La aplicación de big data en la gestión de riesgos ayuda a eliminar la cultura de la toma de decisiones visceral por parte de las empresas. El énfasis en la toma de decisiones basada en los datos ayuda a concebir decisiones racionales al tiempo que hace avanzar la madurez de la cultura de seguridad de la organización.
En la gestión de riesgos basada en datos, las empresas recopilan y analizan datos de múltiples fuentes y los utilizan para identificar, prever y mitigar preventivamente los problemas en las operaciones comerciales. El uso de Big Data, la IA y el aprendizaje automático ayuda a las empresas a decidir qué problemas pueden surgir en la mayoría de las actividades empresariales para idear soluciones antes de que se produzcan.
¿Qué es una evaluación del riesgo basada en Big Data?
Una evaluación del riesgo de los datos es el proceso de revisión de las ubicaciones que almacenan y gestionan los datos sensibles, incluida la propiedad intelectual y la información personal identificable.
¿Por qué es importante una evaluación del riesgo de los datos?
Una evaluación del riesgo de los datos le ayuda a conocer todos los posibles vectores de amenaza que pueden conducir a violaciones de la seguridad o la privacidad, al adoptar un enfoque sistemático, revisa dónde se encuentran los datos sensibles, quién accede a ellos y cualquier cambio realizado en los controles de acceso a los datos.
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¿Qué parámetros permite evaluar?
- La postura de cumplimiento legal, reglamentario y de las normas de la industria.
- Las líneas de base de la organización para la tolerancia al riesgo.
- Vulnerabilidades potenciales que aumentan la probabilidad de una fuga de datos o una violación.
- Indicadores de rendimiento clave de la seguridad.
- Necesidades adicionales de inversión en seguridad de datos.
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¿Cuáles son sus usos?
Riesgo de crédito (poder predictivo)
Puede utilizarse para construir modelos predictivos relacionados con la demanda y la oferta futuras. Los datos de las redes sociales y de marketing, así como los datos de todo tipo de transacciones, proporcionarán una visibilidad más profunda del comportamiento de los clientes.
Gestión del riesgo operativo de fraude
Se utiliza para crear un sistema eficaz de detección y prevención de actividades fraudulentas e incumplimientos normativos. Las nuevas tecnologías analizan la información estándar para detectar el fraude antes de que se convierta en un problema, ayudando a que las organizaciones sean legalmente defendibles, especialmente en los casos de fraude, ya que les permite recopilar y acceder a los datos fácilmente.
Gestión del riesgo cualitativo
Calcula la probabilidad de riesgo y la evaluación del impacto del riesgo, así como el coste para el negocio. La matriz de probabilidad e impacto indica qué riesgo hay que gestionar.
Gestión cuantitativa del riesgo
Abarca el impacto del riesgo en la empresa o el proyecto en números. Esta información numérica proyecta el análisis de riesgos según las contingencias de tiempo y costes.
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Etapas de la evaluación de riesgos
Identificación del riesgo: Para las organizaciones, el riesgo puede tener su origen en entornos internos y/o externos. Estos riesgos pueden impedir que la empresa alcance sus objetivos y metas. Esta herramienta, permite integrar los puntos de datos internos y externos para identificar los riesgos emergentes, que pueden ser de naturaleza latente.
Evaluación y priorización de riesgos: Alinear los datos con los perfiles e indicadores de riesgo permite perfilar eficazmente los riesgos en términos de impacto y probabilidad. Así, se pueden construir modelos analíticos para detectar los riesgos potenciales, evaluar plenamente su impacto financiero y otros asociados y crear un marco analítico que pueda empezar a equilibrar los impactos financieros y estratégicos con la inversión para mitigar y gestionar plenamente los riesgos.
Respuesta al riesgo y mitigación: Se adoptan diversas técnicas de modelización de riesgos para simular escenarios «hipotéticos» mediante la integración de diversos elementos de datos, lo que ayuda a decidir la estrategia de respuesta más óptima. El análisis de datos también puede aprovecharse para hacer un seguimiento de la eficacia de la aplicación de los planes de mitigación desplegados.
Supervisión de riesgos: La supervisión oportuna y sólida de los riesgos es fundamental en el entorno dinámico actual. La identificación de indicadores de riesgo clave para cada uno de los riesgos es importante para medir las tendencias y el movimiento de los parámetros de datos vinculados al riego.
Informes sobre riesgos: En esta etapa se generan informes programados y a la carta, permitiendo una visión en tiempo real de los riesgos y ayudando a mantener un seguimiento de los aprendizajes pasados.
En PREDIK Data-Driven ayudamos a las empresas a implementar a integrar estas tecnologías en todo el proceso de gestión de riesgos, empezando por la identificación, la evaluación, la mitigación y la supervisión.
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