Наука управління ризиками: глобальна перспектива

Управління ризиками часто сприймається як суто практична дисципліна, що спирається на досвід та інтуїцію. Однак, по суті, ефективне управління ризиками глибоко вкорінене в наукових принципах. Розуміння цих принципів дозволяє організаціям та окремим особам приймати більш обґрунтовані рішення, орієнтуватися в умовах невизначеності та будувати стійкість у дедалі складнішому глобальному ландшафті. Ця публікація досліджує наукові основи управління ризиками та його практичне застосування в різних галузях.

Розуміння ризику: визначення основ

Перш ніж заглиблюватися в науку, важливо визначити, що ми маємо на увазі під «ризиком». У найпростішій формі ризик — це потенціал втрати або шкоди внаслідок майбутньої події. Однак ризик також охоплює потенціал вигоди або можливості. Ключовими елементами ризику є:

• Невизначеність: Майбутнє за своєю природою невизначене, що означає, що ми не можемо передбачити результати з абсолютною впевненістю.
• Імовірність: Ймовірність настання певної події. Часто виражається у відсотках або частоті.
• Вплив: Наслідки або ефекти, якщо подія все ж таки відбудеться. Він може бути позитивним (можливість) або негативним (втрата).

Таким чином, управління ризиками — це процес виявлення, оцінки та контролю ризиків для досягнення конкретних цілей. Цей процес включає:

• Ідентифікація ризиків: Визначення, які ризики існують.
• Оцінка ризиків: Оцінювання ймовірності та впливу кожного ризику.
• Пом'якшення ризиків: Розробка стратегій для зменшення ймовірності або впливу негативних ризиків, або для підвищення ймовірності або впливу позитивних ризиків (можливостей).
• Моніторинг та контроль ризиків: Постійне відстеження ризиків та коригування стратегій пом'якшення за необхідності.

Наукові основи управління ризиками

Кілька наукових дисциплін сприяють всебічному розумінню управління ризиками:

1. Імовірність та статистика

Теорія ймовірностей та статистика є фундаментальними для оцінки ризиків. Вони надають інструменти для кількісної оцінки невизначеності та ймовірності різних результатів. Ключові поняття включають:

• Розподіли ймовірностей: Математичні функції, що описують ймовірність різних значень для змінної. Прикладами є нормальний розподіл, розподіл Пуассона та експоненціальний розподіл. Вони використовуються для моделювання частоти та серйозності подій.
• Статистичний висновок: Використання даних для висновків про популяції або процеси. Це має вирішальне значення для оцінки параметрів ризику та валідації моделей ризику.
• Симуляція Монте-Карло: Обчислювальний метод, що використовує випадкову вибірку для моделювання діапазону можливих результатів. Це особливо корисно для складних ризиків з багатьма взаємодіючими факторами. Наприклад, в управлінні фінансовими ризиками симуляції Монте-Карло можуть використовуватися для оцінки потенційних збитків портфеля інвестицій за різних ринкових умов.

Приклад: Страхова компанія використовує актуарну науку (галузь прикладної теорії ймовірностей та статистики) для оцінки ризику страхування домовласника від стихійних лих. Вони аналізують історичні дані про частоту та серйозність таких подій, як землетруси, повені та лісові пожежі, щоб оцінити ймовірність страхового випадку та встановити відповідні премії. Компанії, що працюють у районах, схильних до ураганів, наприклад, аналізуватимуть десятиліття метеорологічних даних, враховуючи такі фактори, як інтенсивність шторму, траєкторія та частота, для побудови прогнозних моделей.

2. Теорія прийняття рішень

Теорія прийняття рішень забезпечує основу для прийняття раціональних рішень в умовах невизначеності. Вона включає оцінку потенційних результатів різних рішень та вибір варіанту, що максимізує очікувану корисність. Ключові поняття включають:

• Очікувана вартість: Середньозважене значення можливих результатів рішення, де вагами є ймовірності кожного результату.
• Теорія корисності: Теорія, що описує, як люди оцінюють різні результати. Вона визнає, що люди не завжди є суто раціональними, і що на їхні вподобання можуть впливати такі фактори, як несхильність до ризику.
• Дерева рішень: Графічний інструмент для візуалізації можливих результатів рішення та пов'язаних з ними ймовірностей. Це допомагає структурувати складні рішення та визначати оптимальну стратегію.

Приклад: Багатонаціональна корпорація розглядає можливість виходу на новий ринок. Вони стикаються з невизначеністю щодо попиту на свою продукцію, регуляторного середовища та політичної стабільності країни. Теорія прийняття рішень може допомогти їм оцінити потенційні вигоди та ризики розширення та визначити, чи варто його продовжувати. Вони можуть використовувати дерево рішень для відображення різних сценаріїв (наприклад, високий попит, низький попит, сприятливі регуляції, несприятливі регуляції) та присвоєння ймовірностей та виплат кожному сценарію.

