KR20080021074A

KR20080021074A - 리스크 평가 및 제시를 위한 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR20080021074A
Application number: KR1020077030605A
Authority: KR
Inventors: 캄 룬 렁; 마틴 켈리
Original assignee: 캄 룬 렁; 마틴 켈리
Priority date: 2005-05-27
Filing date: 2006-05-26
Publication date: 2008-03-06
Also published as: NZ564321A; CA2611748A1; KR101353819B1; EP1899888A4; WO2006125274A1; AU2006251873A1; AU2006251873B2; EP1899888A1; CN101326542A; JP2008542860A; US20080221944A1; JP5247434B2

Abstract

본원의 방법과 시스템은 리스크 평가 및 제시를 할 수 있는 것이다. 상기 평가는 비즈니스 프로세스의 잘못으로 제기되는 손실 가능성의 손실 확률분포를 계산을 포함하는 것이다. 프로세스의 손실 확률분포는 개별적 특정 계층에 따라 합계낼 수 있다. 조직 내에서의 변화의 리스크 함유는 프로세스 변화와 운용 리스크와의 연관성으로 인해서 평가될 수 있다. 컨트롤 효과, 리스크에서의 프로세스 값, 및 독립 평가에 대한 자체 평가 대비가 또한 측정된다. 상기 제시는, 요약 레벨 프로세스 맵과 내재된 상세 레벨 프로세스 맵과의 사이에 관계를 포함하며, 업무 운용 및 상관 운영과 준법훼손 리스크 및 컨트롤을의 견지에서 집적된 계층적 프로세스를 포함하는 것이다. 상기 계층은 임의적인 특별한 프로세스와 상관된 리스크와 컨트롤 특성이 있다. 계층 링크 하부 레벨에 프로세스 특성은 개별적인 비즈니스 라인, 디파트먼트, 프로덕트, 고객, 또는 그외 업무관련된 다른 면으로 처리한다.

리스크, 확률분포, 계층, 부모/자식 프로세스, 기능-교차 프로세스 맵.

Description

리스크 평가 및 제시를 위한 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RISK ASSESSMENT AND PRESENTMENT}

본원은 리스크 평가 및 제시를 할 수 있는 방법과 시스템에 관한 것이다. 상기 평가는 비즈니스 프로세스의 잘못으로 제기되는 손실 가능성의 손실 확률분포를 계산을 포함하는 것이다.

모든 영업 및 상업 활동을 하면서 기본적으로 리스크 문제를 안고 있다. 이전에는, 리스크를 계산, 측정 및, 경영하는 시스템 및 방법들을 개발하였다. 그러한 시스템 및 방법에는 관리기관에서 이용하는 프로세스와 관련한 리스크에 손실 확률분포(loss probability distributions)를 선정하는 단계가 포함되었다. 이러한 손실 확률분포는 우수한 리스크 평가 및 예측을 나타내려는 의도로 포함되었던 것이다.

예를 들어, 발명의 명칭이 "운영 리스크를 측정 및 경영하는 시스템과 방법"인 미국특허출원 공개번호 2003/0149657호는, 리스크에 손실 확률분포를 선정하는 단계를 기재하였다. 후술하는 바와 같이, 상기 내용은 빈도 또는 심각성 분포로서 모델로 될 수 있는 손실 사고를 기술한 것이다. 다른 예로서, 발명의 명칭이 "업무상 손실 계산법, 손실 계산 프로그램, 및 손실 계산 장치"인 미국특허출원 공개 번호 2003/0236741호는 특정 영업 손실 확률분포를 기술하였다. 상기 내용에 대해서는 본원에서 예를 통해서 여신(loan business)에서의 손실 확률분포로 나타내었다.

본원에서는 영업 운영 및 제휴 운영과 준법훼손 리스크와 관리의 면에서 집적된 계층적 프로세스를 제공하는 실시예를 기술한다. 제시 계층은 요약 레벨 프로세스 맵과 내재된 상세 레벨 프로세스 맵과의 사이에 상관 관계를 나타낸다. 상기 계층은 임의적인 특정 프로세스와 함께하는 리스크 및 관리 특성이 있다. 계층 링크 하부 레벨에서의 프로세스 특성은 개별 영업라인, 부서, 성과, 고객 세그먼트, 또는 영업 운영의 임의적인 다른 면으로 처리한다.

