Che cos'è l'analisi dei dati del rischio?

L'analisi dei dati del rischio è un insieme di tecniche che misurano, quantificano e prevedono il rischio con un ampio grado di precisione. La gestione del rischio non è una novità e da anni è la principale responsabilità della direzione. Recentemente, la consapevolezza del rischio è aumentata. I media riportano spesso notizie di violazioni, processi poco rigorosi, violazione di dati o sistemi inadeguati. Gli ambienti normativi ed economici sono più severi e la gestione del rischio è più importante che mai.

Con l'aumento dei big data, delle capacità di elaborazione e di analisi dei dati avanzata, le aziende possono sfruttare la potenza dei dati. L'intelligenza artificiale, il machine learning, l'Internet delle cose e persino l'uso dei droni sono alcuni degli strumenti utilizzati dalle aziende per migliorare il processo decisionale. Questi strumenti sono fondamentali per i risk manager, che applicano queste tecniche alla gestione del rischio per identificarlo, misurarlo e mitigarlo.

Diagramma di analisi dei dati del rischio

La necessità di comprendere meglio i principali fattori di rischio e il loro impatto sui risultati aziendali non è mai stata così importante. I fattori di rischio aiutano a individuare i rischi futuri prima che diventino un problema più grande. La gestione del rischio comprende la gestione dei sistemi legacy e dei protocolli storici, dove l'analisi del rischio può fare una grande differenza.

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Perché c'è bisogno dell'analisi dei dati del rischio?

La gestione del rischio richiede una preparazione agli scenari peggiori, soprattutto perché il mondo è più automatizzato e digitalizzato che mai. In questo mondo digitale, i pirati informatici stanno diventando sempre più intelligenti, intraprendenti e creativi. Poiché la tecnologia unisce il mercato globale, la gestione del rischio richiede un maggior numero di compiti, risorse e risultati, coinvolgendo un maggior numero di soggetti interessati in ogni azienda.

In molti casi, i rischi sono difficili da identificare, il che porta a una gestione del rischio basata sull'istinto. In questi casi, la costruzione di strategie di mitigazione del rischio può essere molto difficile. Ai manager viene chiesto di fornire prove sostanziali a sostegno delle loro teorie sul rischio per comunicare meglio i vari fattori di rischio. I sistemi legacy possono ostacolare tale processo, per questo è necessaria l'analisi dei dati del rischio. L'analisi dei dati del rischio raccoglie e presenta i dati per prendere le decisioni giuste.

Le tecniche utilizzate nell'analisi dei dati del rischio conferiscono credibilità e validazione basata sui dati alle opinioni dei manager. Con l'espansione delle aziende, la capacità dei singoli di prevedere i rischi da un punto di vista macro o micro è quasi impossibile. L'analisi dei dati viene in soccorso.

Con l'analisi dei dati del rischio, le aziende possono creare una linea guida per misurare il rischio rispetto alle variabili dell'intera organizzazione. Diverse possibilità di rischio possono essere riunite in un'unica piattaforma, offrendo ai dirigenti la chiarezza necessaria per identificare, visualizzare, comprendere e gestire i rischi. La creazione di questo approccio unificato alla gestione del rischio è fondamentale per diventare un'azienda basata sui dati, in cui l'amministrazione e i dirigenti integrano tutte le possibili considerazioni sui rischi per arrivare a un processo decisionale strategico.

Quali aziende utilizzano l'analisi dei dati del rischio?

Per qualsiasi organizzazione è importante trovare il giusto equilibrio tra rischio e innovazione. Ogni organizzazione e verticale deve utilizzare delle tecniche per rimanere competitiva, conforme e funzionale.

Servizi bancari, finanziari e assicurazioni

Le analisi dei dati del rischio sono utilizzate nel settore finanziario, in particolare nel periodo di previsione. Il settore bancario è un settore verticale che dipende in larga misura dall'integrazione dei sistemi, dalla modellazione, dalla qualità dei dati e dal loro reperimento. Il settore bancario è altamente regolamentato e monitorato e, in caso di mancato rispetto degli standard, sono previste ingenti sanzioni.

Telecomunicazioni

Ad ogni successivo periodo di previsione, si prevede che il settore delle telecomunicazioni investirà maggiormente nell'analisi dei dati del rischio. Il settore è caratterizzato da una forte concorrenza, che si traduce in una riduzione dei ricavi. Allo stesso tempo, il settore è afflitto da frodi e ha perso miliardi. Diversi operatori di telecomunicazioni si stanno rivolgendo alle soluzioni di risk analytics per arginare la perdita di ricavi e aumentare le entrate.

