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編輯導語：無論是產品或企業，都需要通過渠道收集數據、并結合自身現狀進行分析。那么，當數據分析應用于風險評估時，數據分析可應用的范圍是哪些？數據分析的算法又需要哪些條件？本文作者就對如何利用數據分析進行風險評估進行了簡單介紹，讓我們來看一下。

量化風險是制定重要業務決策的重要組成部分。大多數企業組織通過以前的經驗和業務敏銳度來評估風險。由于它不是基于精確的科學，因此這種風險評估方法將是不準確的。

錯誤會導致生產成本增加、交貨延遲等問題。因此，對于企業來說，使用數據分析進行風險評估至關重要。如果你不知道從哪里開始，本文有一些有關使用商業智能或數據分析進行正確風險評估的指導。

一、風險評估中數據分析的范圍應該是什么？

監管機構確定風險評估的范圍。每個國家和地區都會有其創建、使用、可訪問性、存儲、保留和銷毀的合規性法規。同樣，有不同類型的業務組織產生不同類型的數據。

因此，風險評估必須與它們生成的數據以及該數據對合規性問題的敏感性有關。在設計數據模型以評估風險之前，需要回答一些問題，例如：

• 誰擁有這些數據？——具有訪問和使用特定數據的權限的個人或企業。
• 誰可以合法訪問數據？——人力資源部、法律顧問、IT等。
• 它是什么樣的數據？——名稱、號碼、PIN、郵件地址、國家醫療服務提供者標識符（NPI）、患者信息、PAN、信用卡/借記卡號、CVV等嗎？
• 數據存儲在哪里？——是否存在共享數據庫，FTP或云存儲？
• 現有的數據安全協議是什么？

如果要設計用于風險評估的最有效的數據模型，則需要了解組織的內部和外部數據流。只有這樣才能檢查安全漏洞或故意違規。

二、數據分類以進行風險評估

對數據進行分類，以便可以檢查其敏感性。這將幫助設置算法參數，從而以更積極的方式進行風險評估。數據可分類為：

• 公共數據——指的是社交媒體平臺、網站、搜索引擎等所有可用的信息。這看似低風險數據，但黑客入侵社交媒體帳戶是一個常見問題。如果將任何敏感信息（如銀行帳戶詳細信息和其他財務信息）與社交帳戶相關聯，則該數據也將受到威脅。
• 私人數據——這是一種低風險的情況，因為很少有人可以訪問此信息。
• 受限制的數據——只有可以修改和使用數據且處于中等風險中的選定個人才能訪問此信息。例如姓名、地址、電話號碼、銀行卡號等。

三、數據分析的風險評估

為了準確評估風險，商業智能算法必須具有以下幾項條件：

• 自動化：測試過程必須通過多次迭代實現自動化，以便數據模型達到較高的準確性。
• NLP：一種算法，可以準確地理解自然語言并將其處理為機器語言。
• 結構化：可以成功處理結構化、半結構化和非結構化數據的數據模型。
• 集成：一種用于重要財務活動的集成系統，該系統以“鏈接數據”的形式存儲，從而限制了訪問和修改權限。
• 人工智能：需要AI來驗證數據并識別異常。
• 物聯網：以便機器學習工具可以處理復雜而大量的數據，高級技術，計算流程，區塊鏈和其他數學功能。
• 聊天機器人：算法應設計為將視聽數據轉換為文本格式，以便可以對其進行分析以進行風險評估。商業組織的客戶服務就是這樣的一個例子。
• 網絡防御：網絡防御技術的某些要素必須納入算法中。數據模型中所需的網絡防御方法的關鍵要素是：可以識別操作是否合法的參數、僅允許通過多個級別的基礎設施安全系統訪問關鍵信息的參數、一個參數（或幾個參數），以確保所有用戶操作均在監管機構設置的合規性限制之內。
• 預測分析：機器學習模型必須具有認知行為的能力，以便能夠進行預測分析并產生可靠的輸出。預測性編程可確保以數據為依據的準確決策，這將影響商業企業的成功。
• 增強現實：數據模型中的該元素將幫助用戶享受交互式體驗，在該體驗中，計算機生成的數據與現實生活場景疊加在一起，從而可以與生活體驗相關聯。

四、風險評估后的性能測試和報告

現在已經確定了高風險和中風險數據類別，是時候將機器學習工具進入測試階段了。數據模型現在將具有一個涵蓋所有可能的風險情況的框架。測試過程將突出缺點（如果有）。它會通過交叉驗證和修剪來完善其性能，從而實現高水平的效率。

使用數據分析進行風險評估不僅限于識別敏感數據所在的安全系統中的漏洞。這也意味著要從數據盜竊中識別出潛在的未來風險。

風險評估數據模型的最后階段必須具有掃描結果的能力，以查找安全漏洞、入侵以及現有防火墻的效力。該算法必須生成有關安全漏洞的準確報告并提出糾正措施，以便使用數據分析完成風險評估過程。

五、如何管理風險

一旦確定了面臨的風險，就可以開始研究管理風險的方法。

1. 規避風險

在某些情況下，可能希望完全規避風險。這可能意味著不參與商業活動，進行項目或跳過高風險活動。當冒風險對組織沒有好處或解決效果的成本不值得時，需要及時規避風險。

2. 分擔風險

可以選擇與其他人、團隊、組織或第三方共同承擔風險和潛在收益。例如，當與第三方保險公司簽訂協議。

3. 承擔風險

最后的選擇是接受風險。當無法采取任何措施來預防或減輕風險，潛在損失少于針對風險的保險成本或潛在收益值得承擔風險時，此選項通常是最佳選擇。

例如，如果潛在的銷售仍能彌補成本，你可能會接受項目啟動晚的風險。

在你決定接受風險之前，請進行影響分析查看風險的全部后果。你可能無法對風險本身做任何事情，但是你可能會想出一個應急預案以應付其后果。

但是，重要的是要記住，每個人對“可接受風險”的定義都是不同的，因此在做出決定之前，請務必與他人進行交流。

4. 控制風險

如果選擇接受風險，則可以通過多種方法來降低其影響。

商業實驗是降低風險的有效方法。它們涉及以可控的方式小規模開展高風險活動?？梢允褂脤嶒炗^察問題發生的位置，并找到在采取大規模措施之前采取預防和偵查措施的方法。

• 預防措施涉及旨在防止發生高風險情況。
• 偵查性行動包括確定流程中可能出問題的要點，然后采取措施及時解決問題。偵查措施包括仔細檢查財務報告，在產品發布之前進行安全測試或安裝傳感器以檢測產品缺陷。

綜上所述，將數據的力量應用于其供應鏈風險管理的公司將從中受益匪淺。通過使用數據分析，可以將其分為更多以客戶為中心，以需求為導向，整體上更具響應性的。利用大數據分析來減輕供應鏈風險的優勢可幫助組織主動采取行動并在風險升級之前對其進行預測。

#專欄作家#

數據可視化那些事，人人都是產品經理專欄作家。某數據公司產品運營，擅長可視化設計及數據驅動運營的相關知識。

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