100 estrategias de IA que transformarán tus habilidades para asumir riesgos

Hemos alcanzado un hito emocionante con el primeras 100 inscripciones para SEMANA DE CONCIENCIACIÓN SOBRE RIESGOS 2024¡Para mí, cada registro representa un compromiso para avanzar! gestión de riesgos y decisión-haciendo. Y para celebrar, he preparado 100 ideas AI puede transformar tu empresa y personal decisión haciendo. Así es. Cien ideas. No es broma, genérico AI- declaraciones vacías generadas, 100 ideas prácticas que uso personalmente en mi trabajo diario. Desde identificar riesgos ocultos hasta superar cognitivo sesgos, estos AI las ideas convertirán tus habilidades para asumir riesgos en un superpoder. Si estos no son suficientes, regístrese para los próximos RAW2024 para escuchar a algunos de los mejores gestores de riesgos globales compartir sus historias.

Ya he estado usando el 46% de las ideas que se mencionan a continuación. ¿Y tú?

Enfrentando la ignorancia sobre el riesgo

El mayor desafío en gestión de riesgos No es la forma de identificar riesgos ni siquiera de cuantificarlos; eso es fácil. El mayor desafío es superar la resistencia de la dirección a lo probabilístico. decisión Cambiar la forma en que se están tomando las decisiones de adquisición, de proyectos e inversiones. Puede AI ¿Nos ayudas a superar algunas de las excusas más comunes que la dirección usa para evitar pensar en riesgos, incertidumbre y volatilidad? ¡Por supuesto!

• Usar AI para simular conversaciones con una persona virtual de gestión que utiliza excusas comunes para evitar discusiones sobre riesgos, ayudando a preparar contraargumentos y estrategias
• Analiza las transcripciones de reuniones pasadas usando AI y identificar patrones de evitación de riesgos en las discusiones de gestión.
• Desarrollar AIescenarios de juego de roles impulsados por datos en los que los miembros del equipo pueden practicar cómo abordar la ignorancia del riesgo en diversas situaciones.
• Utilizar AI redactar informes y presentaciones persuasivas que destaquen la importancia de incorporar el análisis de riesgos en decisión-haciendo.
• Usar AI crear narrativas convincentes que demuestren el impacto potencial de ignorar los riesgos, adaptadas a diferentes segmentos de audiencia dentro de la gestión.
• Usar AI para generar visualizaciones de datos que ilustren claramente las consecuencias de riesgos no gestionados en métricas clave del negocio
• Emplear AI monitorear y resumir estudios de caso de la industria donde la falta de atención a los riesgos condujo a importantes reveses comerciales, presentando estos hallazgos a la gerencia.
• Desarrollar AImódulos interactivos basados en datos que permiten a la dirección experimentar con decisión-tomar decisiones bajo diferentes escenarios de riesgo y observar posibles resultados.
• apalancamiento AI automatizar la generación de informes de evaluación de riesgos que sean concisos, impactantes y directamente relacionados con los objetivos comerciales, dificultando que la gerencia los ignore.
• Utilice el análisis de sentimientos para evaluar las preocupaciones y puntos de resistencia de la dirección respecto a las discusiones sobre riesgos y adapte las estrategias de comunicación en consecuencia.

Identificación de riesgos ocultos

El siguiente conjunto de ideas te ayudará a usar AI para descubrir riesgos que podrían no ser inmediatamente evidentes mediante métodos tradicionales.

