リスク管理と量的リスク分析の未来トレンド - アレックス・シードレンコ氏の #raw2022における考察

リスク分析の重要性と効果的な手法

• 外部からのリスクへの歓迎と、リスク認識週間2022へようこそ。今日話したいことについて少し飛び込んでみましょう。通常、会議を紹介し、全週間の文脈を設定するために非常に重要なメッセージをお伝えするのが習慣です。なので、まずは今回のセッションを促した理由を共有したいと思います。LinkedInで2つの投票を行いましたが、どちらもかなり代表的でした。100件以上の投票があり、スクリーンショットを撮った時点で実際にもう少し多かったのですが、それ以降になるともう少し増えた状況でした。その結果から、リスク分析を行う主な目的の一つは、組織のためにお金を節約または稼ぐことであると考えました。そのため、質的リスク分析を行う主な目的は、企業がお金を稼ぐまたは節約するためであり、目的はほとんどの場合、お金を稼ぐか節約することに関連しています。それでも、非営利団体であっても、使命を果たすためにはコストを適切に維持する必要があるので、お金を節約することが大いに助けになりますし、資金を集める必要もあります。次に、リスク管理から企業にお金を稼ぐか節約する場合、どこから始めるかという質問をしました。トリッキーな質問ですが、選択肢は4つだけです。実際には今日、明日、昨日といった強硬な現金の節約オプションが3つありますが、第4のオプションはリスク管理の仮想的な長期的な利益です。驚いたことに、74％が将来の仮想的なオプションを選択し、お金を節約するよりもその可能性が高かったのです。リスク管理は現実味のある、静かで科学的なアプローチであり、長期的な戦略的な決定を改善する必要はありません。すぐにお金を節約することも可能です。これは私のセッションの背景となる内容であり、すぐに全体をどのように組み立てるかを説明し、いくつかの例をお伝えする予定です。しかし、その前にもう一つエキサイティングなことを共有したいと思います。リスク管理がリスク分析を行えば、ちゃんとお金を節約するはずだと考えていました。そうでなければ、意味がありません。そして、それは絶対にリスクレポートを生成するためでも、規制当局を満足させるためでもありません。規制当局は規制を作成し、企業が意思決定の質を向上させ、お金を稼ぎ、節約するために作成します。報告することが目的ではなく、価値を創造することが常に目的なのです。いざ本題に入りましょう。本ディスカッションの文脈を設定するために、リスクについて考えてみましょう。この会議の文脈では、リスクとはISOやCorsoなどで見る定義ではありません。リスクとは色でもなく、25などの数字でもありません。私たちと他のスピーカーのすべてにとって、リスクは不確実性の数量的な指標であり、少なくとも3種類の異なる分布で表すことができます。リスクとは、何が起こるか不確かで、確率または発生頻度がある不確かなイベントであり、それが一定期間内に一度以上発生すれば、不確かな影響があります。これは通常、リスクレジスタで見られるものであり、任意の質的リスクレジスタを、ほぼボタンを押すだけで量的リスクレジスタに変換できます。リスクは、何が起こるか不確かであり、それが何回起こるかに関係なく、キャッシュフローや他の目的に不確かな影響を及ぼす可能性がある不確かなイベントであることの例です。不確かなシナリオのセットであることもあります。大きな化学工場を建設する際に常に関連する不確実性がある税制度や税金支援、およびそれらの法律で概説された異なるシナリオがあります。最も一般的なリスクのタイプは、前提条件の不確実性の変動です。例えば、何かを建設する際に材料が2週間で届くと仮定していますが、実際には10日から20日の間で到着するかもしれません。これは不確実性の範囲です。リスクを範囲として表現することは、リスク管理において基本的な方法であり、不確かさを範囲として表現することは、リスクに対処する唯一の科学的な方法であるとされています。リスク管理は、リスクを分布、確率分布として表現し、異なるリスク間の依存性を評価または測定することであり、リスクは互いに無関係ではないことを理解しておく必要があります。リスクは常に範囲で表現されるため、リスクマネジメントにおいてリスクの依存性を評価することが非常に重要で、それがどのように企業の意思決定を向上させるかを理解するためには、リスクの範囲として表現される必要があります。

