BUX 39,521.37
-4.81%
BUMIX 3,817.71
-2.22%
CETOP20 1,966.33
0.00%
OTP 9,300
-5.22%
KPACK 3,100
0.00%
0.00%
-4.35%
+0.57%
-3.80%
ZWACK 17,650
0.00%
-1.96%
ANY 1,605
-1.53%
RABA 1,135
-2.16%
-2.69%
-4.94%
-2.00%
-2.73%
OPUS 176.2
-3.72%
-9.09%
-2.50%
0.00%
-0.21%
OTT1 149.2
0.00%
0.00%
MOL 2,514
-8.78%
-0.91%
ALTEO 2,250
-3.85%
0.00%
-3.22%
EHEP 1,630
-3.55%
0.00%
-2.92%
MKB 1,972
0.00%
0.00%
+1.23%
0.00%
0.00%
SunDell 42,000
0.00%
+0.48%
0.00%
-8.63%
-2.60%
-0.63%
NUTEX 10.75
-1.38%
GOPD 12,000
0.00%
OXOTH 3,520
-5.88%
-3.36%
NAP 1,132
-6.14%
-15.15%
0.00%
Forrás
RND Solutions
Cégvilág

A járvány is tényező a vállalati kockázatkezelésben

A pandémia miatt nagy nyomás nehezedik a menedzsmentekre.

Napjainkban nagy nyomás nehezedik a vállalatokra, hogy megértsék, kezeljék és enyhítsék a Covid–19-járvány hatásait. A Deloitte közleménye szerint egy sikertelen kockázatértékelésnek vagy egy bekövetkezett kockázatnak negatív hatása lehet az üzleti célokra, árbevételre és akár a vállalati hírnévre is.

Az elemzők egy aktuális példát hoznak fel:

„A” ország kormányzata nem meri átvállalni a gyógyszergyártóktól az oltások gyors bevezetésének kockázatát. Ezzel szemben „B” ország kormánya más stratégiát választ: vészhelyzeti bevezetési eljárást engedélyez az ígéretesnek látszó vakcinák esetében, ami jelentősen előre hozza a tömeges oltások beadásának időpontját.

Míg „B” ország kormánya több milliárd dollárral finanszírozza a vakcinák tömegtermelését, addig az „A” ország tárgyalói görcsösen ragaszkodnak az alacsony vakcinaárakhoz a gyógyszergyártókkal folytatott ártárgyalásokon. A jelenlegi helyzetben „A” országnak ezzel a stratégiával egy nagyon drága spórolást sikerül elérnie: ugyanis a tömeges oltások későbbi elkezdése sokkal többe fog kerülni az elhúzódó lezárások fenntartása miatt, mint amit az ártárgyalásokkal és a gyógyszerkutatások finanszírozásából való kimaradással elér.

A fenti példa a kockázat helytelen felmérésének és az erre adott helytelen válaszának mai tanmeséje. A döntéshozóknak minden eddiginél gyorsabban és hatékonyabban kell kockázatot felmérniük, és a lehető legjobb döntést meghozniuk. Ami az eddigi sebességgel és kockázatkezelési startégiával működött, a Covid–19-pandémia kitörése óta nem feltétlenül működőképes

– mondta el Kálmán György, a Deloitte kockázatkezelési tanácsadás üzletágának szenior menedzsere.

Fotó: Getty Images

A kockázatkezelés új világa

Megfelelő kockázatkezelési (GRC) infrastruktúra és stratégia hiányában nehéz megérteni a már meglévő és a Covid–19 által okozott kockázatok hatását.

Sokan azt remélik, hogy majd a mesterséges intelligencia ad választ a fenti kérdésekre.

A kiszámíthatatlanság előrejelzésének tudománya azonban mind a mai napig nehéz feladványnak bizonyul az AI számára. Mielőtt a vállalatok és a kormányok a prediktív elemzésre gondolnának a kockázatkezelés területén, az erőfeszítéseiket a kockázatkezelési adatok tisztítására és integrálására kell összpontosítaniuk.

Óvatos megközelítést kell alkalmazni ahhoz, hogy egy vállalat hogyan aknázza ki a mesterséges intelligencia erejét a kockázatkezelés területén. Először is kockázatkezelési infrastruktúrára van szüksége. Ennek első és legfontosabb feladata, hogy harmonizálni kell a kockázatkezelési adatokat az egyes üzleti egységek és folyamatok között. A kockázati környezet átfogó áttekintése segíti a vállalatokat a GRC-platformok kihasználásában, és ezzel a lépéssel közelebb kerülhetnek a nem kívánt események előrejelzéséhez.

Covid–19 mint gyújtózsinór a kockázatelemzésben

Nincs egyetlen technológiai megoldás sem a GRC-evolúció jelenlegi szakaszában, amely holisztikus képet adna a vállalatok kockázatairól, függetlenül attól, hogy az adott vállalat mennyire integrált. Még a folyamatok közötti határvonalakat sikeresen lebontó cégeknek is vannak fejletlen technológiai részei, vagy sok üzleti területen ugyan a legjobb GRC-megoldást vezették be, amelyek megoldják az egyes részlegek sajátos problémáit, de nem adnak megoldást a teljes kockázati térképre. Így továbbra is kihívást jelent számukra, hogy az összes általuk gyűjtött információt hatékonyan felhasználják és így 360 fokos képet kapjanak a kockázatokról.

Ez az a tényező, amely jelenleg megnehezíti a mesterséges intelligencia hatékony bevetését a GRC-technológiában.

Ennek a kihívásnak megoldása lehet, hogy adatokat gyűjtünk a különböző GRC-platformokból, riportkezelő rendszerekből, ERP-rendszerekből és sok más megoldásból, ezt követően adattárházakba töltjük őket, majd adatelemzési eszközök segítségével támogatjuk a legfontosabb kockázatkezelési döntéseket.

Értesüljön a gazdasági hírekről első kézből! Iratkozzon fel hírlevelünkre!
Kapcsolódó cikkek