Los modelos cuantitativos derrocan la gestión tradicional de riesgos: ¿abrazar o perecer?

En mi último trabajo como Jefe de riesgo operacional y seguros, necesitaba un equipo de 3 analistas cuantitativos para construir modelos de riesgo que apoyaran las decisiones, cuantificaran las pérdidas esperadas y calcularan los déficits esperados. En mi trabajo actual, como Jefe de riesgo, seguros y auditoría interna, puedo hacer todo esto con 2 AI modelos, ChatGPT 4 y RAW@IAJuntos, cuestan a la empresa aproximadamente 30 dólares al mes. Personalmente, los uso para tareas matemáticas bastante avanzadas, pero esa es una historia para otro momento.

En este artículo quería hablar sobre el fin de lo cualitativo. gestión de riesgos, porque cuantitativo básico gestión de riesgos ya se hace tan fácilmente y es accesible para cualquiera. En mi artículo4 tipos de análisis de riesgos, 1 malo y 3 buenos ejemplos Describí cómo existen diferentes niveles de análisis de riesgo cuantitativo. Convertir tu registro de riesgos o informe de riesgos en un registro de riesgos cuantitativo o informe de riesgos cuantitativo es tan básico, que incluso estudiantes de Gestión de Riesgos Programa en la Universidad Caledonian de Glasgow o RIMAP, los gestores de riesgos certificados por RIMS pueden hacerlo. Quiero decir, ahora incluso los auditores internos pueden crear registros de riesgos cuantitativos, benditos sean sus almas. ¿Puedes siquiera imaginar esto, hace unos años?

Con los avances en tecnología, la potencia de cálculo de las máquinas modernas y gracias al increíble trabajo del equipo en GestiónDeProbabilidades.orgahora ya no hay excusas para no realizar todos los entregables básicos de riesgo de manera cuantitativa.

¿Por qué todos los entregables de riesgo son cuantitativos? Eso es fácil, porque puedes sumar riesgos cuantitativos de una manera que tiene sentido, puedes usar la información de riesgos cuantitativos para presupuestar y ahorrar en seguros y todo tipo de otras cosas que los informes de riesgos cualitativos no pueden hacer físicamente.

Pregunta a RAW@AI sobre esta publicación o simplemente habla sobre la gestión de riesgos

Pruébalo, solo toma 2 pasos simples:

Entender que la probabilidad y las consecuencias son distribuciones de probabilidad

Multiplicar la probabilidad de un solo número por las consecuencias de un solo número es malo gestión de riesgosA veces puedes usar las pérdidas esperadas resultantes para la presupuestación, pero la mayoría de las veces este número resultante es inútil (corrija eso, reemplácelo por engañoso y negligente) para la mitigación de riesgos, seguros o informes de riesgos. Simplemente no lo hagas. Es como intentar perder grasa con arsénico, claro, las mujeres lo hicieron antes de los años 1900, pero gracias a Dios nos dimos cuenta de que es solo veneno.

En su lugar, reemplace la probabilidad y la calificación o número de consecuencia por distribuciones. Parecen y se sienten iguales, pero conservan las relaciones matemáticas correctas que permiten calcular los riesgos correctamente y sumarlos. En mi guía descargable sobre registros de riesgos Muestro cómo solo hacer este paso cambia la cantidad de riesgo. En la guía, muestro que al corregir las matemáticas, el riesgo total en realidad es 15 veces mayor de lo que se reportó originalmente. Este tipo de cosas te harán perder el trabajo.

Primero, convierte la probabilidad en una distribución, porque el riesgo no ocurre en promedio, o sucede o no sucede. Si sucede, se sufren todas las consecuencias; si no, el impacto es cero. Para riesgos que pueden ocurrir una vez por período, típicamente un año, utilice la distribución de Bernoulli. Aquí hay un aviso rápido para generarlo en ChatGPT

Archivo CSV que contiene 1000 muestras de 1s y 0s, con una probabilidad del 60% de 1s.

Si el evento de riesgo puede ocurrir teóricamente varias veces al año, utilice la distribución de Poisson. ChatGPT puede hacerlo todo en cuestión de segundos. La mayoría de los registros de riesgos utilizan una ocurrencia anual, así que Bernoulli, no es necesario complicarlo demasiado.