실시예는 업무 프로세스의 잘못으로 제기된 가능한 손실의 확률분포의 판단을 할 수 있게 하는 것이다. 하부 레벨 프로세스의 운영 리스크와 관리 효과성의 면에서 일층 집적된 요약서를 제공하는 개별적 특성을 가진 계층에 따르는 집단으로 된다. 상기 계층은 그들의 리스크에 맞는 특정 프로세스의 시험을 허용하고 그리고 준법 타당성과 개량을 하게 한다. 관리기관 내에서의 리스크 의미의 변화는 프로세스 변화와 운영 리스크와의 연관으로 인해서 평가될 수 있다. 관리 효과성, 리스크에서의 프로세스 가치, 및 독립 평가에 대한 자체-평가의 대비가 또한 측정될 수도 있다.

일반적으로, 실시예는 복합 매개변수를 받아들이는 컴퓨터 프로그램 제품을 사용하여 실시될 수 있으며, 상기 매개변수와 상호 비교할 수 있으며, 그리고 특성을 가진 구조 내에서 매개변수를 제공하는 것을 예상 한다.

본원에 기술된 방법론은 모든 산업부문에 적용할 수 있는 것이지만, 특히 금융 서비스 산업 내의 일 특정한 적용 시에 유용한 것이다. 금융 서비스 산업에서, 신바젤협약안(the Basel II) 운영 준법훼손 리스크 가이드라인은, 금융 서비스 운영 규모와 복잡성에 따른 다양한 레벨의 세심한 운영 리스크 측정방식을 요구한다. 가장 세심한 가이드라인은 AMA(the advanced measurement approach)로서 참고 한다. 본원 실시예의 특별한 상향식 접근(bottom up approach)은 AMA운영 리스크 수량화 방법에 적용되어 상호작용하여 운영 리스크 행동에 추가 전망을 제공한다.

실시예는, "운영 리스크를 부적절하거나 잘못된 내부 프로세스, 사람 및 시스템에서 초래되었거나 또는 외부 사건에서 초래된 손실 리스크"로 정의된 상태의, 운영 리스크를 정의한 신바젤협약안을 사용할 수 있다. 선택적으로, 이러한 정의는 관리 기관 내에서 제기되는 이러한 리스크 사건 만이 고려되도록 외부 사건에 제기되는 손실을 배제하도록 변경되어야 한다. 본원 실시예가 입력 및 보충 AMA방법을 제공하는 다른 영역이 수용력이 있어서, 운영 리스크에 대한 규정 준법훼손 리스크의 공헌을 분리한다. 예를 들어, 2002년 제정된 사베인스 옥슬리 법(the Sarbanes Oxley Act:SOX)은 운용 리스크의 카테고리를 경영하는 관리 세트에 적합한 유효한 규정이다. SOX가 경영하는데 찾아내려는 운용 리스크는, 금융 보고서에서 관리 기관의 숨어있는 자산과 부채의 잘못전해진 리스크 이다. 본원 실시예는 일반적으로 준법훼손 리스크와 상관된 프로세스, 리스크 및 관리 문제에 세부적인 상세한 관측을 제공하여, 관리 기관이 보다 효과적으로 경영할 수 있게 하는 것이다.

본원 실시예의 다른 적용예에는, IT(information technology) 기반 통합, 프로세스 표준화, 중앙 관리화, 사건 경영 및 그외 운용 리스크 경영적 효과가 있다. 대형 리스크의 노출은 IT 기반 지지부 영업 프로세스와 상기 시스템의 오류에 있다. 그러한 리스크의 하나로는 수많은 서로다른 IT시스템의 경영에 있다. 이러한경영과 동등하게 하는 중앙 데이터 베이스 또는 메카니즘의 결여는 업무에 대해, 고가이고, 복잡하고, 상당한 운용 리스크를 나타낸다. 본원에 기술된 실시예는 비용 및 운용 리스크 행위에 기본한 해결 채택을 정당하게 하는데 사용되는 운용 리스크 노출을 측정 할 수 있는 것이다.

