«Чорні лебеді», «великі дані» і ризик

Ілюстрація: Shutterstock

Натомість для ризик-менеджера «чорний лебідь» — це малоймовірні події, які у вкрай рідких випадках свого виникнення мають дуже потужний вплив на суспільство чи бізнес. Серед прикладів — аварія на Фукусімській АЕС-1, що трапилася у наслідку трагічного поєднання землетрусу у морі та спричиненого ним цунамі. Багато фахівців вважає, що за умов кращого планування руйнацію реактора можна було б попередити.

Як свідчать висновки кількох досліджень, використовуючи різні типи даних, менеджери в змозі запобігти шкоді, котру можуть спричинити події типу «чорний лебідь» або принаймні обмежити її масштаби. Мораль: організації повинні більшою мірою покладатися не на інтуїцію, а на інтегровані дані, які можуть вказати на зони потенційних ризиків.

Як саме дані можуть допомогти ризик-менеджерам? Цьому питанню присвячена остання публікація голови аналітичної фірми KPA Group Рона Кеннета (Ron Kenett) «Managing Risks with Data» («Управління ризиками з допомогою даних»). Кеннет зазначає, що при правильному використанні організаційних даних можна попередити деякі з абсолютно непередбачених та вкрай руйнівних подій. На практичному рівні це означає збір та інтегрування даних, а також створення на основі цього систем прийняття рішень, які б доповнювали підходи, що сьогодні застосовуються в компаніях.

«Управління ризиком традиційно базується на суб’єктивних оцінюваннях та аналізі різних сценаріїв розвитку подій, — пише автор публікації. — Натомість в основі сучасних підходів — не тільки експертні оцінки, але у першу чергу дані. А це означає: для оцінювання ризиків та розробки стратегій їхньої мінімізації менеджери використовують як структуровані кількісні дані, так і дані з семантичних неструктурованих джерел (наприклад, текстові дані, аудіо- чи відеозаписи).

У своїй праці Кеннет представляє «сходи зрілості» управління ризиками, які включають в себе наступні рівні:

1. інтуїтивний. Не використовується жодних формалізованих підходів;
2. якісний. Вимірювання ризиків базується на експертних оцінках;
3. кількісний. Збирається певна кількість даних, на підставі яких виводяться ключові індикатори ризику;
4. семантичний. Аналізуються неструктуровані дані (як-от блоги), котрі відбивають споживчий досвід користувачів;
5. інтегрований. Дані з різних джерел інтегруються у цілісну систему управління ризиком.

«Чимало організацій знаходяться на рівнях 1 і 2, — зауважує Кеннет. — Бо рух по “сходах” вгору являє собою неабиякий управлінський та технологічний виклик». Отже, лише спромігшись об’єднати третій та четвертий рівень фірми досягають найвищої «сходинки», де поєднуються кількісні і семантичні дані. Саме тоді компанія найкраще підготовлена до зустрічі із «чорним лебедем», інакше кажучи, в змозі управляти неочікуваним ризиком.

Згідно Кенетта, управління операційним ризиком — це функція складності середовища, у якому діє бізнес. Відповідно, «зі зростанням складності, зростає потреба в інтегруванні даних із зовнішніх та внутрішніх джерел, а також у фільтруванні зовнішніх даних відповідно до внутрішніх правил та визначень», — пише автор статті.

Рон Кеннет не єдиний фахівець, котрий наголошує на необхідності більшої зорієнтованості ризик-менеджменту на даних. Білл П’єроні (Bill Pieroni), глобальний операційний директор страхового гіганту Marsh, стверджує: найкращим способом управління і ризиком, і навіть подіями «чорний лебідь» є використання «великих даних».

Як зазначає П’єроні, якщо раніше з подіями категорії «чорний лебідь» (такі, як крах іпотечного ринку США 2008-го або потрясіння на ринку американських держоблігацій 2013-го) ми стикалися раз за все життя, то тепер вони трапляються набагато частіше, ніж будь-коли. А це означає, що деякі, здавалося б, непередбачувані події стають більш-менш прогнозованими. Інакше кажучи, замість «чорних лебедів» з’являються «птахи» різних відтінків сірого. Саме тут надходить черга «великих даних». «Перевагу у конкурентній боротьбі здобудуть ті, хто використовуючи “великі дані”, все більшою мірою демонструватиме здатність ідентифікувати і моделювати потенційні ризики, а також вчиняти дії з метою їх мінімізувати або використати на свою користь», — пише П’єроні.

Крім усього, П’єроні наголошує на важливості розмежування понять «ризик» і «невизначеність», які дуже часто ототожнюються. Ось що він пише у своєму блозі: «Невизначеність створює невідомі, а тому і некеровані загрози. Натомість ризик можна прийняти, мінімізувати або обійти. Організації, що повноцінно використовують "великі дані", активно розпізнають невизначеність та трансформують її у цілком матеріальний ризик, а також визначення власні вразливості та використання їх собі на користь».

Великі організації, котрі мають тривалу історію успіху, найбільшою мірою схильні підміняти поняття «ризику» і «невизначеності», — підкреслює П’єроні. Наслідком цього є вузькість управлінського мислення та хаотичний процес прийняття рішень. «Якщо дані та аналітика не є очевидним складником процесу прийняття рішень та зворотнього зв’язку щодо його результату, організація дедалі швидше наближатиметься до небезпеки, — пише він. — Незмінювані стратегії працюють доти, доки не починають давати збої; і тоді дуже часто організація стикається з катастрофічними наслідками».

За матеріалами "The Science of Managing Black Swans", MIT Sloan Management Review.

¹ Цей термій почав використовуватися після того, як за кілька місяців до початку глобальної фінансової кризи побачила світ книга Нассіма Талеба (Nassim Taleb) «Чорний лебідь» (The Black Swan), у якій її автор вказав на вразливість сучасної фінансової системи до вкрай рідких та важкопрогнозованих подій.