Comprendere – anzi, padroneggiare – gli strumenti di Risk Analytics è sempre più rilevante per i direttori finanziari. Non a caso sta prendendo piede, ed è già una realtà concreta in tante organizzazioni, la figura del “risk aware CFO”: il direttore finanziario che è consapevole dei rischi che corre il business, sa come prevenirli e, nel caso accadano, agisce per mitigarli rapidamente e con il minore impatto possibile per l’impresa.
Una strategia di Risk Analytics ben strutturata, centrata sull’analisi del dato, contribuisce a trasformare le aziende in data-driven company: realtà guidate dai dati e dagli insight che questi generano. Per seguire correttamente questo approccio, però, è necessario individuare le metriche fondamentali da monitorare per assicurarsi che ciascun progetto sia accompagnato da un’attenta valutazione dei rischi, propedeutica alla definizione della roadmap più efficace.
Risk Analytics: i 4 KPI da monitorare
Il tema degli Analytics è molto ampio. Non esiste una ricetta unica: ogni azienda, una volta comprese le dinamiche e gli schemi da seguire, può individuare le correlazioni fra le singole metriche necessarie al proprio progetto e alla propria organizzazione.
È altrettanto chiaro, però, che esistono una serie di Key Performance Indicator (KPI) da cui partire per individuare i fattori di rischio dei progetti in corso – o in fase di ideazione – e, quindi, identificare le tecniche per mitigarli o, ancora meglio, prevenirli.
1. Rapporto costi/benefici
Il rischio implica l’esistenza di un rapporto fra il costo (determinato dal verificarsi effettivo della minaccia intercettata) e l’opportunità (in termini di ricavi, per esempio) rappresentata dal successo del progetto in analisi.
Per questo, un KPI da monitorare è il rapporto fra i costi e i benefici, tra i pro e i contro di una strategia di business. Così facendo, l’azienda potrà tenere sotto controllo l’evoluzione di questa metrica nel tempo e agire rapidamente in caso dovesse variare in maniera significativa.
2. La probabilità del rischio
Nei modello di Risk Analytics ci sono due categorie di rischio: quelle il cui verificarsi è improbabile e quelle in cui la possibilità che si verifichino è altamente probabile. Riuscire a stabilire un ordine di priorità tra quali affrontare prima è fondamentale: altrimenti, il rischio è che l’organizzazione si concentri su avvenimenti poco probabili e sottovaluti, invece, una minaccia reale, latente ed estremamente aggressiva.
3. Quanti rischi sono prevenuti
Un ulteriore KPI da tenere sotto controllo riguarda la capacità aziendale di prevenire i rischi. Questo significa che l’impresa deve considerare attentamente la quantità di rischi evitati, da un lato, e concretizzati dall’altro.
L’obiettivo è fare in modo che questo rapporto pesi sempre di più – in positivo – nei confronti dei rischi previsti, ma è centrale che l’impresa conosca il proprio tasso di successo nella prevenzione.
4. Il budget del risk management
Ovviamente, la preoccupazione principale che accompagna la percezione di un rischio è legata al costo che questo può comportare. Per evitare di incorrere in questa situazione, è fondamentale destinare parte del budget alla prevenzione e monitorarne il costo delle attività: anche questo può impattare, in varia misura, sulle finanze dell’azienda.
Perciò, l’impresa deve tenere traccia della spesa associata alle operazioni di risk management, confrontandola periodicamente con le spese pianificate.
Risk Analytics: quanto sono importanti i dati
Qualunque strategia di Risk Analytics non può prescindere dai dati. Per questo, la pulizia del dato e delle fonti, così come la qualità degli strumenti utilizzati e la cultura aziendale, sono prerequisiti di un modello strategico efficace.
In questo senso è fondamentale che, nella fase propedeutica all’implementazione di una roadmap di Risk Analytics, l’azienda determini il grado di accessibilità dei dati e la presenza di eventuali barriere che ne impediscono la fruizione. Inoltre, è cruciale che il reparto finanziario sia allineato rispetto ai fattori di rischio e all’importanza delle attività di prevenzione per l’azienda.
Solo in questo modo, facendo leva e sfruttando al meglio il potere dei dati, l’impresa può cambiare prospettiva e passare a una visione data-driven determinante per il successo sul mercato.