위험 분석이란 무엇입니까?

위험 분석은 높은 정확도로 위험을 측정, 수량화 및 예측하는 일련의 기술입니다. 위험 관리는 새로운 것이 아니며 수년 동안 경영진의 주요 책임이었습니다. 최근에 위험에 대한 인식이 높아졌습니다. 언론 매체는 종종 위반, 느슨한 프로세스, 데이터 해킹 또는 열악한 시스템에 대해 공개하곤 합니다. 규제 및 경제 환경은 더욱 엄격해지고 위험 관리는 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

빅 데이터, 향상된 컴퓨팅 기능 및 고급 분석의 등장으로 기업은 데이터의 힘을 활용할 수 있습니다. 인공 지능, 머신 러닝, 사물 인터넷, 심지어 드론 사용은 기업에서 더 나은 의사 결정을 위해 사용하는 도구 중 일부입니다. 이러한 도구는 해당 기술을 위험 관리에 적용하여 위험을 식별, 측정 및 완화하는 위험 관리자에게 매우 중요합니다.

위험 분석 다이어그램

주요 위험 요소와 이것이 회사의 수익에 미치는 영향을 더 잘 이해해야 할 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 위험 요소는 문제가 더 커지기 전에 미래의 위험을 식별하는 데 도움이 됩니다. 위험 관리에는 위험 분석을 통해 큰 차이를 가져올 수 있는 레거시 시스템 및 과거 프로토콜의 관리가 포함됩니다.

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위험 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?

특히, 세상이 그 어느 때보다 자동화되고 디지털화되었기 때문에 위험 관리에는 최악의 시나리오에 대한 대비가 필요합니다. 오늘날의 디지털 세계에서 해커들은 점점 더 지능적이고, 지략적이며, 창의적으로 변하고 있습니다. 기술로 인해 세계 시장이 하나로 통합됨에 따라 위험 관리에는 더 많은 작업, 리소스 및 결과물이 필요하며 모든 기업에서 더 많은 이해 관계자가 참여하게 됩니다.

많은 경우, 위험을 식별하기 어려워져 원초 기반 위험 관리를 진행합니다. 그러한 경우 위험 완화 전략을 수립하기가 상당히 어려울 수 있습니다. 관리자는 다양한 위험 요소를 더 잘 전달하기 위해 위험 이론을 뒷받침할 실질적인 증거를 제공해야 합니다. 레거시 시스템은 이 프로세스를 방해할 수 있으며 이런 이유로 위험 분석이 필요합니다. 위험 분석에서는 올바른 결정을 내리기 위해 데이터를 수집하고 제공합니다.

위험 분석에 사용되는 기술은 관리자의 의견에 대한 신뢰성과 데이터 기반 검증을 제공합니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 개인이 거시적 또는 미시적 관점에서 위험을 예측하는 능력은 거의 불가능합니다. 이 때 분석이 도움이 됩니다.

기업은 위험 분석을 사용하여 전체 조직의 변수에 대한 위험을 측정하기 위한 기준선을 작성할 수 있습니다. 여러 위험 가능성을 단일 플랫폼으로 가져올 수 있어 경영진에게 위험을 식별, 확인, 이해 및 관리하는 데 필요한 명확성을 제공합니다. 위험 관리에 대한 이러한 통합 접근 방식을 만드는 것은 경영팀과 실행팀이 가능한 모든 위험 고려 사항을 통합하여 전략적 의사 결정을 진행하는 데이터 기반 기업이 되기 위한 핵심입니다.

어떤 기업이 위험 분석을 사용합니까?

모든 조직에서 위험과 혁신 간의 올바른 균형을 찾는 것이 중요합니다. 모든 조직과 업종은 경쟁력, 규정 준수 및 기능을 유지하기 위한 기술을 채택해야 합니다.

은행, 금융 서비스 및 보험

위험 분석은 특히 예측 기간 동안 금융 부문에서 사용됩니다. 은행 부문은 시스템 통합, 모델링, 데이터 품질 및 소싱에 크게 의존하는 수직 산업입니다. 은행 업무는 엄격하게 규제되고 모니터링되며 기준이 충족되지 않을 경우 상당한 벌금이 부과됩니다.

통신

연속적인 각 예측 기간 동안 통신 부문은 위험 분석에 더 많은 투자를 할 것으로 예상됩니다. 이 부문에서 경쟁이 치열하게 진행되어 수익이 감소합니다. 동시에 이 부문은 사기에 시달렸고 수십억 달러의 손실을 입습니다. 많은 통신 사업자들이 수익 누출을 막고 수익을 늘리기 위해 위험 분석 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다.

정부 서비스

정부 서비스 부문에서는 위험 예측 및 선점뿐만 아니라 기상 예측, 국경 보안 관리, 정책 제어 및 계산된 의사 결정과 같은 다양한 활동에도 위험 분석 솔루션을 집중적으로 사용합니다. 지난 몇 년간 정부에 대한 성공적인 공격은 시스템의 약점과 이러한 해킹의 파장을 부각시켰습니다.

