Por que a maioria das organizações evita a avaliação quantitativa de riscos?

Sem processo ERM que seja eficaz para ajudar uma empresa a entender as ameaças e oportunidades para atingir os objetivos, vai apenas criar uma lista de riscos. Embora isso possa ser suficiente para um regulador, não significa absolutamente nada para ajudar os executivos a administrar melhor a organização.

Após a identificação, as empresas então dão o passo vital de avaliar os riscos para entender quais eles devem ser priorizados. Afinal, como você saberá que a empresa está focando nos riscos e oportunidades corretos?

Em termos gerais, existem dois métodos para avaliar riscos – qualitativo e quantitativo.

Avaliação qualitativa usa elementos descritivos para classificar um determinado risco, geralmente na forma de escala 1-5 ou alta, média ou baixa, enquanto que a quantitativa usa números difíceis, como um impacto em dólar ou alguma outra métrica.

Os métodos qualitativos são de longe os mais utilizados, mas, como muitos líderes de pensamento de gestão de risco afirmam, são carregados de preconceitos e apenas fornecem uma visão estática do risco e, portanto, não são úteis para a tomada de decisões. Os métodos quantitativos são considerados mais objetivos e fornecem uma melhor compreensão de como os riscos afetam a organização, mas requerem algum nível de análise de dados e capacidade de modelagem que muitas organizações simplesmente não possuem.

No entanto, essa não é a principal razão pela qual muitas organizações evitam os métodos quantitativos de avaliação de riscos.

É uma percepção comum que apenas setores selecionados, como serviços financeiros baseados em números e empresas de manufatura, estão equipados para tirar vantagem da avaliação quantitativa de risco.

Os bancos têm um tesouro de métricas para extrair dados, como taxa de inadimplência de empréstimos, renda de juros, índices de reserva e muito mais. Em segundo lugar, a manufatura tem uma variedade de métricas que eles usam para entender o desempenho e a eficiência, incluindo rendimento, utilização da capacidade, saúde relatável e incidentes de segurança, e muito mais.

Embora as empresas financeiras tenham a maior experiência com avaliação quantitativa, a verdade é que toda organização, independentemente da indústria ou setor, vai ter dados que podem usar…

Sem que você esteja estritamente baseado em papel (espero sinceramente que você não esteja nos dias de hoje), toda organização em todos os setores e indústrias terá números. Isto pode incluir números em torno do desempenho financeiro (angariação de fundos no caso de uma organização sem fins lucrativos), retenção e rotatividade de funcionários, e métricas de atendimento ao cliente (tais como chamadas por semana ou o que é conhecido como um Net Promoter Score).

Se usados e comunicados corretamente, esses números podem contar uma história mais robusta e acionável sobre os riscos do que qualquer classificação qualitativa 1-5 ou baixa-média-alta.

Deixe-me elaborar…

Numa avaliação de risco típica e qualitativa, os executivos e líderes de unidades de negócios são solicitados a classificar o impacto e a probabilidade de um risco. Com estas pontuações estáticas em mãos, um mapa de calor pode ser desenvolvido, o que, segundo o COSO, é simplesmente “…uma representação gráfica de probabilidade e impacto de um ou mais riscos”

O problema com mapas de calor e outras representações gráficas semelhantes é que eles assumem que os riscos existem em um ponto de um gráfico. Isto pode ser enganador e até mesmo perigoso até certo ponto uma vez que os impactos podem mudar com base na probabilidade de um evento.

O objetivo final de quantificar os riscos é compreender a probabilidade de sucesso…

No seu último livro Decidir ser bem sucedido: Why and How to Apply Effective Decision Risk Management, Hans Læssøe explica:

O propósito de gerenciar riscos de uma decisão é melhorar o resultado e, portanto, seu foco não deve ser focado na incerteza, risco ou oportunidade em si – mas no parâmetro de desempenho de sua decisão/projeto.

Como eu exploro neste post e repito frequentemente, os profissionais de risco devem se comunicar em uma linguagem que os tomadores de decisão possam apreciar e entender. Portanto, a medição dos riscos deve ser feita de uma forma que seja importante para os executivos. Quando usados corretamente e no contexto certo, os dados podem suportar esse processo.

Aqui está como ele deve funcionar…

A sua organização tem uma meta (por exemplo, aumentar a receita) e diferentes objetivos para alcançar essa meta (por exemplo, desenvolver novos produtos, redirecionar produtos existentes para novos mercados).

Você, como profissional de risco, em coordenação com as partes interessadas relevantes, pode desenvolver cenários em torno desses objetivos. Como expliquei em um post anterior sobre questões essenciais para o planejamento eficaz de cenários, o propósito de alto nível é garantir que as metas e objetivos sejam os corretos.

Riscos podem então ser identificados em torno desses cenários. Qualquer dado relevante pode ser usado para desenvolver modelos ou simulações de Monte Carlo que podem então determinar a probabilidade de um determinado objetivo ser atingido.

Aqui está um exemplo do livro de Hans que fornece alguns números concretos sobre a probabilidade de atingir metas específicas de um projeto:

A partir deste gráfico, podemos ver que existe uma probabilidade de 57% de um projeto ser finalizado dentro do prazo desejado e uma probabilidade de 82% de que o projeto estará dentro de metas orçamentárias aceitáveis. Os executivos podem tomar esta informação para determinar se o projeto deve avançar como está, ser modificado ou abandonado.

Mas como posso obter dados?

Para que os modelos e simulações funcionem, é preciso ter dados, o que nos leva de volta ao coração do tópico de hoje.

Como disse anteriormente, toda organização vai ter dados. Entretanto, mesmo sem números diretos como receita ou satisfação do cliente, é possível atribuir valores numéricos a uma variedade de intangíveis, incluindo a reputação. Outros exemplos de intangíveis além da reputação incluem eficácia da gestão, produtividade da pesquisa, incerteza política – a lista é interminável.

O livro (…e livro de exercícios que o acompanha) How to Measure Anything: Finding the Value of “Intangibles” in Business by Douglas Hubbard fornece ferramentas e métodos que as organizações podem usar para colocar números em uma variedade de métricas.

Como explica seu livro, o propósito de medir e analisar para a tomada de decisões não é produzir um resultado perfeito, mas reduzir a incerteza para que os executivos possam tomar a melhor decisão possível.

Embora seja prudente não se apressar na modelagem, os métodos quantitativos estão se tornando cada vez mais essenciais, especialmente à medida que o mundo continua caminhando para mais e mais automação e a sociedade tem menos tolerância a problemas ou erros.

Como sua organização supera o desafio dos dados para avaliar os riscos para a tomada de decisões executivas?