Servizi governativi

Il settore dei servizi governativi utilizza intensamente le soluzioni di risk analytics, non solo per la previsione e la prevenzione dei rischi, ma anche per attività diverse come le previsioni meteorologiche, la gestione della sicurezza delle frontiere, il controllo delle politiche e il processo decisionale calcolato. Gli attacchi di successo ai governi degli ultimi anni hanno evidenziato la debolezza dei sistemi e le conseguenze di questi attacchi.

Settore sanitario

Nelle organizzazioni sanitarie, l'analisi dei dati del rischio determina e garantisce la sicurezza dei pazienti. Riduce le possibilità di contaminazione dei farmaci e aiuta a controllare, archiviare e accedere ai dati degli utenti.

Ci sono altri settori che devono investire enormemente nell'analisi dei dati del rischio:

  • Beni di consumo
  • Retail
  • Manufacturing
  • Trasporto e logistica
  • Tecnologia informatica
  • Media
  • Energia e utenze

Sempre più settori investiranno nell'analisi dei dati del rischio per i prossimi anni finanziari.

Vantaggi dell'analisi dei dati del rischio

Informazioni concrete, nessuna congettura

La principale preoccupazione di molte organizzazioni nei confronti della gestione del rischio è la sua congettura. Fortunatamente, l'analisi dei dati del rischio elimina le congetture e fornisce alle organizzazioni dati concreti, che possono essere utilizzati per creare protocolli attuabili. Le organizzazioni possono applicare un'ampia gamma di tecniche e tecnologie ai dati per estrarre informazioni utili, esaminare una vasta gamma di scenari e fare previsioni.

Integrazione di dati strutturati e non strutturati

Ogni organizzazione riceve grandi quantità di dati da fonti strutturate e non strutturate. Le fonti strutturate comprendono i dati archiviati nei database, mentre le fonti non strutturate si riferiscono alle informazioni raccolte dal sito web dell'azienda, dai social media, dai video, dalle fotografie o dalle informazioni non contenute nei database. Tutte queste fonti (e gli enormi volumi di dati) sono a disposizione dell'azienda, sia internamente che esternamente. Con l'analisi dei dati del rischio, gli amministratori possono riunire tutti questi dati in un'unica piattaforma per visualizzarli, analizzarli e creare informazioni utilizzabili.

Ottenere un impatto a livello aziendale

Nel corso della creazione di strategie di rischio efficaci, i team di gestione possono perdere di vista l'obiettivo finale, che è quello di garantire risultati positivi per l'intera azienda. Ciò è particolarmente rilevante se le informazioni sono contenute in silos. Poiché l'analisi dei dati del rischio raccoglie i dati su un'unica piattaforma, il suo impatto è a livello aziendale.

Applicazione delle conoscenze sul rischio al processo decisionale

Il rischio si estende a tutta l'organizzazione, spesso attraversando e sovrapponendosi a tutte le barriere amministrative. Anche se si dispone di informazioni sul rischio, sapere cosa farne può essere un compito arduo. Con l'analisi dei dati del rischio, le organizzazioni possono ordinare i dati per aiutare la direzione a sviluppare una previsione dei rischi potenziali e a stabilire modelli di problemi. L'analisi dei dati del rischio pone le basi per scoprire informazioni utili sui dati.

6 passi per implementare l'analisi dei dati del rischio

Considerando che ogni reparto di un'organizzazione ha un punto di vista diverso sul rischio, è probabile che analisi del rischio indipendenti diano luogo a confusione o sovrapposizione. Ogni reparto può avere i propri parametri e fattori di riferimento. Per un'analisi dei rischi di successo, le organizzazioni hanno bisogno di un'unica fonte di dati per gestire i rischi a livello aziendale.

L'obiettivo principale di qualsiasi programma di gestione del rischio è quello di ridurlo al minimo. Le aziende devono valutare i propri livelli di tolleranza al rischio e garantire che i programmi lo riducano di conseguenza. Sono sei le fasi fondamentali per far funzionare l'analisi dei dati del rischio in un'organizzazione:

1. Creare un archivio di possibili rischi

Disporre di un accurato archivio dei rischi è il punto di partenza perfetto per la valutazione del rischio. La sezione dei fattori di rischio dovrebbe essere accessibile pubblicamente a tutti i reparti e contenere più voci sulle possibilità di tutti i reparti.

Le organizzazioni creano un elenco di rischi potenziali e noti e di tutti i fattori che potrebbero causarli. Questo elenco risponde a domande come: quali sono i problemi comuni che si presentano, cosa succede quando si presentano e cosa li scatena?

In alternativa, alcune organizzazioni offrono archivi curati che sono di tipo plug-and-play, con un notevole risparmio di tempo. Con un elenco di fattori di rischio, le organizzazioni possono tracciare schede di valutazione e mappe di calore per segnalare i rischi previsti. Questo archivio può visualizzare contemporaneamente l'impatto del rischio e i rischi potenziali.

