如何使用数据分析进行风险评估?

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编辑导语:无论是产品或企业,都需要通过渠道收集数据、并结合自身现状进行分析。那么,当数据分析应用于风险评估时,数据分析可应用的范围是哪些?数据分析的算法又需要哪些条件?本文作者就对如何利用数据分析进行风险评估进行了简单介绍,让我们来看一下。

量化风险是制定重要业务决策的重要组成部分。大多数企业组织通过以前的经验和业务敏锐度来评估风险。由于它不是基于精确的科学,因此这种风险评估方法将是不准确的。

错误会导致生产成本增加、交货延迟等问题。因此,对于企业来说,使用数据分析进行风险评估至关重要。如果你不知道从哪里开始,本文有一些有关使用商业智能或数据分析进行正确风险评估的指导。

一、风险评估中数据分析的范围应该是什么?

监管机构确定风险评估的范围。每个国家和地区都会有其创建、使用、可访问性、存储、保留和销毁的合规性法规。同样,有不同类型的业务组织产生不同类型的数据。

因此,风险评估必须与它们生成的数据以及该数据对合规性问题的敏感性有关。在设计数据模型以评估风险之前,需要回答一些问题,例如:

  • 谁拥有这些数据?——具有访问和使用特定数据的权限的个人或企业。
  • 谁可以合法访问数据?——人力资源部、法律顾问、IT等。
  • 它是什么样的数据?——名称、号码、PIN、邮件地址、国家医疗服务提供者标识符(NPI)、患者信息、PAN、信用卡/借记卡号、CVV等吗?
  • 数据存储在哪里?——是否存在共享数据库,FTP或云存储?
  • 现有的数据安全协议是什么?

如果要设计用于风险评估的最有效的数据模型,则需要了解组织的内部和外部数据流。只有这样才能检查安全漏洞或故意违规。

二、数据分类以进行风险评估

对数据进行分类,以便可以检查其敏感性。这将帮助设置算法参数,从而以更积极的方式进行风险评估。数据可分类为:

  • 公共数据——指的是社交媒体平台、网站、搜索引擎等所有可用的信息。这看似低风险数据,但黑客入侵社交媒体帐户是一个常见问题。如果将任何敏感信息(如银行帐户详细信息和其他财务信息)与社交帐户相关联,则该数据也将受到威胁。
  • 私人数据——这是一种低风险的情况,因为很少有人可以访问此信息。
  • 受限制的数据——只有可以修改和使用数据且处于中等风险中的选定个人才能访问此信息。例如姓名、地址、电话号码、银行卡号等。

三、数据分析的风险评估

为了准确评估风险,商业智能算法必须具有以下几项条件:

  • 自动化:测试过程必须通过多次迭代实现自动化,以便数据模型达到较高的准确性。
  • NLP:一种算法,可以准确地理解自然语言并将其处理为机器语言。
  • 结构化:可以成功处理结构化、半结构化和非结构化数据的数据模型。
  • 集成:一种用于重要财务活动的集成系统,该系统以“链接数据”的形式存储,从而限制了访问和修改权限。
  • 人工智能:需要AI来验证数据并识别异常。
  • 物联网:以便机器学习工具可以处理复杂而大量的数据,高级技术,计算流程,区块链和其他数学功能。
  • 聊天机器人:算法应设计为将视听数据转换为文本格式,以便可以对其进行分析以进行风险评估。商业组织的客户服务就是这样的一个例子。
  • 网络防御:网络防御技术的某些要素必须纳入算法中。数据模型中所需的网络防御方法的关键要素是:可以识别操作是否合法的参数、仅允许通过多个级别的基础设施安全系统访问关键信息的参数、一个参数(或几个参数),以确保所有用户操作均在监管机构设置的合规性限制之内。
  • 预测分析:机器学习模型必须具有认知行为的能力,以便能够进行预测分析并产生可靠的输出。预测性编程可确保以数据为依据的准确决策,这将影响商业企业的成功。
  • 增强现实:数据模型中的该元素将帮助用户享受交互式体验,在该体验中,计算机生成的数据与现实生活场景叠加在一起,从而可以与生活体验相关联。

四、风险评估后的性能测试和报告

现在已经确定了高风险和中风险数据类别,是时候将机器学习工具进入测试阶段了。数据模型现在将具有一个涵盖所有可能的风险情况的框架。测试过程将突出缺点(如果有)。它会通过交叉验证和修剪来完善其性能,从而实现高水平的效率。

使用数据分析进行风险评估不仅限于识别敏感数据所在的安全系统中的漏洞。这也意味着要从数据盗窃中识别出潜在的未来风险。

风险评估数据模型的最后阶段必须具有扫描结果的能力,以查找安全漏洞、入侵以及现有防火墙的效力。该算法必须生成有关安全漏洞的准确报告并提出纠正措施,以便使用数据分析完成风险评估过程。

五、如何管理风险

一旦确定了面临的风险,就可以开始研究管理风险的方法。

1. 规避风险

在某些情况下,可能希望完全规避风险。这可能意味着不参与商业活动,进行项目或跳过高风险活动。当冒风险对组织没有好处或解决效果的成本不值得时,需要及时规避风险。

2. 分担风险

可以选择与其他人、团队、组织或第三方共同承担风险和潜在收益。例如,当与第三方保险公司签订协议。

3. 承担风险

最后的选择是接受风险。当无法采取任何措施来预防或减轻风险,潜在损失少于针对风险的保险成本或潜在收益值得承担风险时,此选项通常是最佳选择。

例如,如果潜在的销售仍能弥补成本,你可能会接受项目启动晚的风险。

在你决定接受风险之前,请进行影响分析查看风险的全部后果。你可能无法对风险本身做任何事情,但是你可能会想出一个应急预案以应付其后果。

但是,重要的是要记住,每个人对“可接受风险”的定义都是不同的,因此在做出决定之前,请务必与他人进行交流。

4. 控制风险

如果选择接受风险,则可以通过多种方法来降低其影响。

商业实验是降低风险的有效方法。它们涉及以可控的方式小规模开展高风险活动。可以使用实验观察问题发生的位置,并找到在采取大规模措施之前采取预防侦查措施的方法。

  • 预防措施涉及旨在防止发生高风险情况。
  • 侦查性行动包括确定流程中可能出问题的要点,然后采取措施及时解决问题。侦查措施包括仔细检查财务报告,在产品发布之前进行安全测试或安装传感器以检测产品缺陷。

综上所述,将数据的力量应用于其供应链风险管理的公司将从中受益匪浅。通过使用数据分析,可以将其分为更多以客户为中心,以需求为导向,整体上更具响应性的。利用大数据分析来减轻供应链风险的优势可帮助组织主动采取行动并在风险升级之前对其进行预测。

 

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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