Учет рисков ⇐ Васина Википедия

[Anonymous]

'''Учет рисков''' – это метод, позволяющий количественно оценить детальную подверженность нефинансовым рискам, агрегировать их и учитывать эти риски с помощью положений по учету ожидаемых убытков.
==Фон==
Учет рисков — это расширение управленческого учета, целью которого является улучшение корпоративной отчетности путем измерения и документирования потенциальных будущих финансовых последствий различных нефинансовых рисков.
Действующие стандарты бухгалтерского учета признают, что предприятие может столкнуться со значительными нефинансовыми рисками в одном периоде, а финансовые последствия этих рисков сообщаются в последующих периодах. Эта практика признания рисков и потенциальной прибыли в одном периоде , за которым следует сообщение о финансовых потерях в более поздние периоды, может подорвать доверие заинтересованных сторон к заявленной бухгалтерской прибыли. Более того, эти стандарты могут позволить некоторым предприятиям и частным лицам неадекватно устранять риски, связанные с инвесторами, клиентами, окружающая среда, общественное здоровье и безопасность, а также благосостояние общества.

==Метод учета рисков==
В учете рисков вводится подразделение рисков (RU) для измерения нефинансовых рисков, что позволяет их количественно оценивать, агрегировать и составлять отчеты. В этом подходе используются три основных показателя: неотъемлемый риск, который количественно определяет уровень нефинансового риска до смягчения в RU; Индекс снижения риска (RMI), оценивающий эффективность мероприятий по снижению риска по шкале от 0 до 100; и Остаточный риск, представляющий оставшийся нефинансовый риск после снижения.

Методика уточняет традиционные оценки рисков за счет использования числовых весов и факторов риска вместо традиционных показателей красного, желтого и зеленого (RAG), что позволяет точно рассчитать RMI для каждого оцениваемого бизнес-компонента.< бр />
Механизм расчета нефинансовых рисков работает с системами бухгалтерского учета и расширенными оценками для оценки ежедневных максимальных и фактических нефинансовых рисков в RU с учетом неотъемлемых рисков и RMI.

Учет рисков обеспечивает ежедневную аналитику нефинансовых рисков по бизнес-компонентам, продуктам, клиентам и местоположениям, что облегчает мониторинг подверженности рискам в соответствии с заранее заданными лимитами на основе RU. Эта аналитика позволяет сравнивать данные различных организаций. уровнях и между организациями при условии последовательного применения методологии.

==Денежная стоимость RU==
Учет риска направлен на количественную оценку денежной стоимости Единицы риска (RU), называемой RUm, путем анализа данных о потерях, связанных с нефинансовым риском, с конкретным контекстом, включая соответствующие RU и индексы снижения риска (RMI) на момент убытка. Это позволяет оценить ожидаемые потери, связанные с нефинансовыми рисками, путем умножения остаточных RU на RUm.

Учет рисков обеспечивает ежедневную аналитику нефинансовых рисков в подразделениях по бизнес-подразделениям, продуктам, клиентам и местоположениям, что позволяет отслеживать подверженность рискам в соответствии с установленными лимитами риска в подразделениях. Это облегчает последовательное сравнение рисков. во всей организации.

Использование статистических моделей и бэк-тестирования для изучения взаимосвязи между подверженностью конкретному продукту нефинансовым рискам в остаточных RU и историческими данными об убытках может позволить определить денежную стоимость RU. Это может повысить точность оценки ожидаемых убытков, связанных с нефинансовыми рисками, и потенциально представляет собой альтернативу расчетам нормативного капитала операционного риска, указанным в Базельских соглашениях.

==Корпоративные данные на основе искусственного интеллекта для учета рисков==
Семантическая технология|Семантические технологии, такие как базы знаний на основе онтологий, способствуют развитию корпоративных структур данных, облегчая интеграцию данных и улучшая функциональные возможности искусственного интеллекта (ИИ). Эти функции включают обнаружение и адресацию потенциальные киберугрозы и проведение расширенного анализа рисков. При интеграции с графовой базой данных эта интеграция образует базу знаний.

В контексте интеграции данных база знаний выступает в качестве основополагающего элемента структуры данных. Применение семантических технологий заметно расширяет возможности машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP). ). В результате онтологии вместе с технологиями ML и NLP образуют набор инструментов для реализации структуры учета рисков. Такая эффективность обусловлена ​​их способность решать проблемы агрегирования данных о рисках и использовать агенты искусственного интеллекта для расширенной оценки рисков и контроля.

==Ссылки==

Виды учета‎

Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_accounting