도1은 본원 실시예에 따르는 리스크 평가와 제시 시스템의 일반적 다이어그램이다.

도2는 도1의 전형적인 예의 시스템에 소프트웨어 적용으로 발생된 프로세스 레벨의 계층 제시를 나타낸 도면이다.

도3은 도1의 전형적인 예의 시스템에서 실행된 운용을 나타낸 흐름 다이어그램이다.

도4는 도1의 전형적인 예에서 다른 빈도 레벨과 심각성 간격에 기본한 사건 평형 량과 사건 확률을 판단하는데 실행된 운용을 나타낸 흐름 다이어그램이다.

도5는 다른 가능한 사건 상황을 트리로 나타낸 다이어그램이다.

도6은 최악의 사건이 매년 사건 중의 하나로 있는 서로 다른 가능한 사건 상 황을 트리로 나타낸 다이어그램이다.

도7은 도1의 시스템에 사용된 프로세스간 집단 기술에서 실행되는 운용을 나타낸 흐름 다이어그램이다.

도8은 유사 분포 방법에서 실행되는 운용을 나타낸 흐름 다이어그램이다.

도9는 관리 기관의 세팅으로 실행되는 전형적인 예의 실시예를 구조적으로 개략 도시한 도면이다.

도10은 신용 부도위험 교환 프로세스의 교차 기능 프로세스 맵을 나타낸 도면이다.

도11은 신용 부도위험 교환 프로세스의 부모-자식 프로세스 맵 계층을 나타낸 도면이다.

도12는 상-하부 지향을 나타낸 신용 부도위험 교환 프로세스의 부모-자식 프로세스 계층을 나타낸 도면이다.

도13은 좌-우부 지향을 나타낸 신용 부도위험 교환 프로세스의 부모-자식 프로세스 계층을 나타낸 도면이다.

도14는 부모 자식 프로세스 계층을 구성하는 기능성을 가진 소프트웨어 적용의 인터페이스의 스크린 디스플레이를 나타낸 도면이다.

도15는 다양한 다른 계층을 가진 수가 다른 컴퓨터 인터페이스를 나타낸 도면이다.

도16은 선택 평가 모델 프로세스의 2개 집단간 리스크를 나타낸 디스플레이이다.

도17은 트레이드 평가 프로세스와 상관된 모든 자식 프로세스의 집단간 리스크를 나타낸 디스플레이이다.

도18은 신용 부도위험 교환 프로세스와 상관된 집단간의 모든 내부 부실 리스크를 나타낸 디스플레이이다.

도1은 전형적인 예의 리스크 평가 및 제시 시스템(100)을 설명하는 도면이다. 시스템(100)은 컴퓨터(102)와 데이터베이스(104)를 포함한다. 시스템(100)은 또한 컴퓨터(102)와 데이터베이스(104)를 연결하는 네트웍(106)도 구비한다. 컴퓨터(102)는 다양한 시스템-레벨 운용을 제공하고 그리고 적용 소프트웨어를 실시하는 환경을 제공하는 운용 시스템을 가진 소프트웨어를 갖는다. 여기서, 컴퓨터(102)에는 리스크 평가를 수월하게 하는데 사용하기 위한 정보를 제공하는 소프트웨어를 적용하여 로드 된다. 데이터베이스(104)는 리스크 평가를 수월하게 하는데 사용하는 정보를 생성하는 컴퓨터(102)에 의해 사용되는 데이터를 저장한다.

컴퓨터(102)에 적용된 소프트웨어는 관리기관에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 사용인이 확인하게 한다. 예를 들어, 사용인은 관리기관이 모든 새로운 고객에 대한 신용 체크 프로세스를 실시하는 것을 확인할 수 있다. 소프트웨어 적용은 사용인이 도2에서 설명되어진 트리 구조 또는 계층(200)에 각종 확인 프로세스를 정렬하게 허용한다.