• Cargue datos históricos de ventas y del mercado en un AI herramienta para identificar tendencias inesperadas o patrones estacionales que podrían representar riesgos.
• Usar AI para rastrear anuncios regulatorios y actualizaciones legales, identificando nuevos requisitos de cumplimiento o cambios que podrían introducir riesgos.
• Usar AI para monitorear plataformas de redes sociales en busca de menciones a su empresa, industria o productos clave, identificando posibles riesgos para la reputación o tendencias emergentes del mercado.
• Introducir los hallazgos de la auditoría de cumplimiento en un AI herramienta para detectar problemas recurrentes de incumplimiento o áreas con cambios regulatorios frecuentes que podrían representar riesgos de cumplimiento.
• Ingrese los datos de rendimiento del proveedor en un AI Sistema para detectar inconsistencias o retrasos que podrían indicar vulnerabilidades en la cadena de suministro.
• Sube los registros de mantenimiento y deja AI identificar puntos comunes de falla en equipos o infraestructura que puedan sugerir riesgos operativos
• Usar AI para analizar los datos de rotación de empleados y identificar departamentos o roles con tasas de rotación inusualmente altas, sugiriendo áreas de riesgo internas.
• Alimentar AI con datos de gestión de proyectos para descubrir patrones en fechas límite incumplidas o sobrecostes, revelando riesgos en la gestión de proyectos
• Escanear informes financieros usando AI para detectar anomalías o valores atípicos que puedan indicar riesgos en el control contable o financiero.
• Cargar AI con datos de inventario para identificar discrepancias en el stock o artículos de movimiento lento que podrían indicar riesgos en la gestión de inventario.

Desafiando suposiciones

Utilizando AI para analizar la volatilidad y la fiabilidad de los supuestos subyacentes en decisión-procesos de fabricación.

• Usar AI para evaluar datos históricos e identificar desviaciones de las suposiciones en las previsiones financieras, destacando las áreas donde las suposiciones han sido incorrectas previamente.
• Implementar AI para evaluar la precisión de las suposiciones de crecimiento del mercado comparando las tendencias predichas con los datos reales del mercado a lo largo del tiempo.
• Utilizar AI para analizar los cronogramas del proyecto y comparar las fechas de finalización planificadas versus las reales, identificando suposiciones sobre la duración del proyecto que pueden ser demasiado optimistas.
• Desplegar AI revisar las métricas de eficiencia operativa e identificar discrepancias entre los niveles de rendimiento asumidos y los reales, proporcionando información sobre objetivos de eficiencia demasiado ambiciosos.
• Usar AI para rastrear la variación en las previsiones de demanda de los clientes en comparación con los datos reales de ventas, señalando las suposiciones sobre la demanda del mercado que puedan necesitar ajustes.
• Emplear AI examinar los plazos de entrega y la fiabilidad de los proveedores, comparando los cronogramas de entrega asumidos con los datos históricos de rendimiento para identificar posibles riesgos en la cadena de suministro.
• Implementar AI para evaluar la coherencia de la producción en relación con la capacidad asumida, identificando cuellos de botella o ineficiencias que desafían las suposiciones iniciales de capacidad.
• Usar AI herramientas para analizar métricas de productividad de los empleados, comparando los niveles de productividad asumidos con los datos reales para identificar brechas en las suposiciones de planificación de la fuerza laboral.
• Utilizar AI para revisar la correlación entre los factores de riesgo asumidos y los incidentes reales, ayudando a perfeccionar los modelos de riesgo y mejorar la precisión de las suposiciones de riesgo.
• Desplegar AI examinar la volatilidad de los principales indicadores económicos en relación con los supuestos empresariales, proporcionando una visión más dinámica y realista de los riesgos económicos que impactan decisión-procesos de fabricación.

Superando cognitivo sesgos

Utilizando AI identificar y mitigar cognitivo sesgos en las evaluaciones de riesgos y decisión-procesos de fabricación.

