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アナリティクス(リスクの定量化分析)

データ、アナリティクス、テクノロジーを活用して、リスクに対して全体的かつ予測的なアプローチを取ることにより、経営者は戦略的な意思決定や、事業目標の修正が可能になります。

世界中の企業は、事業目標の達成に深刻な影響を及ぼしかねない、これまでになく複雑な経営課題に日々直面しています。この急速に変化する環境の中で、ビジネスリーダーは経営判断そのものと言えるリスクマネジメントのために、経験値や複雑なモデル、一般的な保険仲介におけるベンチマーク以上のデータを必要としています。

企業は、近未来を予測して対処法を立案するために、ビジネスニーズに合わせてカスタマイズされた、リアルタイムかつ実用的な洞察を求めています。

マーシュが提供するアナリティクス・ソリューションは、今日の事業環境をナビゲートし、新たなリスクを追跡・予測することによって、ビジネス上のより良い意思決定を行い、確実に組織を前進させるための知見、専門知識、洞察をお客様に提供しています。

マーシュの最先端のデータ、アナリティクス、そしてテクノロジーを活用することにより、経営陣の目標や目的に沿ったリスクマネジメント戦略の立案、資金調達、そしてその実行をサポートするリスクインテリジェンスを手にすることができるでしょう。

私たちの専門性

よくある質問

リスクマネジメントは複雑なタスクです。リスクとその影響を評価する分析ツールを持つことは、事業を経営し、継続的に収益を向上させるための行動をする上で不可欠です。

アナリティクスとテクノロジーは、リスクマネジメントを簡素化するのに役立ちます。ツールと確かな戦略に裏打ちされたデータとリスクアナリティクスはリスクを監視、軽減、管理するための必要不可欠な要素を提供します。アナリティクスの活用により、以下のように堅牢性を高めることが可能になります。

  • リスク洗い出し:特定のデータポイントを使用して、リスクがどこに由来するのかを理解します。

  • リスク評価:各リスクのプロファイルを作成し、その影響を判断します。

  • リスク軽減:データから重大性や喫緊性などの順位をつけて特定のリスクに対応します。

  • リスクモニタリング:リスクの改善と脅威の有無を時系列で測定します。

  • リスク報告:リスクを再評価し、リスクマネジメントのライフサイクルを決定し、過去の教訓から学びます。

リスクアナリティクスが厳密に適用されていれば、刻々と変化するプロセス、拡大する規制、経済情勢への対応力が高まります。つまり、最終的な事業目標を達成することに重点を置いた戦略実行のためのツールが増えるのです。

私たちは、現代の加速するリスク環境の中に身を置いています。ビジネスに集中できるようにリスクを軽減するためには、分析ツールを持つことが不可欠です。リスクアナリティクスがビジネスにもたらすであろうメリットには、以下のようなものがあります。

  • ビジネスにおける洞察力の向上:アナリティクスは、組織内で発生する可能性のある問題を深く掘り下げるのに役立ち、問題をより適切にコントロールできるようになります。

  • ビジネスパフォーマンス全体のモニタリング:何がビジネスに役立ち、何がそうでないかを明確に把握ができます。

  • 強力な意思決定に不可欠なデータ予測:早期に問題を把握することにより、将来的に問題を回避しやすくなります。

  • 長期的な視野で損失防止:危険信号を早期に特定することで、ビジネス全体の安全性と有効性を向上させることができます。

端的に言えば、リスクアナリティクスによって、近未来とその先に向けたビジネスの準備をすることができるのです。

人工知能(AI)と予測技術の進歩により、リスクアナリティクスの機能が大幅に拡大した結果、多くの組織でその導入率が加速しています。処理能力とソフトウェアの高度化が進む中、新たなトレンドとして以下のようなものが挙げられます。

  • 組織戦略:リスクアナリティクスは、二次的な計画ツールとしてではなく、戦略的な議論の中心に位置づけられ、データに基づくリアルタイムな意思決定に活用するケースが増えてきています。

  • データのクリーンアップ:組織がリスクアナリティクスの威力を認識するにつれ、リーダーはリスクアナリティクスを使ってさらに精度の高い結果を出すため、企業データベースのクリーンアップをデータ関連構想の優先事項として位置付けるようになりつつあります。

  • 自動化とAI:利用可能な情報量が大幅に増加し、高度なAIベースのアルゴリズムが登場しました。データに基づく洞察の提供や可能性のあるソリューションの推奨を通して意思決定者を後押しするために、リスクアナリティクスがますます利用されるようになってきています。

リスクアナリティクスの高度化と利用のしやすさはますます向上しています。それに伴い、組織はリスクマネジメントの構想や戦略へこれらの機能を組み込み、計画の精度を高め、事前に対策を講じ、リスクの削減を図るための検討が求められます。

リスクアナリティクスは、以下のような機能を通じて、リスクのトータルコストの削減を可能にします。

  • データ管理:リスクアナリティクスは、組織がサイロ化したデータを単一の全体的なプラットフォームに統合し、より統一された視点を作り出し、価値ある洞察を生み出すのに有効です。
  • プロアクティブなリスク計画:リスク分析は、業界関連の課題に積極的に対処し、潜在的なリスクを最小化するために役立つ洞察を提供し、実際の危機発生時の対応時間と損失を削減します。
  • 全社的なコラボレーション:事業の中断が広範囲に及ぶことを考えると、リスクアナリティクスは組織におけるアプローチの統に役立ち、チームに脆弱性の理解を促し、それを管理するための明確なプランを提供することができます。

今日の複雑なリスク環境において、リスクアナリティクスは、リーダーがリスクを監視、評価し、より自信を持ってリスクに対処できるようサポートします。

リスクアナリティクスは、包括的かつ効果的なリスクマネジメントの計画を策定する上で重要な要素です。リスクアナリティクスは、持論と限られた過去のデータだけに頼って将来の傾向の特定はせず、立案プロセスから推測と主観を排除します。

リスクアナリティクスの活用は、意思決定者やステークホルダーにとってリスクマネジメント戦略の立案におけるより強力で正確なアプローチとなります。

ビッグデータはリスクマネジメントにおける重要なツールであり、組織が複数のソースによる異なるデータを評価することに役立ちます。より多くのデータプールからデータを取得することで、母集団が大きくなり、リスク分析で得られる洞察はより正確なものになります。

急速に変化する今日のリスク環境において、ビジネスリーダーはリスクマネジメント、資本配分、事業目標の達成のために、経験値を超えるものを必要としています。リスクアナリティクスはその意思決定と立案の中心を担うべきものです。

この分野のプロフェッショナル

Eiji Tajima

田嶋 英治

マーシュ ブローカー ジャパン