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如何使用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估?

我是創(chuàng)始人李巖:很抱歉!給自己產(chǎn)品做個(gè)廣告,點(diǎn)擊進(jìn)來看看。  

編輯導(dǎo)語:無論是產(chǎn)品或企業(yè),都需要通過渠道收集數(shù)據(jù)、并結(jié)合自身現(xiàn)狀進(jìn)行分析。那么,當(dāng)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí),數(shù)據(jù)分析可應(yīng)用的范圍是哪些?數(shù)據(jù)分析的算法又需要哪些條件?本文作者就對如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了簡單介紹,讓我們來看一下。

如何使用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估?

量化風(fēng)險(xiǎn)是制定重要業(yè)務(wù)決策的重要組成部分。大多數(shù)企業(yè)組織通過以前的經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)敏銳度來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。由于它不是基于精確的科學(xué),因此這種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法將是不準(zhǔn)確的。

錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)成本增加、交貨延遲等問題。因此,對于企業(yè)來說,使用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估至關(guān)重要。如果你不知道從哪里開始,本文有一些有關(guān)使用商業(yè)智能或數(shù)據(jù)分析進(jìn)行正確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指導(dǎo)。

一、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中數(shù)據(jù)分析的范圍應(yīng)該是什么?

監(jiān)管機(jī)構(gòu)確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的范圍。每個(gè)國家和地區(qū)都會(huì)有其創(chuàng)建、使用、可訪問性、存儲(chǔ)、保留和銷毀的合規(guī)性法規(guī)。同樣,有不同類型的業(yè)務(wù)組織產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)。

因此,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估必須與它們生成的數(shù)據(jù)以及該數(shù)據(jù)對合規(guī)性問題的敏感性有關(guān)。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型以評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)之前,需要回答一些問題,例如:

  • 誰擁有這些數(shù)據(jù)?——具有訪問和使用特定數(shù)據(jù)的權(quán)限的個(gè)人或企業(yè)。
  • 誰可以合法訪問數(shù)據(jù)?——人力資源部、法律顧問、IT等。
  • 它是什么樣的數(shù)據(jù)?——名稱、號(hào)碼、PIN、郵件地址、國家醫(yī)療服務(wù)提供者標(biāo)識(shí)符(NPI)、患者信息、PAN、信用卡/借記卡號(hào)、CVV等嗎?
  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里?——是否存在共享數(shù)據(jù)庫,F(xiàn)TP或云存儲(chǔ)?
  • 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全協(xié)議是什么?

如果要設(shè)計(jì)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的最有效的數(shù)據(jù)模型,則需要了解組織的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)流。只有這樣才能檢查安全漏洞或故意違規(guī)。

二、數(shù)據(jù)分類以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以便可以檢查其敏感性。這將幫助設(shè)置算法參數(shù),從而以更積極的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。數(shù)據(jù)可分類為:

  • 公共數(shù)據(jù)—— 指的是社交媒體平臺(tái)、網(wǎng)站、搜索引擎等所有可用的信息。這看似低風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù),但黑客入侵社交媒體帳戶是一個(gè)常見問題。如果將任何敏感信息(如銀行帳戶詳細(xì)信息和其他財(cái)務(wù)信息)與社交帳戶相關(guān)聯(lián),則該數(shù)據(jù)也將受到威脅。
  • 私人數(shù)據(jù)—— 這是一種低風(fēng)險(xiǎn)的情況,因?yàn)楹苌儆腥丝梢栽L問此信息。
  • 受限制的數(shù)據(jù)—— 只有可以修改和使用數(shù)據(jù)且處于中等風(fēng)險(xiǎn)中的選定個(gè)人才能訪問此信息。例如姓名、地址、電話號(hào)碼、銀行卡號(hào)等。

三、數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

為了準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),商業(yè)智能算法必須具有以下幾項(xiàng)條件:

  • 自動(dòng)化: 測試過程必須通過多次迭代實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,以便數(shù)據(jù)模型達(dá)到較高的準(zhǔn)確性。
  • NLP: 一種算法,可以準(zhǔn)確地理解自然語言并將其處理為機(jī)器語言。
  • 結(jié)構(gòu)化: 可以成功處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型。
  • 集成: 一種用于重要財(cái)務(wù)活動(dòng)的集成系統(tǒng),該系統(tǒng)以“鏈接數(shù)據(jù)”的形式存儲(chǔ),從而限制了訪問和修改權(quán)限。
  • 人工智能: 需要AI來驗(yàn)證數(shù)據(jù)并識(shí)別異常。
  • 物聯(lián)網(wǎng): 以便機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以處理復(fù)雜而大量的數(shù)據(jù),高級(jí)技術(shù),計(jì)算流程,區(qū)塊鏈和其他數(shù)學(xué)功能。
  • 聊天機(jī)器人: 算法應(yīng)設(shè)計(jì)為將視聽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本格式,以便可以對其進(jìn)行分析以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。商業(yè)組織的客戶服務(wù)就是這樣的一個(gè)例子。
  • 網(wǎng)絡(luò)防御: 網(wǎng)絡(luò)防御技術(shù)的某些要素必須納入算法中。數(shù)據(jù)模型中所需的網(wǎng)絡(luò)防御方法的關(guān)鍵要素是:可以識(shí)別操作是否合法的參數(shù)、僅允許通過多個(gè)級(jí)別的基礎(chǔ)設(shè)施安全系統(tǒng)訪問關(guān)鍵信息的參數(shù)、一個(gè)參數(shù)(或幾個(gè)參數(shù)),以確保所有用戶操作均在監(jiān)管機(jī)構(gòu)設(shè)置的合規(guī)性限制之內(nèi)。
  • 預(yù)測分析: 機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須具有認(rèn)知行為的能力,以便能夠進(jìn)行預(yù)測分析并產(chǎn)生可靠的輸出。預(yù)測性編程可確保以數(shù)據(jù)為依據(jù)的準(zhǔn)確決策,這將影響商業(yè)企業(yè)的成功。
  • 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí): 數(shù)據(jù)模型中的該元素將幫助用戶享受交互式體驗(yàn),在該體驗(yàn)中,計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)生活場景疊加在一起,從而可以與生活體驗(yàn)相關(guān)聯(lián)。