3. Поведінкова економіка

Поведінкова економіка досліджує, як психологічні фактори впливають на прийняття рішень. Вона визнає, що люди не завжди є раціональними, і що на їхні судження можуть впливати когнітивні евристики, емоції та соціальні впливи. Розуміння цих упереджень має вирішальне значення для ефективного управління ризиками. Ключові поняття включають:

• Когнітивні упередження: Систематичні помилки в мисленні, що можуть призвести до неоптимальних рішень. Прикладами є упередження доступності (переоцінка ймовірності подій, які легко згадуються), упередження підтвердження (пошук інформації, що підтверджує існуючі переконання) та упередження якоря (надмірна довіра до першої отриманої інформації).
• Теорія перспектив: Теорія, що описує, як люди оцінюють прибутки та збитки. Вона припускає, що люди більш чутливі до збитків, ніж до прибутків, і що вони схильні уникати ризику, коли стикаються з потенційними прибутками, але шукають ризик, коли стикаються з потенційними збитками.
• Ефекти фреймінгу: Спосіб подання проблеми може впливати на прийняті рішення. Наприклад, позначення продукту як "знежирений на 90%" є більш привабливим, ніж позначення "містить 10% жиру", хоча вони є еквівалентними.

Приклад: Під час фінансової кризи 2008 року багато інвесторів недооцінили ризик іпотечних цінних паперів через поєднання факторів, включаючи надмірну самовпевненість, групове мислення та нездатність адекватно оцінити складність базових активів. Поведінкова економіка допомагає пояснити, чому ці упередження призвели до поширеної неправильної оцінки ризику та сприяли кризі.

4. Теорія систем

Теорія систем розглядає організації та середовища як взаємопов'язані системи, де зміни в одній частині системи можуть мати хвильові ефекти по всій системі. Ця перспектива є важливою для розуміння складних ризиків, що виникають внаслідок взаємодії між різними компонентами. Ключові поняття включають:

• Взаємозалежності: Зв'язки між різними частинами системи. Розуміння цих зв'язків є вирішальним для виявлення потенційних каскадних збоїв.
• Емерджентні властивості: Властивості, що виникають внаслідок взаємодії між різними частинами системи, яких немає в окремих частинах. Ці властивості важко передбачити, і вони можуть створювати несподівані ризики.
• Петлі зворотного зв'язку: Процеси, в яких вихід системи впливає на її вхід. Петлі зворотного зв'язку можуть бути позитивними (посилюючи зміни) або негативними (послаблюючи зміни).

Приклад: Глобальний ланцюг постачання — це складна система з численними взаємозалежностями. Збій в одній точці ланцюга (наприклад, стихійне лихо на ключовому виробничому об'єкті) може мати каскадні наслідки для інших частин ланцюга, що призводить до затримок, дефіциту та збільшення витрат. Теорія систем допомагає організаціям зрозуміти ці взаємозалежності та розробити стратегії для підвищення стійкості своїх ланцюгів постачання. Компанії часто використовують такі методи, як стрес-тестування своїх ланцюгів постачання, для виявлення вразливостей.

5. Мережева наука

Мережева наука вивчає структуру та динаміку складних мереж. Це особливо актуально в сучасному взаємопов'язаному світі, де ризики можуть швидко поширюватися через соціальні, фінансові та технологічні мережі. Ключові поняття включають:

• Топологія мережі: Розташування вузлів та зв'язків у мережі. Різні топології мереж мають різні властивості з точки зору стійкості, ефективності та вразливості.
• Показники центральності: Метрики, що кількісно визначають важливість різних вузлів у мережі. Виявлення центральних вузлів має вирішальне значення для розуміння того, як ризики можуть поширюватися по мережі.
• Процеси поширення (зараження): Поширення інформації, хвороб або фінансових шоків через мережу. Розуміння цих процесів є важливим для управління системними ризиками.

Приклад: Поширення кібератаки через інтернет можна змоделювати за допомогою мережевої науки. Аналізуючи топологію мережі та виявляючи ключові вузли (наприклад, постачальників критичної інфраструктури), організації можуть розробляти стратегії для запобігання поширенню атаки та пом'якшення її впливу. Аналіз комунікаційних мереж під час кризи може виявити ключових учасників та інформаційні потоки, допомагаючи координувати зусилля з реагування. Поширення дезінформації в Інтернеті, ще один важливий сучасний ризик, також аналізується за допомогою методів мережевої науки.