의료 부문

의료 기관에서는 위험 분석을 통해 환자의 안전을 결정하고 보장합니다. 위험 분석은 약물 오염 가능성을 줄이고 사용자 데이터를 제어, 저장 및 액세스하는 데 도움을 줍니다.

위험 분석에 막대한 투자를 해야 하는 다른 부문들은 다음과 같습니다.

  • 소비재
  • 리테일
  • 제조
  • 운송 및 물류
  • 정보 기술
  • 미디어
  • 에너지 및 유틸리티

향후 회계 연도에 더 많은 부문이 위험 분석에 투자하고 있습니다.

위험 분석의 이점

구체적인 정보, 추측 없음

위험 관리에 대한 많은 조직의 주요 관심사는 추측입니다. 운 좋게도 위험 분석은 추측을 없애고 실행 가능한 프로토콜을 만드는 데 사용할 수 있는 구체적인 데이터를 조직에 제공합니다. 조직은 광범위한 기술과 기술을 데이터에 적용하여 통찰력을 추출하고, 광범위한 시나리오를 검토하고, 예측할 수 있습니다.

정형 및 비정형 데이터의 통합

모든 조직은 정형비정형 소스에서 방대한 양의 데이터를 얻게 됩니다. 정형 소스는 데이터베이스에 저장된 데이터를 의미하고 비정형 소스는 회사 웹사이트, 소셜 미디어, 비디오, 사진 또는 데이터베이스가 아닌 정보에서 수집한 정보를 말합니다. 이러한 모든 소스(및 방대한 양의 데이터)는 회사 내부 및 외부에서 모두 사용할 수 있습니다. 위험 분석을 통해 관리자는 이 모든 데이터를 단일 플랫폼으로 가져와 실행 가능한 통찰력을 고찰하고, 분석하고, 생성할 수 있습니다.

전사적 영향력 달성

효과적인 위험 관리 전략을 수립하는 과정에서 경영진은 회사 전체에 긍정적인 결과를 보장하는 최종 목표를 놓칠 수 있습니다. 이는 특히 정보가 사일로에 포함된 경우와 관련이 있습니다. 위험 분석은 데이터를 단일 플랫폼으로 가져오기 때문에 그 영향은 전사적입니다.

의사 결정에 위험 통찰력 적용

위험은 조직 전체에 퍼져 있으며, 종종 모든 관리 장벽을 넘으며 반복됩니다. 위험과 관련된 통찰력이 있더라도 이를 통해 무엇을 해야 하는지 알려면 상당한 노력이 들 수 있습니다. 조직은 위험 분석을 통해 경영진이 잠재적 위험에 대한 예측을 개발하고 문제 패턴을 설정할 수 있도록 데이터를 정렬할 수 있습니다. 위험 분석은 데이터 통찰력을 위한 토대를 마련합니다.

위험 분석 구현의 6가지 단계

조직의 부서마다 위험에 대한 관점이 다르기 때문에 독립적인 위험 분석은 혼란이나 중복을 초래할 가능성이 있습니다. 각 부서에는 자체 파라미터와 참조해야 할 요소가 있을 수 있습니다. 조직이 성공적인 위험 분석을 위해서는 전사적 위험을 관리할 단일 데이터 소스가 필요합니다.

모든 위험 관리 프로그램의 주요 목표는 위험을 최소화하는 것입니다. 기업은 위험 허용 수준을 평가하고 프로그램이 그에 따라 위험을 줄이도록 보장해야 합니다. 조직에서 위험 분석을 효과적으로 수행하기 위한 6가지 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 발생할 수 있는 위험에 대한 라이브러리 생성

위험에 대한 완전한 라이브러리를 보유하는 것이 위험 평가의 완벽한 시작점입니다. 위험 요소 섹션은 모든 부서에서 공개적으로 액세스할 수 있어야 하며 모든 부서의 위험 가능성을 포함하는 여러 항목이 있어야 합니다.

조직은 잠재적인 위험 및 알려진 위험과 위험을 초래할 수 있는 모든 요인의 목록을 작성합니다. 이 목록은 발생하는 일반적인 문제는 무엇이며 이러한 문제가 발생하면 어떻게 되며 이러한 문제를 유발하는 요인은 무엇인가?에 대한 답을 제공합니다.

또는 일부 조직에서는 본질적으로 사용이 쉬운 선별된 라이브러리를 제공하여 상당한 시간을 절약합니다. 조직은 위험 요소 목록을 사용하여 위험 발생이 예측될 때 스코어 카드와 히트 맵을 사용해 위험 플래그를 표시할 수 있습니다. 이 라이브러리는 위험 영향과 잠재적 위험을 동시에 표시할 수 있습니다.