• Usar AI analizar decisión-formando patrones y señalando instancias en las que el sesgo de confirmación podría haber influido en las evaluaciones de riesgo al resaltar evidencia contradictoria que se ha pasado por alto.
• Implementar AIanálisis de sentimientos impulsado para detectar posibles pensamientos grupales en las discusiones del equipo, identificando áreas donde faltan puntos de vista diversos.
• Utilizar AI para revisar histórico decisión resultados e identificar casos en los que el sesgo de anclaje llevó a decisiones subóptimas al centrarse demasiado en la información inicial.
• Desplegar AI para comparar las opiniones de expertos con modelos estadísticos, destacando las discrepancias que puedan indicar la presencia de exceso de confianza por parte de los expertos.
• Usar AI para analizar patrones de lenguaje en informes escritos y comunicaciones por correo electrónico, detectando signos de sesgo de optimismo en las proyecciones de proyectos y evaluaciones de riesgos.
• Usar AI realizar entrenamiento de calibración regular para expertos, proporcionando retroalimentación sobre sus evaluaciones pasadas en comparación con los resultados reales para mejorar la precisión con el tiempo.
• Implementar AI herramientas para generar huellas de sesgo para cada experto, mostrando visualmente las tendencias hacia el optimismo, pesimismo, polarización o indecisión, y utilizar estos conocimientos para guiar la calibración de los expertos.
• Implementar un algoritmo de corrección de sesgos en modelos de riesgo que ajuste automáticamente las evaluaciones de expertos en función de sesgos históricos identificados, garantizando predicciones de riesgo más precisas.
• Usar AIAnálisis de escenarios basados en datos para presentar perspectivas y resultados alternativos, ayudando decisión-los tomadores de decisiones superan el sesgo hacia el status quo al considerar un rango más amplio de posibilidades.
• Implementar AI actualizar regularmente los modelos de riesgo con nuevos datos, mitigando el sesgo retrospectivo al garantizar que las evaluaciones de riesgo se basen en la información más actual y relevante disponible.

Cuantificación de los efectos de los riesgos en las decisiones

Implementando AI para evaluar el impacto de los riesgos en las decisiones comerciales y métricas, como el flujo de efectivo o los plazos de los proyectos.

• Usar AI para ajustar distribuciones de probabilidad a datos históricos, asegurando una representación precisa de las incertidumbres para su uso en decisión-haciendo modelos.
• Implementar AI herramientas para generar distribuciones de riesgo a partir de aportaciones de expertos y datos históricos, creando perfiles de riesgo integrales para decisiones empresariales.
• Desplegar AI para producir Paquetes de Información Estocástica (SIPs) descargables, facilitando la compartición e integración de datos de riesgo entre diferentes herramientas de modelado.
• Utilizar AISimulaciones de Monte Carlo impulsadas por computadora para generar miles de escenarios, proporcionando un análisis probabilístico de los resultados potenciales y su impacto en las métricas comerciales.
• Emplear AI para probar datos de normalidad y otras propiedades estadísticas, asegurando la validez de las suposiciones utilizadas en los modelos de riesgo.
• Implementar AI algoritmos para detectar y corregir errores en datos de riesgo, mejorando la fiabilidad de las evaluaciones de riesgo y subsiguientes decisión-haciendo.
• Usar AI para calcular la volatilidad de las hipótesis clave, cuantificando cómo los cambios en estas hipótesis podrían afectar los resultados del negocio.
• Desplegar AI para ofrecer asesoramiento experto en la construcción de modelos probabilísticos, asegurando que estos modelos reflejen con precisión las complejidades e incertidumbres inherentes a las decisiones empresariales.
• Utilizar AI para realizar análisis de sensibilidad, identificando qué suposiciones y riesgos tienen el impacto más significativo en las métricas clave del negocio.
• Implementar AI herramientas para actualizar continuamente modelos probabilísticos con nuevos datos, manteniendo la precisión y relevancia de las evaluaciones de riesgo a lo largo del tiempo.

Proyecto de inversión y decisiones de VPN

Aprovechando AI para evaluar riesgos potenciales y sinergias en actividades de fusiones y adquisiciones.