상기 계층(200)에 있는 각각의 노드는 사용자에 의해 확인되는 다양한 프로세스를 나타낸다. 상기 계층(200)은 관리기관에 의해 실시된 각종 프로세스 사이 에 상관관계(자식/부모)를 설명한다. 소프트웨어 응용은 상기 계층(200)에 따르는 확인 프로세스를 저장할 수 있음에 유념한다. 상기 소프트웨어 응용은 사용인이 프로세스를 확인할 수 있게 하여 이들을 계층(200)에 배열하는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface: GUI)를 제공하도록 있다.

본원의 실시예에 의거, 사용인은 라이브러리에서 표준 계층을 활용하는 계층(200)을 구성한다. 선택적으로, 계층 생성 툴이 사용되며, 상기 툴은 케이스와이즈 시스템즈에서 시판하는 코포레이트 모델러 컴퓨터 소프트웨어와 같은 것을 사용하며, 이러한 사실은 인터넷 주소 www.casewise.com에서 찾아볼 수 있다.

그래픽 폼으로 프로세스를 나타내는 수많은 방식이 있다. 예를 들면, 일반적으로 금융 서비스 기관에서 발생하는 신용 부도위험 교환 프로세스는 다음과 같이 문서조사 되어야 한다. 교차 기능 프로세스 맵(도11 참고); 부모 자식 프로세스 맵 계층(도12 참고); 상-하 지향성을 가진 부모 자식 프로세스 계층(도13 참고); 좌-우 지향성을 가진 부모 자식 프로세스 계층(도14 참고). 이러한 모든 표시와 수많은 다른 가능한 프로세스 문서조사 관행은, 문서조사, 자원 배당, 관리, 성능 측정, 등과 같은 다양한 경영 목적을 위한 중요한 프로세스 정보를 전송하는데 사용된다. 표시의 선택은 경영의 특정 요구에 따른다. 본원의 실시예는 1개 프로세스 표시에 따르지 않는다. 예를 들면, 도12-14에 참고로서 기술된 신용 부도위험 교환 예는 어떻게 부모 자식 프로세스 상관관계가 확립될 수 있는지를 나타낸 것이다. 상기와 같이 하여서, 부모 자식 프로세스 계층을 생성하는데 제3파티 프로세스 맵핑 소프트웨어를 유연하게 활용할 수 있다. 그러나, 만일 제3파티 소프 트웨어를 활용할 수 없으면, 부모 자식 프로세스 계층은 도14-18을 참고로 기술한 것과 유사한 기능성을 가진 소프트웨어를 사용하여 확립시킬 수 있다. 프로세스 계층의 구성은 다른 프로그램에서 반입된 프로세스 데이터를 통해 달성되거나 또는, 업무에 의해 정의된 다양한 자식 프로세스를 지정하고 그리고 업무에 의해 정의되고 추가 및 삭제 기능에 의해 상관 부모 프로세스에 이들을 접속하여 구성될 수 있다.

프로세스가 계층(200)으로 정렬되게 하여, 관리기관의 구성을 이루는 판단을 반영하는데 사용될 수 있는 이점이 있다. 프로세스는 노드(202, 204, 206, 208)로 나타낸다. 예를 들어, 노드(204)는 상부 경영과 어울리는 프로세스가 되는 "레벨1" 프로세스를 나타내는 반면에, 노드(206)는 중간 경영과 어울리는 프로세스가 되는 "레벨2" 프로세스를 나타낸다. 노드(208)는 "프로세스 오너/매니저", "비즈니스 라인", "디파트먼트/코스트 센터", "프로덕트" 등과 같은 그래뉼러 레벨과 허여된 추가 특성으로 확인되는 하부 레벨 프로세스를 나타낸다. "브랜치", "세일즈 채널" 등과 같은 추가 특성은 이들이 보고를 목적으로 하는 경영에 관심을 가지는 한에서는 리스트에 더해지게 된다. 계층(200)은 "프로세스 코스트", "운용 리스크", 및 "관리 측정"이 하부 레벨 프로세스에 접속되게 한다. 전체적으로, 이러한"태깅 시스템"은 프로세스 특성의 임의적인 세트 또는 조합용으로 맞추어진 경영 리포트의 생성을 편리하게 한다. 또한, 리스크와 관리를 제외한, 상술된 바와 같은 다수의 프로세스 특성이 부모 프로세스에 접속될 수 있음도 주목되어야 한다.