2. Revisione e verifica delle fonti di dati

Un'organizzazione deve anche definire i propri indicatori di rischio chiave. Una volta fatto, il passo successivo consiste nel testare i dati a campione e convalidare gli indicatori di rischio essenziali. A questo punto l'analisi dei dati non sarà in funzione, per cui è necessario eseguire test a campione con i singoli sistemi, il che aiuta a confermare e convalidare gli indicatori di rischio scelti.

Gli amministratori devono analizzare i rischi, quantificarne l'impatto e delineare chiaramente le possibili conseguenze di ciascun rischio sull'azienda. Devono inoltre identificare chi controlla l'impatto e definire le condizioni di impatto. È qui che gli amministratori individuano il costo e le probabilità che il rischio si verifichi.

A livello aziendale, l'elenco dei rischi può essere interconnesso tra diverse unità operative. Si studiano gli effetti di portafoglio, dove i rischi delle singole unità aziendali possono finire per annullarsi a vicenda. Questa è la fase in cui i rischi presenti all'interno di un'azienda o di un'impresa vengono aggregati.

È necessario affinare i rischi e il loro impatto. L'affinamento è necessario per valutare il rischio a livello di unità aziendale e per stimare i costi e la probabilità di accadimento. Successivamente, questi rischi vengono perfezionati in relazione alle priorità dell'unità aziendale in base agli obiettivi della gestione. Da qui, si procede a un ulteriore affinamento a livello aziendale.

Le aziende devono affrontare i rischi presenti e decidere quali valga la pena perseguire. Alcune organizzazioni possono scegliere di eliminare i rischi considerando i costi elevati e le conseguenze negative. In altri casi, l'obiettivo può essere quello di ridurre l'impatto. Ciò può avvenire riducendo la probabilità che il rischio si verifichi o adottando soluzioni per attenuarne l'impatto. Le aziende possono prendere in considerazione la possibilità di assicurare il rischio completamente o parzialmente, in base al calcolo dei costi e dei benefici.

3. Consolidare le fonti di dati e automatizzare i test

Tutti i dati vengono inseriti in un'unica piattaforma software. Viene istituito un sistema di monitoraggio che tiene costantemente sotto controllo il tracciamento dei rischi, la loro segnalazione, l'invio di avvisi ove necessario e la valutazione costante dei potenziali fattori di rischio.

Inoltre, le organizzazioni possono applicare analisi dei dati programmate che testano e convalidano costantemente i controlli. Dal momento che i test sono automatizzati, qualsiasi segnalazione in atto invia una notifica alla casella di posta elettronica della direzione, consentendo ai dipendenti di portare il problema direttamente alla fase di soluzione.

4. Sfruttare il potere della visualizzazione

I dati sono pieni di informazioni non elaborate. Sebbene le analisi possano esaminare i fattori di rischio per aiutare a identificare in tempo le bandiere rosse, il monitoraggio dei dati e dei loro schemi al di fuori di tali fattori può fare la differenza. I pannelli di controllo per il monitoraggio dei rischi utilizzano metodi di visualizzazione che semplificano l'individuazione di nuove informazioni e la quantificazione dei rischi, consentendo alle organizzazioni di guardare oltre l'ovvio.

5. Rapporti sui dati

Con le visualizzazioni e le conoscenze in essere, il passo successivo è dimostrare che tutte le informazioni siano al loro posto. È importante avere il software giusto per comunicarlo. Le visualizzazioni assicurano che le persone comprendano il concetto e abbiano un maggiore impatto.

Le organizzazioni devono revisionare regolarmente gli insight. Questo processo si basa sui fatti e sulla valutazione dinamica dei rischi. Le organizzazioni possono imparare molto dai successi, dai fallimenti e dagli approcci.

6. Espandere e rifare

Una volta che l'organizzazione si è abituata all'idea dell'analisi del rischio, al suo funzionamento e ai suoi vantaggi, il concetto può essere applicato in tutti i reparti e su un'unica piattaforma. Conoscenze, processi e metodologie possono essere condivisi e personalizzati. Più il sistema ha accesso ai dati, più è possibile effettuare test.

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L'importanza e il futuro dell'analisi dei dati del rischio

Sebbene i modelli di analisi dei dati del rischio possano variare a seconda delle organizzazioni, i principi generali della valutazione del rischio rimangono gli stessi e sono ben radicati nella gestione del rischio. Stabilendo un quadro solido, le organizzazioni possono sfruttare i vantaggi di tali modelli. In questo modo non solo le aziende e i dipendenti sono al sicuro, ma possono anche rimanere competitivi in un mondo basato sui dati.