• Usar AI para identificar los factores clave de riesgo analizando datos históricos e informes de la industria, asegurando una identificación integral de riesgos para proyectos de inversión.
• Emplear AI para identificar escenarios de pruebas de estrés mediante el examen de eventos históricos del mercado y sus impactos, proporcionando una base sólida para el análisis de escenarios.
• Utilizar AI para mapear las suposiciones de valoración contra datos históricos, validando su realismo y basándolas en evidencia empírica.
• Usar AI para transformar suposiciones de punto único en distribuciones de probabilidad, capturando toda la gama de resultados posibles y sus probabilidades.
• Usar AI para detectar correlaciones entre diferentes factores de riesgo / suposiciones, ofreciendo ideas sobre cómo los riesgos combinados podrían afectar el VAN.
• Implementar AI para integrar y analizar datos históricos de actividades pasadas de fusiones y adquisiciones, identificando patrones y posibles sinergias o riesgos.
• apalancamiento AI para evaluar riesgos conductuales mediante el análisis decisión-creando patrones de las partes interesadas clave, proporcionando perspectivas sobre posibles sesgos.
• Emplear AI realizar análisis de sensibilidad dinámica en las principales suposiciones de valoración, actualizando continuamente el análisis con nuevos datos.
• Utilizar AI algoritmos para detectar anomalías en datos financieros y supuestos de valoración, señalando posibles problemas para una mayor investigación.
• Usar AI para generar explicación / narrativa para los informes de riesgos, resumiendo los riesgos identificados, sus impactos y las estrategias de mitigación recomendadas para la transparencia decisión-haciendo.

Decisiones de gestión de proyectos

Aplicando AI para identificar y mitigar los riesgos asociados con proyectos de capital a gran escala.

• Usar AI para identificar riesgos del proyecto que puedan estar ocultos para el equipo del proyecto.
• Usar AI para calcular la volatilidad de las suposiciones clave, cuantificando cómo los cambios en estas suposiciones podrían afectar los cronogramas y presupuestos del proyecto.
• Emplear AI para validar las propiedades estadísticas de los datos del proyecto, asegurando la fiabilidad de las suposiciones utilizadas en los modelos de riesgo.
• Utilizar AI algoritmos para detectar y corregir errores en datos históricos de proyectos, mejorando la fiabilidad de las evaluaciones de riesgo y subsiguientes decisión-haciendo.
• Implementar AI para cuantificar y evaluar el impacto de los factores de riesgo en los cronogramas y presupuestos del proyecto, permitiendo tomar decisiones basadas en datos. decisión haciendo.
• Usar AI para determinar las reservas de contingencia apropiadas para los riesgos del proyecto, asegurando que el proyecto cuente con suficientes márgenes para manejar desafíos imprevistos.
• Utilizar AI para crear SIPs descargables que encapsulen riesgos de costos, cronograma y sinergias, facilitando una integración de datos sin problemas en modelos financieros.
• Preguntar AI para ofrecer asesoramiento experto en la construcción de modelos probabilísticos que integren riesgos de costo, cronograma y sinergia.
• Usar AI para ayudar a determinar qué directrices de la AACE son apropiadas para el análisis de riesgos del proyecto y qué rangos de incertidumbre deben aplicarse a sus proyectos.
• Usar AI para poner a prueba diversas medidas de mitigación del proyecto.

Análisis de escenarios y simulación

Empleando AI crear y evaluar diversos escenarios de riesgo y sus posibles resultados.

• Usar AI para generar una amplia gama de escenarios de riesgo mediante el análisis de datos históricos e información disponible públicamente, proporcionando una base integral para el análisis de escenarios.
• Emplear AI segmentar datos históricos en categorías relevantes, como condiciones del mercado o métricas operativas, para un análisis de escenarios más específico.
• Usar AI para extraer y preprocesar automáticamente datos históricos, asegurando datos calidad y consistencia antes de ejecutar las simulaciones.
• Usar AI para identificar y cuantificar las interdependencias entre diferentes factores de riesgo, proporcionando una entrada más precisa para los modelos de escenarios.
• Usar AI para idear eventos raros pero de altas consecuencias dentro de cada escenario, asegurando que los riesgos extremos sean adecuadamente considerados.
• apalancamiento AI para generar escenarios alternativos ajustando supuestos clave, como tasas de crecimiento o condiciones del mercado, y evaluar el impacto en los resultados generales.
• Usar AI clasificar escenarios en función de su impacto potencial y probabilidad, priorizando los escenarios más críticos para un análisis y acción adicionales.
• Emplear AI automatizar la validación de los resultados de los escenarios frente a los resultados del mundo real, perfeccionando los modelos para mejorar su precisión predictiva.
• Usar AI para generar informes para cada escenario, resumiendo los hallazgos clave y las acciones recomendadas para la mitigación de riesgos.
• apalancamiento AI para crear tableros visuales que se actualizan dinámicamente con los resultados del análisis de escenarios, permitiendo el monitoreo en tiempo real y decisión-haciendo.

