturības veidošanu, lai izturētu traucējumus un pielāgotos mainīgajiem apstākļiem.
• ESG faktoru integrācija: Vides, sociālie un pārvaldības (ESG) faktori tiek integrēti risku pārvaldības ietvaros.
• Uzsvars uz kiberdrošību: Kiberdrošības risku pārvaldība kļūst arvien svarīgāka, jo kiberuzbrukumi kļūst biežāki un sarežģītāki.
• Globālā sadarbība: Starptautiskā sadarbība ir būtiska, lai pārvaldītu globālos riskus, piemēram, klimata pārmaiņas, pandēmijas un finanšu krīzes.

Noslēgums

Risku pārvaldības zinātne nodrošina spēcīgu ietvaru nenoteiktības izpratnei un pārvaldībai. Piemērojot zinātniskos principus no varbūtību teorijas, statistikas, lēmumu teorijas, uzvedības ekonomikas, sistēmu teorijas un tīklu zinātnes, organizācijas un indivīdi var pieņemt pamatotākus lēmumus, veidot noturību un sasniegt savus mērķus nenoteiktā pasaulē. Sistemātiskas un proaktīvas pieejas pieņemšana risku pārvaldībai ir būtiska panākumiem mūsdienu sarežģītajā globālajā vidē. Tehnoloģijām attīstoties un pasaulei kļūstot arvien vairāk savstarpēji saistītai, risku pārvaldības zinātnes nozīme tikai turpinās pieaugt.

Praktisks ieteikums: Sāciet ar savas organizācijas vai projekta 3 galveno risku identificēšanu. Pēc tam katram riskam novērtējiet varbūtību un ietekmi un izstrādājiet konkrētu mazināšanas plānu. Regulāri pārskatiet un atjauniniet savus riska novērtējumus, lai apsteigtu jaunos draudus.