- Категория
- Эксперты
- Дата публикации
- Переключить язык
- Читати українською
Риск-менеджмент: виды рисков и AI-решения для бизнеса
Риск-менеджмент играет ключевую роль в современной бизнес-среде. Понимание видов рисков, методов их расчета и минимизации важно для обеспечения устойчивости и эффективности бизнеса. Применение превентивного управления и инновационных AI-решений помогает предприятиям избегать негативных последствий и развиваться в условиях неопределенности.
Виды рисков в менеджменте:
- Операционные риски: связанные с внутренними процессами компании, такими как ошибки персонала, сбои в системах и неполадки оборудования.
- Финансовые риски: кредитный риск, риск ликвидности, валютный риск и другие финансовые угрозы.
- Стратегические риски: возникают из-за неправильных управленческих решений или неадекватного стратегического планирования.
- Репутационные риски: касаются негативного влияния на имидж компании из-за плохого качества продукта, нравственных нарушений или скандалов.
- Кадровые риски связаны с управлением персоналом, включая высокий уровень текучести кадров, недостаточную квалификацию или мотивацию работников.
Расчет и минимизация рисков
Расчет рисков включает идентификацию возможных угроз, оценку вероятности возникновения и анализ потенциальных последствий. Ключевым элементом процесса является максимально осознанный decision-making как ключевая компетенция менеджмента в условиях высоких рисков и неопределенности.
Для минимизации рисков используются следующие методы:
- Превентивное управление: внедрение процедур и политик, помогающих вовремя выявить, избежать или снизить влияние рисков.
- AI-решение: использование искусственного интеллекта для анализа данных, предсказание возможных угроз и разработки оптимальных решений для их минимизации.
Примеры неудач из-за плохого риск-менеджмента
- Lehman Brothers. Lehman Brothers была крупной инвестиционной банковской компанией, обанкротившейся в 2008 году из-за чрезмерного риска в субстандартных ипотечных кредитах. Неэффективное управление рисками и отсутствие диверсификации привели к катастрофическим последствиям для компании и мировой экономики.
-
Кодак. Kodak, пионер в области фототехники, обанкротилась в 2012 году из-за нежелания переходить к цифровым технологиям, что стало роковой ошибкой в условиях быстрой цифровизации. Компания не смогла адаптироваться к новым рыночным условиям и утратила свое конкурентное преимущество.
-
Кариллион. Carillion, крупный подрядчик в сфере строительства и обслуживания инфраструктурных проектов в Великобритании, обанкротился в 2018 году. Компания использовала агрессивные бухгалтерские политики, чтобы скрыть свои финансовые проблемы, что привело к банкротству с долгами в 7 миллиардов фунтов стерлингов.
- ВР. BP пострадала от катастрофического разлива нефти в Мексиканском заливе в 2010 году. Неэффективное управление рисками и недостаточный контроль безопасности привели к масштабному экологическому бедствию, значительным финансовым потерям и серьезному ущербу репутации компании.
Как риск-менеджмент мог бы помочь этим компаниям
Для компаний, пострадавших из-за плохого риск-менеджмента, внедрение эффективных стратегий риск-менеджмента могло бы предотвратить их неудачи:
- Lehman Brothers могла бы снизить свои риски, внедрив более строгие механизмы оценки рисков и диверсификации.
- Kodak могла бы оставаться конкурентоспособной, если бы своевременно адаптировалась к цифровым технологиям.
- Carillion могла бы избежать банкротства, если бы имела прозрачную финансовую политику и более эффективные механизмы контроля.
- BP могла бы минимизировать риски экологических катастроф, если бы имела более строгие стандарты безопасности и более эффективные процедуры управления рисками.
Примеры кейсов по внедрению риска менеджмента и AI инструментов
1. Просчет кадровых рисков
Проблема: В ИТ компании была идентифицирована высокая текучесть кадров, что приводило к увеличению затрат на обучение новых сотрудников и снижению производительности.
Решение: Используя AI, компания проанализировала данные о работниках и выявила неочевидные причины текучести, включая сезонный отток и слабый менеджмент. Были внедрены превентивные мероприятия, такие как улучшение условий труда и разработка программ развития карьеры, что снизило текучесть на 30%.
2. Просчет выходов из строя приборов и оборудования на заводах с помощью сенсоров и ML
Проблема: Завод по производству пищевых добавок часто сталкивался с непредсказуемыми поломками дорогостоящего оборудования, что приводило к значительным потерям и простоям.
Решение: Для завода были разработаны сенсоры для сбора данных о работе оборудования. Благодаря машинному обучению удалось предугадать возможные поломки и своевременно проводить профилактические ремонты. Это позволило снизить количество незапланированных простоев на 80%, что повысило общую эффективность производства и снизило затраты на ремонты.
3. Внедрение классического риск-менеджмента по PMI для проектной компании
Проблема: Компания по разработке программного обеспечения часто сталкивалась с пожарами, задержками и превышением бюджета в проектах, что негативно влияло на ее репутацию и финансовые результаты.
Решение: Компания внедрила классический подход к риск-менеджменту на основе стандартов PMI. Была создана команда по управлению рисками, которая занималась идентификацией, анализом и минимизацией рисков на каждом этапе проекта. Как результат, удалось завершить проекты вовремя и в пределах бюджета, что повысило удовлетворенность клиентов на 40% и уменьшило потери штрафных санкций за просрочку.
Выводы
Эффективный риск-менеджмент является неотъемлемой частью успешного управления бизнесом. Использование превентивного управления и современных AI решений позволяет предприятиям предусматривать и минимизировать риски, повышая их устойчивость и эффективность. Рассмотренные кейсы показывают, как компании могут использовать эти подходы для заслуги наилучших результатов в собственной деятельности.