リスク分析の重要性と効果的な手法

リスク解析：リスク管理の未来を切り拓く

• 数学の博士号を持っていることが求められると期待されており、90％のワークショップを理解する必要があります。ただし、そのうちの10％はコーディングとモデリングが行われるワークショップがあり、R言語やPythonでのコーディングが必要です。その他のワークショップを選択することも可能です。リスクは色ではありません。リスクは単語でもありません。リスクは数字でもありません。リスクは常に分布です。リスク管理の潜在的な科学、確率論は500年前から存在しています。一方、企業のリスク管理の認識や企業のリスク管理方針は約30〜40年前のものです。リスク管理は占星術、天文学、30年前のリスク管理1などと混同しないでください。リスクの価値を願望的な考えから切り離すことが重要です。リスク登録を作成し、モニタリングやレポーティング、リスク所有者にリマインダーを送信してリスクを緩和するよう促し、リスク登録の状態を文書化することは、リスク管理の終着点ではありません。リスク分析とリスク分析の成果が企業での意思決定につながらない限り、リスク管理プロセス全体の価値は明確ではありません。リスク分析の終着点はリスクの報告やモニタリングでもなく、次のいずれかであるべきです。今後のリスク管理のトレンドについて議論します。

リスク解析：リスク管理の未来を切り拓く

量的リスク分析の重要性

• リスク管理はビジネスにおいて非常に重要です。現在のリスク登録を取り上げ、確率を分布や頻度に置換し、影響を範囲で置き換え、リスク同士を相関させることで、より包括的な見直しが可能となります。リスク対策を施すことで、リスクプロファイルを変化させることができ、組織全体のリスクエクスポージャーを最適化する重要性が明確になります。リスク対策を施した場合としない場合で起こりうるリスクの違いを可視化することで、より効果的な組織運営を行うことが可能となります。

量的リスク分析の重要性

リスク管理の重要性と期待損失の計算

• プロフィールには非常に重要な3つの情報があります。リスクを量的に評価しただけで、それぞれのリスクを定量化しました。ちなみに、1つのボタンでプッシュすると、Archer Insightのようなソフトウェアを使用してリスクレジスタを保持し、ほぼボタンを押すだけで、定性的なリスクレジスタを定量的な定量的なリスクレジスタに変換することができます。また、オンラインで利用可能なテンプレートを使用すれば、リスクレジスタをそのままコピーしてこのテンプレートに貼り付けることもできます。そのテンプレートにより、損失カーブの最初のバージョンが表示されます。しかし、このような作業を自動化してくれるArcherのようなソフトウェアパッケージもあります。これは素晴らしいことです。重要な3つの情報があります。技術的な部分にはあまり立ち入りませんが、これらはユーザーだけでなく、リスクを生み出す人々でも知っておく必要がある情報です。ユーザーは、期待損失と呼ばれることを理解する必要があります。これは基本的なリスクエクスポージャーです。期待損失とは、1年を通じてリスクが発生することを意味します。リスクのない年はなく、リスクのないプロジェクトもありません。期待損失の理解は2つの理由で重要です。第一に、予想される損失を予算に追加する必要があります。たとえば、スーパーマーケットでは、泥棒による予想される損失を予算作成プロセスに組み込んでおり、毎年驚かされないようにしています。これはリスク文化の一部であり、企業はリスクが存在し、そのリスクを誰かが負担しなければならないことを認識する必要があります。第二に、これにより、どれだけの金額をリスク軽減策に費やすのが現実的かが示されます。期待損失を計算することで、予算が必要な金額と、軽減策に過度に費やしすぎていないかの目安が得られます。

リスク管理の重要性と期待損失の計算

政治的地政的リスクを定量化するための最良の技術とは？

• リッカーは、政治的地政的リスクを定量化するために最適な技術は何か尋ねています。これは非常に良い質問です。画面の前に見ているのは、ボータイです。定量的なボータイは、遠くに最も優れているかつ最もシンプルなテクニックの1つです。ソフトウェアパッケージが自動化してくれる場合もありますし、私が以前の職場でナプキンに手書きしたように手動で行うこともできます。ボータイと意思決定ツリーは、より柔らかいリスクを定量化するための最も強力な手法のいくつかです。クレジットリスクのように明確なメソッド論があるリスクも存在します。市場リスクについても同様です。一部の環境リスクには、財務省や経済省、自然保護省などが発行する指針や手法があり、特定のリスクをどのように定量化するかが明確に記載されています。それ以外のリスクについては、ボータイが最適な解決策です。これにより、リスクの大部分を定量化できます。今週後半に行われるグラハム・キースのワークショップに参加してみてください。彼がボータイの仕組みや使用する際の利点と他の手法との比較について説明します。残り時間が8分しかないので、早く終わらせて次のワークショップに参加する必要があります。

政治的地政的リスクを定量化するための最良の技術とは？

Conclusion:

リスク管理と量的リスク分析は今後ますます重要性を増すトレンドとなるでしょう。アレックス・シードレンコ氏の知見を通じて、経営戦略と数学的手法を組み合わせることで、リスク管理の効率と精度を向上させることが期待されます。

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