Сергей Авдошин - Информатизация бизнеса. Управление рисками

Существуют следующие шкалы измерения:

• номинальные: допустимое/недопустимое значение;

• качественные: вероятность очень мала/значительна/велика;

• количественные (0–1).

ИТ-риски можно оценивать по объективным или субъективным критериям. Примером объективного критерия является вероятность выхода из строя какого-либо оборудования за определенный промежуток времени. Примером субъективного критерия является оценка владельцем информационного ресурса риска выхода из строя этого оборудования. Для этого обычно разрабатывается качественная шкала с несколькими градациями, например: низкий, средний, высокий уровни.

Наиболее распространены субъективные критерии, измеряемые в качественных шкалах, поскольку оценка должна отражать субъективную точку зрения владельца информационных ресурсов, а также должны быть учтены различные аспекты, не только технические, но и организационные, психологические и т. д.

Для построения функциональных соответствий между нечеткими лингвистическими описаниями (типа «высокий», «теплый» и т. д.) и специальными функциями, выражающими степень принадлежности значений измеряемых параметров, была реализована в первоначальном замысле математическая теория нечетких множеств.

Математическая теория нечетких множеств была предложена профессором Л. А. Заде, она открывает большие возможности перед системными аналитиками в области управления рисками на основе применения нечеткой логики. Теория нечетких множеств Л. А. Заде описывает подход, который позволяет эксперту наилучшим образом формализовать свои нечеткие представления, трансформировав язык слов в язык количественных оценок. Этот подход применим всюду, где свидетельства о тех или иных проявлениях объекта научного исследования количественно ограничены и качественно разнородны. Если эксперт хорошо знает предприятие изнутри, то ему не составит никакого труда выделить именно те факторы, которые наиболее влияют на процессы потери платежеспособности (включая ошибки менеджмента), сопоставить этим факторам количественные показатели и пронормировать их. При этом если эксперт затрудняется с классификацией, он может в ходе нормирования успешно применять уже существующие нечеткие описания с последующим арифметическим анализом и оценкой рисков принятия того или иного решения.

Например, менеджер ИТ-проекта не может четко разграничить понятия «высокой» и «максимальной» вероятности или когда надо провести границу между средним и низким уровнями показателя. Тогда применение нечетких описаний означает интерпретацию лингвистических переменных, которые определяет менеджер. Например, переменная «уровень менеджмента» может обладать лингвистическими значениями «очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий» и принимать значения от нуля до единицы. Одной из важнейших задач при переходе из качественного в количественный признак являются агрегирование информации и применение нечеткого управления как одного из самых результативных областей применения теории нечетких множеств.

Этап 4. Экспертная оценка вероятности возникновения и степени влияния риска. Формально процедура экспертной оценки чаще всего состоит в разработке перечня критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия назначаются весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. По каждому критерию составляются варианты ответов, веса которых также неизвестны экспертам. Эксперты, проводя экспертизу, должны обладать полной информацией об оцениваемом проекте, анализировать поставленные вопросы и отмечать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обрабатываются, и выдаются результаты проведенной экспертизы.

Вероятность возникновения риска (risk probability) – это мера возможности того, что последствие риска, описанное в его формулировке, действительно наступит.

Вероятность возникновения риска является базовой составляющей риска и определяет отношения количества случаев, когда событие, связанное с риском, произошло, к общему количеству аналогичных проектов. Вероятность риска должна быть больше нуля, так как иначе он из себя ничего не представляет. Также вероятность риска должна быть меньше единицы, иначе риск не содержит неопределенности и представляет собой уже известную проблему. Если вероятность риска равна единице либо риск высоковероятен (более 0,8 наступления события) – такая вероятность выводит проблему из разряда рисков и переводит в разряд фактов. Оценку вероятности можно получить на основании метода экспертных оценок, опыта прошлых проектов и предположений участников проекта. В большинстве ситуаций проектные группы могут представить собственный опыт и/или имеющиеся в индустрии опытные данные в виде простых и понятных формулировок, которые затем могут быть превращены в числовые значения.