四、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后的性能測試和報(bào)告

現(xiàn)在已經(jīng)確定了高風(fēng)險(xiǎn)和中風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)類別,是時(shí)候?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)入測試階段了。數(shù)據(jù)模型現(xiàn)在將具有一個(gè)涵蓋所有可能的風(fēng)險(xiǎn)情況的框架。測試過程將突出缺點(diǎn)(如果有)。它會(huì)通過交叉驗(yàn)證和修剪來完善其性能,從而實(shí)現(xiàn)高水平的效率。

使用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不僅限于識(shí)別敏感數(shù)據(jù)所在的安全系統(tǒng)中的漏洞。這也意味著要從數(shù)據(jù)盜竊中識(shí)別出潛在的未來風(fēng)險(xiǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)模型的最后階段必須具有掃描結(jié)果的能力,以查找安全漏洞、入侵以及現(xiàn)有防火墻的效力。該算法必須生成有關(guān)安全漏洞的準(zhǔn)確報(bào)告并提出糾正措施,以便使用數(shù)據(jù)分析完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程。

五、如何管理風(fēng)險(xiǎn)

一旦確定了面臨的風(fēng)險(xiǎn),就可以開始研究管理風(fēng)險(xiǎn)的方法。

1. 規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)

在某些情況下,可能希望完全規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。這可能意味著不參與商業(yè)活動(dòng),進(jìn)行項(xiàng)目或跳過高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)。當(dāng)冒風(fēng)險(xiǎn)對組織沒有好處或解決效果的成本不值得時(shí),需要及時(shí)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

2. 分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)

可以選擇與其他人、團(tuán)隊(duì)、組織或第三方共同承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)和潛在收益。例如,當(dāng)與第三方保險(xiǎn)公司簽訂協(xié)議。

3. 承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)

最后的選擇是接受風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)無法采取任何措施來預(yù)防或減輕風(fēng)險(xiǎn),潛在損失少于針對風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)成本或潛在收益值得承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),此選項(xiàng)通常是最佳選擇。

例如,如果潛在的銷售仍能彌補(bǔ)成本,你可能會(huì)接受項(xiàng)目啟動(dòng)晚的風(fēng)險(xiǎn)。

在你決定接受風(fēng)險(xiǎn)之前,請進(jìn)行影響分析查看風(fēng)險(xiǎn)的全部后果。你可能無法對風(fēng)險(xiǎn)本身做任何事情,但是你可能會(huì)想出一個(gè)應(yīng)急預(yù)案以應(yīng)付其后果。

但是,重要的是要記住,每個(gè)人對“可接受風(fēng)險(xiǎn)”的定義都是不同的,因此在做出決定之前,請務(wù)必與他人進(jìn)行交流。

4. 控制風(fēng)險(xiǎn)

如果選擇接受風(fēng)險(xiǎn),則可以通過多種方法來降低其影響。

商業(yè)實(shí)驗(yàn)是降低風(fēng)險(xiǎn)的有效方法。它們涉及以可控的方式小規(guī)模開展高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)??梢允褂脤?shí)驗(yàn)觀察問題發(fā)生的位置,并找到在采取大規(guī)模措施之前采取 預(yù)防偵查 措施的方法。

  • 預(yù)防措施 涉及旨在防止發(fā)生高風(fēng)險(xiǎn)情況。
  • 偵查性行動(dòng) 包括確定流程中可能出問題的要點(diǎn),然后采取措施及時(shí)解決問題。偵查措施包括仔細(xì)檢查財(cái)務(wù)報(bào)告,在產(chǎn)品發(fā)布之前進(jìn)行安全測試或安裝傳感器以檢測產(chǎn)品缺陷。

綜上所述,將數(shù)據(jù)的力量應(yīng)用于其供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理的公司將從中受益匪淺。通過使用數(shù)據(jù)分析,可以將其分為更多以客戶為中心,以需求為導(dǎo)向,整體上更具響應(yīng)性的。利用大數(shù)據(jù)分析來減輕供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)勢可幫助組織主動(dòng)采取行動(dòng)并在風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)之前對其進(jìn)行預(yù)測。

#專欄作家#

數(shù)據(jù)可視化那些事,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。某數(shù)據(jù)公司產(chǎn)品運(yùn)營,擅長可視化設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營的相關(guān)知識(shí)。

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題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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