Практичне застосування науки управління ризиками

Наукові принципи управління ризиками застосовуються в широкому діапазоні галузей та контекстів:

1. Управління фінансовими ризиками

Управління фінансовими ризиками використовує статистичні моделі та теорію прийняття рішень для управління ризиками, пов'язаними з інвестиціями, кредитуванням та торгівлею. Це включає:

• Кредитний ризик: Ризик того, що позичальник не зможе повернути кредит.
• Ринковий ризик: Ризик збитків через зміни ринкових цін, таких як процентні ставки, обмінні курси та ціни на сировину.
• Операційний ризик: Ризик збитків через помилки, шахрайство або збої у внутрішніх процесах.

Приклад: Банк використовує моделі кредитного скорингу на основі статистичного аналізу даних позичальників для оцінки кредитоспроможності заявників на отримання кредиту. Вони також використовують моделі Value-at-Risk (VaR) для оцінки потенційних збитків свого торгового портфеля за різних ринкових сценаріїв. Стрес-тестування також активно використовується для розуміння, як банк поводитиметься в екстремальних економічних умовах. Ці моделі постійно вдосконалюються та валідуються з використанням історичних даних та передових статистичних методів.

2. Корпоративне управління ризиками (ERM)

ERM — це цілісний підхід до управління ризиками, що інтегрує управління ризиками в усі аспекти діяльності організації. Це включає:

• Стратегічний ризик: Ризик того, що стратегічні цілі організації не будуть досягнуті.
• Операційний ризик: Ризик збитків через збої у внутрішніх процесах, людях або системах.
• Ризик відповідності (комплаєнс-ризик): Ризик порушення законів або нормативних актів.

Приклад: Виробнича компанія впроваджує програму ERM для виявлення та управління ризиками по всьому своєму ланцюжку створення вартості, від постачання сировини до дистрибуції продукції. Це включає оцінку ризиків збоїв у ланцюзі постачання, екологічних норм та загроз кібербезпеки. Вони використовують реєстри ризиків, теплові карти та аналіз сценаріїв для пріоритезації ризиків та розробки стратегій пом'якшення. Ключовим аспектом ERM є створення культури усвідомлення ризиків у всій організації.

3. Управління ризиками проєкту

Управління ризиками проєкту включає виявлення, оцінку та контроль ризиків, що можуть вплинути на успішне завершення проєкту. Це включає:

• Ризик графіка: Ризик того, що проєкт не буде завершено вчасно.
• Ризик вартості: Ризик того, що проєкт перевищить свій бюджет.
• Технічний ризик: Ризик того, що проєкт не відповідатиме своїм технічним специфікаціям.

Приклад: Будівельна компанія використовує методи управління ризиками проєкту для виявлення та управління ризиками, пов'язаними з будівництвом нового хмарочоса. Це включає оцінку ризиків затримок через погодні умови, дефіциту матеріалів та трудових спорів. Вони використовують реєстри ризиків, симуляції Монте-Карло та планування на випадок непередбачених обставин, щоб пом'якшити ці ризики та забезпечити завершення проєкту вчасно та в межах бюджету.

4. Управління ризиками в галузі охорони здоров'я

Управління ризиками в галузі охорони здоров'я використовує епідеміологічні дані та статистичні моделі для оцінки та управління ризиками, пов'язаними з інфекційними захворюваннями, екологічними небезпеками та іншими загрозами для громадського здоров'я. Це включає:

• Готовність до пандемії: Розробка планів реагування на спалахи інфекційних захворювань.
• Оцінка екологічного ризику: Оцінка потенційного впливу забруднювачів навколишнього середовища на здоров'я.
• Безпека харчових продуктів: Забезпечення безпечності харчових продуктів для споживання.

Приклад: Агентства громадського здоров'я використовують епідеміологічні моделі для відстеження поширення інфекційних захворювань та прогнозування ефективності різних втручань, таких як кампанії вакцинації та заходи соціального дистанціювання. Вони також використовують методи оцінки ризиків для оцінки потенційних ризиків для здоров'я від хімічних речовин у харчових продуктах та воді та встановлюють відповідні стандарти безпеки. Пандемія COVID-19 підкреслила критичну важливість надійних систем управління ризиками в галузі охорони здоров'я.

5. Управління ризиками кібербезпеки

Управління ризиками кібербезпеки включає виявлення, оцінку та контроль ризиків, пов'язаних з кібератаками та витоками даних. Це включає:

• Моделювання загроз: Виявлення потенційних загроз та вразливостей в ІТ-системах.
• Сканування вразливостей: Виявлення слабких місць у програмному та апаратному забезпеченні.
• Реагування на інциденти: Розробка планів реагування на кібератаки.

