Why Do Most Organizations Avoid Quantitative Risk Assessment?

目標達成に対する脅威と機会を企業が理解するために有効な ERM プロセスは、単にリスクのリストを作成することではありません。 規制当局にとってはそれで十分かもしれませんが、経営陣が組織をよりよく運営するためには全く意味がありません。

識別した後、企業はリスクを評価し、どのリスクを優先させるべきかを理解するという重要なステップを踏みます。 結局のところ、企業が正しいリスクと機会に焦点を当てていることをどのように知ることができるでしょうか。

大まかに言えば、リスクを評価する方法には定性的と定量的の2つがあります。

定性的評価では、特定のリスクを格付けするために、通常は1～5のスケールまたは高、中、低という形で説明的要素を使用し、定量的にはドルの影響や他のメトリックなどのハードナンバーを使用するのに対して、

リスクの評価では、リスクと機会に関する情報を提供します。

定性的手法は圧倒的によく使われますが、多くのリスクマネジメントのオピニオンリーダーが主張するように、バイアスも多く、リスクに対する静的な見方を提供するだけなので、意思決定には役に立ちません。 定量的手法はより客観的で、リスクが組織にどのような影響を与えるかをよりよく理解できると考えられていますが、多くの組織が単に持っていない、ある程度のデータ分析やモデル化能力が必要です

しかし、これは多くの組織が定量的リスク評価手法を敬遠する主な理由ではありません。

数値ベースの金融サービスや製造業など、一部の業界のみが定量的リスク評価を活用するための設備を備えているというのが一般的な認識です。

銀行には、ローンのデフォルト率、利息収入、引当率など、データを引き出すための測定基準の宝庫があります。

厳密に紙ベースでない限り (今の時代、そうでないことを切に願います)、あらゆるセクターや業界のあらゆる組織が、数字を保有しています。 これには、財務実績 (非営利団体の場合は資金調達)、従業員の定着率や離職率、顧客サービスの指標 (週当たりの通話回数やネット プロモーター スコアとして知られているものなど) に関する数字が含まれることがあります。

適切に使用され、伝達されれば、これらの数字は、定性的な 1 ～ 5 や低・中・高のランキングよりも、リスクについてより強固で実用的なストーリーを伝えることができます。 COSO によれば、ヒートマップは単に「1 つ以上のリスクの可能性と影響をグラフ化したもの」です。 リスクを定量化する究極の目標は、成功の可能性を理解することです。

リスク管理の目的は結果を向上させることであり、したがって、不確実性やリスク、機会そのものではなく、意思決定/プロジェクトのパフォーマンス パラメータに焦点を当てることです。

この投稿で探求し、何度も繰り返すように、リスクの専門家は意思決定者が評価し理解できる言語でコミュニケーションする必要があります。 したがって、リスクの測定は、エグゼクティブにとって重要な方法で行われなければなりません。

ここで、おおまかにどのように動くべきかを説明します。

あなたの組織には目標（例：収益の増加）およびこの目標を達成するための異なる目的（例：新製品の開発、既存製品の新市場への再活用）があります。 効果的なシナリオプランニングのための必須質問で説明したように、ハイレベルの目的は、目標と目的が正しいものであることを確認することです

次に、これらのシナリオの周囲にあるリスクを特定することができます。

Hans の著書から、プロジェクトの特定の目標を達成する可能性について、具体的な数字を示した例を紹介します。

モデルやシミュレーションが機能するためには、データがなければなりませんが、これが今日のトピックの核心に戻ります。 しかし、収益や顧客満足度などの直接的な数値がなくても、評判をはじめとするさまざまな無形資産に数値を割り当てることは可能です。 評判以外の無形資産の例としては、経営の有効性、研究の生産性、政治的な不確実性など、数え上げればきりがありません。

Douglas Hubbard氏の著書（…と付随するワークブック）How to Measure Anything: Finding the Value of “Intangibles” in Businessでは、組織がさまざまな測定基準に数字を付けるために使用するツールや方法が紹介されています。

しかし、彼の著書が説明しているように、意思決定のための測定と分析の目的は、完璧な結果を出すことではなく、不確実性を減らし、経営者が可能な限り最善の決定を下せるようにすることです。

モデリングを急いで行わないことは賢明ですが、特に世界がますます自動化に向かい、問題や失策に対する社会の許容度が低くなるにつれ、定量メソッドが不可欠になってきています。