Управление рисками

Организации всех типов и размеров сталкиваются с внешними и внутренними факторами и влиянием, которое создает неопределенность в отношении достижения поставленных целей. Менеджмент риска является итеративным процессом и помогает является частью корпоративного управления организации.

Применение MBayes для управления рисками основано на стандартах ГОСТ Р ИСО 31000 и ГОСТ Р ИСО 31010 где определении риска тесно связано с неопределенностью и вероятность событий и их влияния на цели организаций.

Построение системы управления рисками требует индивидуального подхода в каждой организации, но опирается на лучшие современные практики анализа и управления рисками.

Causal AI (причинно-следственный искусственный интеллект) — это не просто очередной тренд, а фундаментальный сдвиг в подходе к анализу данных и управлению рисками. Он переходит от корреляции («что произошло вместе») к каузальности («что привело к этому»).

Внедрение Causal AI в систему управления рисками — это одна из самых лучших передовых практик на сегодняшний день. Вместо того чтобы анализировать риски изолированно, компания создает комплексную цифровую модель (граф) всех ключевых бизнес-процессов, внешних факторов и взаимосвязей между ними. Эти связи основаны не на статистических совпадениях, а на экспертных знаниях и данных, проверенных на причинность. Такой подход даст более обоснованный прогноз, чем традиционные корреляционные модели. Кроме того Causal AI позволяет проводить точное моделирование сценариев «что, если» и таким образом выбирать способы устранения или минимизации рисков.

Возможности MBayes

Платформа MBayes предоставляет инструменты для создания моделей анализа рисков на осове следующих методик описанных в стандарте ГОСТ Р ИСО 31010:

Байесовский анализ

Способ вывода параметров модели на основе теоремы Байеса, позволяющий использовать эмпирические данные для априорных выводов вероятности

Байесовские сети/диаграммы влияния

Графическая модель переменных и их причинно-следственных связей, выраженная с помощью вероятности. Базовая байесовская сеть имеет переменные, представляющие неопределенность. Расширенная версия, известная как диаграмма влияния, включает переменные, представляющие неопределенность, последствия и действия

Анализ причин и последствий

Сочетание анализа дерева неисправностей и дерева событий, позволяющее включить время простоев. Рассматриваются как причины, так и последствия инициирующего события

Марковский анализ

Вычисление вероятности того, что система, которая может находиться в одном из нескольких состояний, будет находиться в определенном состоянии в заданный момент времени t в будущем

Анализ методом Монте-Карло

Вычисление вероятности исходов с помощью моделирования с использованием случайных переменных

S-кривая

Способ отображения взаимосвязей, последствий и их вероятности в виде функции распределения

Var и CVaR

Финансовые меры риска, использующая предполагаемое распределение вероятностей потерь

Анализ сценариев

Определение возможных будущих сценариев с помощью воображения, экстраполяции из настоящего или моделирования. Затем рассматривают риск для каждого сценария.