Приклад: Технологічна компанія впроваджує програму управління ризиками кібербезпеки для захисту своїх конфіденційних даних та систем від кібератак. Це включає проведення регулярних сканувань вразливостей, впровадження надійних засобів контролю доступу та навчання співробітників найкращим практикам кібербезпеки. Вони також розробляють план реагування на інциденти для швидкого та ефективного реагування на будь-які кібератаки, що трапляються.

Стратегії ефективного управління ризиками

Щоб ефективно управляти ризиками, організації та окремі особи повинні застосовувати системний та проактивний підхід. Ось кілька ключових стратегій:

1. Розробіть рамкову програму управління ризиками: Створіть чітку рамкову програму для виявлення, оцінки та контролю ризиків. Ця програма повинна включати чіткі ролі та обов'язки, визначені рівні толерантності до ризику та регулярні механізми звітності.
2. Сприяйте культурі усвідомлення ризиків: Сприяйте культурі, де кожен в організації усвідомлює важливість управління ризиками та відчуває себе уповноваженим виявляти та повідомляти про ризики.
3. Використовуйте дані та аналітику: Використовуйте дані та аналітику для покращення оцінки ризиків та прийняття рішень. Це включає використання статистичних моделей, симуляцій та інших аналітичних інструментів для кількісної оцінки ризиків та оцінки ефективності стратегій пом'якшення.
4. Впроваджуйте надійні засоби контролю: Впроваджуйте ефективні засоби контролю для пом'якшення ризиків. Це включає фізичні засоби контролю (наприклад, камери відеоспостереження), адміністративні засоби контролю (наприклад, політики та процедури) та технічні засоби контролю (наприклад, брандмауери та системи виявлення вторгнень).
5. Контролюйте та переглядайте ризики: Постійно контролюйте ризики та переглядайте ефективність стратегій пом'якшення. Це включає регулярне оновлення оцінок ризиків, проведення аудитів та навчання на основі минулого досвіду.
6. Прагніть до стійкості: Вбудовуйте стійкість у системи та процеси, щоб витримувати збої. Це включає резервування, системи резервного копіювання та плани на випадок непередбачених обставин.
7. Ефективно комунікуйте: Чітко та регулярно спілкуйтеся про ризики та діяльність з управління ризиками. Це включає проведення тренінгів для співробітників, обмін інформацією про ризики із зацікавленими сторонами та звітність про результати управління ризиками.
8. Постійно вдосконалюйтесь: Регулярно оцінюйте та вдосконалюйте програму управління ризиками. Це включає навчання на успіхах та невдачах, адаптацію до мінливих умов та впровадження нових технологій та найкращих практик.

Майбутнє управління ризиками

Сфера управління ризиками постійно розвивається, щоб відповідати викликам дедалі складнішого та взаємопов'язаного світу. Деякі ключові тенденції включають:

• Збільшення використання технологій: Штучний інтелект, машинне навчання та аналітика великих даних використовуються для покращення оцінки, моніторингу та контролю ризиків.
• Більша увага до стійкості: Організації все більше зосереджуються на створенні стійкості, щоб витримувати збої та адаптуватися до мінливих умов.
• Інтеграція факторів ESG: Екологічні, соціальні та управлінські (ESG) фактори інтегруються в рамкові програми управління ризиками.
• Акцент на кібербезпеці: Управління ризиками кібербезпеки стає дедалі важливішим, оскільки кібератаки стають частішими та складнішими.
• Глобальна співпраця: Міжнародна співпраця є важливою для управління глобальними ризиками, такими як зміна клімату, пандемії та фінансові кризи.

Висновок

Наука управління ризиками надає потужну основу для розуміння та управління невизначеністю. Застосовуючи наукові принципи з теорії ймовірностей, статистики, теорії прийняття рішень, поведінкової економіки, теорії систем та мережевої науки, організації та окремі особи можуть приймати більш обґрунтовані рішення, будувати стійкість та досягати своїх цілей у невизначеному світі. Системний та проактивний підхід до управління ризиками є важливим для успіху в сучасному складному глобальному ландшафті. У міру розвитку технологій та посилення взаємозв'язків у світі, важливість науки управління ризиками буде тільки зростати.

Практична порада: Почніть з визначення 3 головних ризиків, що стоять перед вашою організацією або проєктом. Потім для кожного ризику оцініть ймовірність та вплив і розробіть конкретний план пом'якшення. Регулярно переглядайте та оновлюйте свої оцінки ризиків, щоб випереджати нові загрози.