¿Qué es el análisis de riesgos?

análisis de riesgos

El análisis de riesgos se utiliza para evaluar y proyectar los niveles potenciales de riesgo a partir de los datos existentes. El análisis de riesgos es el proceso utilizado para determinar el riesgo de modo que puedan evitarse o mitigarse las consecuencias adversas.

¿Por qué es importante el análisis de riesgos?

Los análisis de riesgos proporcionan la previsión necesaria para gestionar los riesgos de forma proactiva. La mayoría de las operaciones empresariales conllevan cierto nivel de riesgo. Ser demasiado reacio al riesgo puede llevar a perder oportunidades. Este proceso de análisis aumenta la confianza en el éxito a la hora de tomar decisiones empresariales al mantener el riesgo en niveles aceptables.

Ejemplos de análisis de riesgos

Seguros

El sector de los seguros fija primas que reflejan lo que los análisis de riesgo les dicen sobre el asegurado en función de su historial, su lugar de residencia y otros factores. Los actuarios evalúan el riesgo de una base de empleados a la hora de ofrecer un seguro médico a una empresa.

Gestión de ventas

Desde el Chief Revenue Officer hasta el jefe de ventas, los directores de ventas necesitan saber hasta qué punto deben confiar en las operaciones previstas. Los factores de riesgo pueden asignarse a cuestiones basadas en la operación, como el grado de cualificación de la operación. ¿Existe un presupuesto? ¿Se ha identificado e informado a las partes interesadas? ¿Cuáles son los posibles obstáculos? y más. Todas estas variables se utilizan para evaluar el riesgo global, de modo que puedan hacerse los ajustes oportunos antes de comunicar las cifras. Normativas como la Sarbanes-Oxley (SOX) obligan a los directivos a conocer el origen de los ingresos y los gastos operativos.

Invertir

Al comprar acciones de una empresa, se utilizan análisis de riesgos para evaluar el potencial alcista de los ingresos de una empresa frente al riesgo de que se hunda. Deben tenerse en cuenta muchos factores, como que la relación precio/beneficios (PE) esté en consonancia con sus homólogas del sector, que los niveles de endeudamiento sean aceptables y que los márgenes de explotación no sean demasiado estrechos.

Fusiones y adquisiciones

El análisis de riesgos puede ayudar a decidir si una fusión o adquisición tiene sentido. Se pueden comparar los costes operativos y los ingresos combinados, el análisis de opiniones puede orientar sobre el impacto en la marca y calcular mejor las posibles bajas.

Conducción autónoma

Los vehículos autoconducidos utilizan datos recogidos por sensores, como cámaras, lidar y sistemas de navegación que alimentan una red neuronal para vigilar el entorno y calcular los riesgos antes de iniciar una acción, como acelerar, tomar una curva o detenerse en un cruce.

Nuevos mercados

La analítica de riesgos puede ayudar calculando los riesgos asociados a cada iniciativa para llegar al resultado más equilibrado a la hora de decidir si ampliar un negocio a una nueva geografía o a un segmento industrial adyacente.

Préstamos financieros

Los prestamistas deben mirar más allá de las puntuaciones de crédito a la hora de conceder préstamos de alto valor. Analíticas como el valor de tasación de una vivienda, su estado, el historial laboral del cliente y otros factores deben tenerse en cuenta antes de asignar una métrica de riesgo a la operación. Durante las recesiones, los prestamistas deben deshacerse de los préstamos dudosos para proteger su viabilidad.

Ventajas de la analítica de riesgos

Los análisis de riesgos proporcionan a las organizaciones la información que necesitan para justificar el avance de iniciativas tan pequeñas como conceder un préstamo a un particular o tan grandes como proceder a una fusión. El análisis de riesgos es un elemento esencial del proceso de diligencia debida. Los promotores de una iniciativa necesitan justificar un caso de negocio y demostrar que han investigado adecuadamente los beneficios y los riesgos. Esto es especialmente importante cuando la iniciativa fracasa y se busca un chivo expiatorio. La confianza real llega una vez que se han completado las evaluaciones de riesgos.

Actian y análisis de riesgos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.

PREGUNTAS FRECUENTES

El análisis de riesgos es el proceso de identificación, evaluación y priorización de posibles amenazas o incertidumbres que podrían afectar negativamente a las operaciones, los resultados financieros, la seguridad o los objetivos estratégicos.

Los componentes básicos incluyen la identificación del riesgo, la evaluación de la probabilidad, la cuantificación del impacto, la priorización, la planificación de la mitigación y la supervisión continua para ajustarse a los riesgos nuevos o en evolución.

Entre las categorías más comunes se incluyen el riesgo operativo, el riesgo financiero, el riesgo de ciberseguridad, el riesgo de cumplimiento, el riesgo de la cadena de suministro, el riesgo medioambiental y el riesgo técnico asociado a los sistemas o infraestructuras de datos.

El análisis de riesgos basado en datos se basa en tendencias históricas, modelos predictivos, detección de anomalías, simulación, puntuación probabilística y supervisión en tiempo real para cuantificar las amenazas y evaluar los posibles resultados.

Las organizaciones suelen utilizar plataformas de BI, herramientas de análisis predictivo, software de gestión de riesgos, bibliotecas de modelos estadísticos, sistemas de aprendizaje automático, cuadros de mando y marcos de gobernanza que centralizan los datos sobre riesgos.

Entre los problemas cabe citar datos incompletos o imprecisos, condiciones que cambian rápidamente, dificultad para cuantificar la incertidumbre, información aislada, métodos de puntuación incoherentes y visibilidad limitada de sistemas complejos o distribuidos.