2. 데이터 소스 검토 및 테스트

조직은 또한 주요 위험 지표를 정의해야 합니다. 정의가 완료되면 다음 단계는 테스트 데이터를 찾아내고 중요한 위험 지표를 검증하는 것입니다. 이 시점에서는 분석이 실행되지 않으므로 개별 시스템에 대한 스팟 테스트가 필요합니다. 이는 선택한 위험 지표를 확인하고 검증하는 데 도움이 됩니다.

관리자는 위험을 분석하고, 그 영향을 수량화하고, 각 위험이 기업에 줄 수 있는 가능한 결과를 명확하게 설명해야 합니다. 또한 관리자는 누가 영향을 통제하는 지를 확인하고 영향 조건을 정의해야 합니다. 관리자는 이를 통해 발생하는 위험의 비용과 기회를 식별해야 합니다.

기업 수준에서 위험 목록은 여러 사업부에서 서로 공유할 수 있습니다. 목록에서 개별 사업부 위험이 서로 상쇄될 수 있는 포트폴리오 효과를 조사할 수 있습니다. 이것은 비즈니스 또는 기업 전체에 존재하는 위험을 집계하는 단계입니다.

위험과 그 영향을 개선해야 합니다. 비즈니스의 단위 수준에서 위험을 평가하고 비용과 발생 가능성을 추정하려면 개선이 필요합니다. 다음으로, 이러한 위험을 관리 목표를 기반으로 하는 사업부의 우선 순위와 관련되도록 개선해야 합니다. 그런 다음 기업 수준으로 더욱 세분화됩니다.

기업은 당면한 위험을 해결하고 추적할 가치가 있는 위험이 어느 것인지 결정해야 합니다. 일부 조직은 막대한 비용과 부정적인 결과를 고려하여 위험을 제거하기로 선택할 수 있습니다. 다른 경우에는 위험의 영향을 줄이는 것을 목표로 할 수 있습니다. 이런 목표는 위험이 발생할 확률을 전혀 줄이거나 영향을 완화하기 위한 몇 가지 솔루션을 마련함으로써 달성할 수 있습니다. 회사는 비용 대비 이익 계산을 기반으로 위험을 완전히 또는 부분적으로 보험화하는 문제를 고려할 수 있습니다.

3. 데이터 소스 통합 및 테스트 자동화

모든 데이터는 단일 소프트웨어 플랫폼에 저장됩니다. 모니터링 시스템이 설정되어 지속적으로 위험을 추적하고, 보고하며, 필요한 경우 경고를 발송하고, 잠재적 위험 요소를 지속적으로 평가합니다.

또한 조직은 예약 분석을 적용하여 제어를 지속적으로 테스트하고 검증할 수 있습니다. 테스트가 자동화되기 때문에 적신호가 발생하면 관리부의 받은 편지함에 알림이 전송되어 직원들이 문제를 해결 단계로 바로 옮길 수 있습니다.

4. 시각화의 힘 활용

데이터는 처리되지 않은 인사이트로 가득 차 있습니다. 분석은 위험 요소를 통해 적시에 위험 신호를 식별하는 데 도움이 될 수 있지만 이러한 요소 외부의 데이터와 패턴을 추적하면 차이가 날 수 있습니다. 위험 모니터링 대시보드는 시각화 방법을 사용하여 보다 간단하게 새로운 인사이트를 발견하고 위험을 수량화하여 조직이 명백하게 볼 수 있게 합니다.

5. 보고서 인사이트

시각화 및 인사이트의 준비에 따라 다음 단계는 모든 정보가 준비되어 있음을 입증하는 것입니다. 이러한 정보를 전달하기 위해 올바른 소프트웨어를 작동하는 것이 중요합니다. 시각화는 사람들이 요점을 파악하여 영향을 증가시키도록 보장합니다.

조직은 정기적으로 인사이트를 검토해야 합니다. 이 프로세스는 팩트 및 동적 위험 평가를 기반으로 합니다. 조직은 성공, 실패 및 접근 방식에서 많은 것을 배울 수 있습니다.

6. 확장하고 다시 실행

조직이 위험 분석, 작동 방식 및 이점에 익숙해지면 해당 개념을 여러 부서와 단일 플랫폼에 적용할 수 있습니다. 지식, 프로세스 및 방법론을 공유하고 맞춤형 정의할 수 있습니다. 시스템에서 액세스할 수 있는 데이터가 많을수록 더 많은 테스트를 수행할 수 있습니다.

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위험 분석의 중요성과 미래

위험 분석 모델은 조직에 따라 다를 수 있지만 위험 평가의 기본 원칙은 동일하게 유지되며 위험 관리에 뿌리를 두고 있습니다. 조직은 강력한 프레임워크를 구축함으로써 위험 분석 모델의 이점을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 회사와 직원을 안전하게 보호할 뿐만 아니라 데이터 중심 세계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.