Distribución de Poisson con media 7

Luego, convierte las consecuencias en una distribución. También puedes hacer esto en ChatGPT, pero me gusta mucho más https://makedistribution.com/ tomar 3 escenarios, consecuencia optimista (pérdida baja), escenario base (o pérdida esperada, probablemente la cantidad actualmente en el registro de riesgos) y escenario de consecuencia pesimista (pérdida alta). Asegúrate de cambiar a modo simple al usar el sitio web. Por cierto, de nada, pasé mucho tiempo convenciendo al autor. Tom Adamczewski, un caballero absoluto, para crear un modo básico para el análisis de riesgos básicos, de modo que no tuvieras que averiguar la diferencia entre los modelos metalog y los interpoladores suaves.Puedes exportar y guardar tus 1000 muestras desde este sitio web, igual que lo harías desde ChatGPT.

HacerDistribución Distribuciones de probabilidad a partir del juicio humano

Tendrás que hacerlo por cada riesgo. La buena noticia es que en realidad es mucho más fácil hablar con las empresas sobre las consecuencias cuando les preguntas acerca de 3 escenarios plausibles en lugar de un solo número.

Pero, ¿qué pasa si nuestra empresa todavía usa palabras y escalas como alto, medio, bajo, en lugar de números simples para la probabilidad y las consecuencias que mencionaste anteriormente? Está bien, probablemente deberías renunciar mañana y hacer del mundo un lugar mejor para el resto de nosotros. Todo lo que estés haciendo no tiene nada que ver con gestión de riesgos.

Combina la probabilidad y las consecuencias utilizando simulación de Monte Carlo

Ahora tienes rangos de probabilidad y consecuencia para cada riesgo, guardados como archivos CSV con 1000 muestras cada uno. Por cierto, puedes guardarlos como archivos sipmath o json y tener 100000 muestras en lugar de 1000, pero no necesitas preocuparte por eso por ahora. La buena noticia es que MS Excel ahora puede hacer eso con un complemento gratuito de ProbabilityManagement.org. Descarga la versión lite gratuita de ChanceCalc convertir tu Excel habitual en un super motor de Monte Carlo.

Una vez que descargues e instales esta herramienta GRATUITA, la funcionalidad de nuestro Excel se ampliará para convertir cualquier registro de riesgos en un registro de riesgos cuantitativo. ¿Lo entendiste? Es gratis. Hace algo que el software GRC de 100 mil dólares no puede hacer. Descárgalo ahora, incluso si no planeas usarlo por un tiempo.

La nueva barra de herramientas de MS Excel te permite ingresar SIP. SIP son los archivos CSV que guardaste en el paso anterior.

Descarga de ChanceCalc lite

Ahora puedes abrir tu registro de riesgos y reemplazar cada probabilidad con un CSV correspondiente y cada consecuencia con un CSV correspondiente. A partir de ahora, cualquier cálculo que hagas con riesgos es más significativo y tiene menos error. Puedes calcular el nivel de riesgo multiplicando la probabilidad y la consecuencia (será una distribución), puedes sumar los niveles de riesgo por departamento o tipo de riesgo, puedes calcular no solo las pérdidas esperadas (promedio) sino también los escenarios de peor caso o las pérdidas esperadas (muy importante para seguros y gestión de liquidez), puedes calcular las probabilidades de que la exposición al riesgo supere ciertos límites y mucho más. Escribe un comentario si esto no está claro o no sabes cómo hacerlo, te enviaré algunos videos desde Sam Savage con demostraciones. Es realmente simple.

Y a nadie en la organización le importará que hayas mejorado la metodología porque ahora muestras informes de riesgo básicos pero más realistas. Esto se ha intentado muchas veces, tus miedos son infundados.

Pero, ¿qué pasa si nuestra empresa no usa Excel y en su lugar utilizamos una plataforma de software GRC de última generación que no puede manejar rangos, distribuciones y no cuenta con un motor de Monte Carlo? Demandándolos y recuperando todas las tarifas y compensaciones, han estado mintiendo y cobrando tus tarifas anuales de licencia sin motivo durante todos estos años. Probablemente el dinero más fácil que tu empresa jamás ganará. Los proveedores de GRC han estado vendiendo aceite de serpiente todos estos años y ahora lo sabes.

Hacer solo esto elevará tu gestión de riesgos a la luna. Todavía será RM1, pero será correcto RM1Unirse RAW2024 aprender más sobre AI solicitud de gestión de riesgos y conviértete en el mejor gestión de riesgos Equipo de tu industria.

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3 pensamientos sobreLos modelos cuantitativos derrocan la gestión tradicional de riesgos: ¿abrazar o perecer?

  1. Gracias por este artículo tan esclarecedor. Necesito un video de demostración sobre cómo realizar un análisis de riesgo cuantitativo

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