Informe de riesgo mejorado

Usando AI para mejorar la claridad y la exhaustividad de los informes de riesgo proporcionados a las partes interesadas.

• Usar AI para agregar automáticamente datos de varias fuentes, asegurando la consistencia y reduciendo errores manuales en los informes de riesgo.
• Emplear AI para generar resúmenes ejecutivos claros y concisos, destacando los riesgos más críticos y sus posibles impactos.
• Utilizar AI para producir visualizaciones detalladas, como curvas de pérdida y histogramas, para hacer que los datos de riesgo complejos sean más accesibles y comprensibles para las partes interesadas.
• Usar AI leer los informes de riesgo y traducir la jerga técnica en explicaciones en lenguaje sencillo.
• Usar AI personalizar informes de riesgo para diferentes grupos de interesados, enfocándose en los riesgos y métricas específicos que son más relevantes para cada audiencia.
• apalancamiento AI para rastrear los cambios en la exposición al riesgo / impacto en las decisiones a lo largo del tiempo, proporcionando a las partes interesadas una vista dinámica de las tendencias de riesgo y las amenazas emergentes.
• Emplear AI para identificar y resaltar anomalías o valores atípicos significativos en los datos de riesgo, asegurando que no se pasen por alto en los informes estándar.
• Utilizar AI para integrar flujos de datos en tiempo real en los informes de riesgo, ofreciendo a las partes interesadas la información más actualizada disponible.
• Usar AI para automatizar la generación de informes de riesgo periódicos, liberando a los gestores de riesgos para centrarse en el análisis y decisión-haciendo.
• apalancamiento AI para proporcionar análisis de escenarios y conocimientos predictivos en los informes de riesgo, ayudando a las partes interesadas a comprender los riesgos futuros potenciales y sus implicaciones comerciales.

Comunicación de riesgos

Mejorar la comunicación de la información sobre riesgos a diversas partes interesadas a través de AIherramientas y técnicas impulsadas

• Usar AI adaptar los mensajes de comunicación de riesgos a diferentes grupos de interés, asegurando su relevancia y participación según sus necesidades e intereses específicos.
• Emplear AIchatbots impulsados por IA, como RAW@AI, para proporcionar respuestas inmediatas a las consultas relacionadas con riesgos de las partes interesadas, asegurando una difusión oportuna y precisa de la información.
• Utilizar AI para analizar los comentarios y sentimientos de las partes interesadas, permitiendo a los gestores de riesgos ajustar las estrategias de comunicación y abordar las preocupaciones de manera proactiva.
• Usar AI para simplificar datos y informes de riesgos complejos, haciéndolos más comprensibles para las partes interesadas no expertas.
• Usar AI para automatizar la distribución de actualizaciones y alertas de riesgo a través de diversos canales, como correos electrónicos, paneles de control y aplicaciones móviles, garantizando una comunicación coherente y oportuna.
• apalancamiento AI desarrollar paneles de riesgo interactivos que permitan a las partes interesadas explorar los datos de riesgo de manera dinámica y obtener conocimientos adaptados a sus necesidades.
• Emplear AI crear informes de riesgo personalizados para las partes interesadas clave, destacando los riesgos que son más relevantes para sus roles y responsabilidades.
• Utilizar AI para monitorear las redes sociales y otros foros públicos en busca de discusiones sobre el perfil de riesgo de la organización, proporcionando información en tiempo real sobre percepciones externas y problemas emergentes.
• Preguntar AI para evaluar la efectividad de los esfuerzos de comunicación de riesgos, identificar áreas de mejora y perfeccionar las estrategias en consecuencia.
• apalancamiento AI para facilitar talleres y reuniones virtuales de riesgos, mejorando la colaboración y el intercambio de información entre las partes interesadas a través de plataformas digitales avanzadas.

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