Информатизация бизнеса. Управление рисками
Шрифт:
Математическая теория нечетких множеств была предложена профессором Л. А. Заде, она открывает большие возможности перед системными аналитиками в области управления рисками на основе применения нечеткой логики. Теория нечетких множеств Л. А. Заде описывает подход, который позволяет эксперту наилучшим образом формализовать свои нечеткие представления, трансформировав язык слов в язык количественных оценок. Этот подход применим всюду, где свидетельства о тех или иных проявлениях объекта научного исследования количественно ограничены и качественно разнородны. Если эксперт хорошо знает предприятие изнутри, то ему не составит никакого труда выделить именно те факторы, которые наиболее влияют на процессы потери платежеспособности (включая ошибки
Например, менеджер ИТ-проекта не может четко разграничить понятия «высокой» и «максимальной» вероятности или когда надо провести границу между средним и низким уровнями показателя. Тогда применение нечетких описаний означает интерпретацию лингвистических переменных, которые определяет менеджер. Например, переменная «уровень менеджмента» может обладать лингвистическими значениями «очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий» и принимать значения от нуля до единицы. Одной из важнейших задач при переходе из качественного в количественный признак являются агрегирование информации и применение нечеткого управления как одного из самых результативных областей применения теории нечетких множеств.
Этап 4. Экспертная оценка вероятности возникновения и степени влияния риска. Формально процедура экспертной оценки чаще всего состоит в разработке перечня критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия назначаются весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. По каждому критерию составляются варианты ответов, веса которых также неизвестны экспертам. Эксперты, проводя экспертизу, должны обладать полной информацией об оцениваемом проекте, анализировать поставленные вопросы и отмечать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обрабатываются, и выдаются результаты проведенной экспертизы.
Вероятность возникновения риска (risk probability) – это мера возможности того, что последствие риска, описанное в его формулировке, действительно наступит.
Вероятность возникновения риска является базовой составляющей риска и определяет отношения количества случаев, когда событие, связанное с риском, произошло, к общему количеству аналогичных проектов. Вероятность риска должна быть больше нуля, так как иначе он из себя ничего не представляет. Также вероятность риска должна быть меньше единицы, иначе риск не содержит неопределенности и представляет собой уже известную проблему. Если вероятность риска равна единице либо риск высоковероятен (более 0,8 наступления события) – такая вероятность выводит проблему из разряда рисков и переводит в разряд фактов. Оценку вероятности можно получить на основании метода экспертных оценок, опыта прошлых проектов и предположений участников проекта. В большинстве ситуаций проектные группы могут представить собственный опыт и/или имеющиеся в индустрии опытные данные в виде простых и понятных формулировок, которые затем могут быть превращены в числовые значения.
Для оценки вероятности применяются шкалы, позволяющие упростить работу эксперта по определению оценок с любой точностью. При упрощенной оценке вероятности возникновения малозначимых рисков зачастую риску присваивают вероятность либо 1, либо 0. Соблазнительно применить для оценки шкалы типы «данный риск имеет вероятность 0,65» или «риск оценивается как 0,48». Однако использование подобных шкал предполагает, что имеется модель для расчета и значение достоверно. Такая высокая точность спорна. Наиболее эффективной шкалой вероятности риска является простейшая градация «низко – средне – высоко», отображаемая в отдельно взятые численные значения (0,17 0,5 0,84),
Таблица 4.
Пример шкалы для оценки вероятности риска
При проведении численного оценивания рисков необходимо использовать для каждого из них один и тот же диапазон, чтобы полученная приоритезация была единообразна. Можно также оценить вероятность на основе имеющейся словесной формулировки или числового интервала.
Влияние/воздействие риска (risk impact) – представляет собой меру серьезности негативных последствий, уровень убытков или оценку потенциальных возможностей, связанных с риском.
Влияние должно быть непосредственным числовым выражением последствия риска, описанного в его формулировке. Оно может оцениваться в денежных единицах или же по некоторой субъективной шкале. Выражение влияния всех рисков в деньгах имеет то преимущество, что оно будет более понятно инвесторам бизнеса. Финансовые угрозы рисков могут представлять собой долговременные расходы на функционирование и сопровождение продукта, уменьшение доли компании на рынке, прочее.
Предпочтительна субъективная пятибалльная или десятибалльная шкала для оценки угрозы рисков. Для применения простых методик приоритезации рисков в главной таблице рисков необходимо указать величины угрозы всех рисков в одинаковых единицах.
Степень влияния риска часто определяется расчетом затрат на восстановление, если нежелательные события произойдут, – другими словами, дополнительными затратами, требующимися для успешного завершения проекта. Проблема точности оценки масштаба последствий менее актуальна, чем для вероятности, но она также существует.
Таблица 5.
Шкала для оценки влияния риска (пример)
Как показано в табл. 5, степень влияния риска может выражаться в присвоении одного из значений степени влияния риска на различные показатели ИТ-проекта, например: очень сильное – 0,8, сильное – 0,4, среднее – 0,2, слабое – 0,1, очень слабое – 0,05.
Многие компании используют трехуровневые шкалы воздействия рисков типа «высокая – средняя – низкая». Проблема состоит в том, что такой подход сделает распределение рисков при их сортировке на стадии качественного анализа слишком плотным – будет сложно понять, какие риски окажутся приоритетными.
Этап 5. Построение матрицы Вероятность x Воздействие и приоритезация рисков. Интерпретация качественных оценок в количественные показатели позволяет менеджеру риска построить матрицу количественных показателей с ранжированными по приоритетам рисками, которая будет основана на качественных показателях матрицы Вероятность x Воздействие.
Для построения матрицы используются полученные оценки «вероятность возникновения риска» и «воздействие/влияние риска». Произведение этих двух величин дает единую метрику риска, называемую ожидаемой величиной (Exposure), которая используется при ранжировании рисков (табл. 6) и заполняется в ячейки матрицы. Ранжирование для каждого риска происходит совместно на совещании рабочей группы. Определяется пороговое значение для критических рисков (например, значение >0,28).