사용인이 관련기관에 의해 수행된 다양한 프로세스를 확인하여 계층(200)에 상기 프로세스를 정렬하게 하는 일에 더하여, 퍼스널 컴퓨터(102)에 로드된 소프트웨어 응용은 계층(200)에서 확인된 각각의 프로세스와 상관된 1개 이상의 리스크를 사용인이 확인하게 하고 그리고 다수의 손실 확률분포를(이산 또는 연속 분포의 어느 하나로 있는 분포) 각각의 리스크에 할당 한다. 이러한 사실에 따라서, 리스크는 예를 들어 관련기관의 새로운 고객에게 수행하는 신용 체크가 임의적인 경우에 결함이 있게되는 것이다. 계층(200)과 같이 하여, 소프트웨어 응용으로 제공된 GUI는 사용인이 리스크를 특정하게 정렬 된다.

각각의 프로세스와 상관된 리스크에 할당된 일 예의 손실 확률분포는 LPD[1], LPD[2], LPD[3]으로서 확인될 수 있다. 추가적인 손실 확률분포는 다른 실시예에서 사용될 수 있다. LDP[1]는 리스크를 관리하기 위한 임의적인 메카니즘을 갖지 않은 상관 리스크의 결과로 발생하는 손실 가능성을 나타낸다. 예를 든 실시예와 관련하여, "리스크 관리 메카니즘을 갖지 않은"의 표현은 개별 경영의 양호한 처리와 환경에 따른 경영으로 한정된 "무 관리" 또는 "최소 괸리"를 의미할 수 있다. 일반적으로, 프로세스 오너 및 독립 경영 진단원은 LPD[1]에 동의하여야 한다. LPD[1]는 관리 효과가 측정되는 베이스라인 이다. LPD[2]는 프로세스를 초래하는 파티가 리스크를 관리하기 위한 기술을 적용할 때에 상관 리스크의 결과로서 발생하는 손실 확률을 나타낸다. 상기 리스크와 관련하는 x% 신뢰 레벨을 가진 EL(Expected Loss) 또는 VaR(Value-at-Risk)에서의 LPD[2]와 LPD[1] 사이에 차이가, 프로세스 오너에 의한 $용어 세트에 표현된 관리 유효성의 측정치 이다. LPD[3]는 리스크를 관리하기 위한 기술을 독립 파티가 평가할 때에 상관 리스크의 결과로서 발생하는 손실 확률을 나타낸다. 상기 리스크와 관련하는 x% 신뢰 레벨을 가진 EL(Expected Loss) 또는 VaR(Value-at-Risk)에서의 LPD[3]와 LPD[1] 사이에 차이는, 독립 경영 진단원에 의한 $용어 세트에 표현된 관리 유효성의 측정치 이다.

3개의 손실 확률분포(LPD[1], LPD[2], LPD[3])를 확립하게, 퍼스널 컴퓨터(102)에 로드된 소프트웨어가 배열되어 다양한 운용을 실시한다. 도3은 손실 확률분포를 확립하게 수행되는 전형적인 예의 운용을 설명하는 도면이다. 추가적으로, 보다 소수의 또는 다른 운용이 상기 실시예에 종속하여 실시된다. 운용(310)에서는 사건 가능성 또는 발생 확률분포가 정해지게 된다. 이러한 결정은 계층 데이터를 사용하여 만들어지게 되거나 또는 가치 평가를 사용하여 상기 데이터가 없는 상태에서 만들어진다. 운용(320)에서는, 사건의 손실 심각성 또는 임팩트가 판단된다. 손실 심각성은 손실 가능성의 범위를 사용하여 수량화 될 수 있다. 운용(330)에서는, 손실 확률분포가 예시된 사건에 맞게 정해진다.

손실 사건 데이터가 손실 확률분포를 개산할 수 있는 상황에서는, 동반되는 전형적인 예의 방법이 사용될 수 있다. 그러한 데이터를 활용할 수 없는 동안에는, 상기 예의 방법이 손실 사건의 빈도와 심각성에서 평가인을 가이드할 수 있는 일 세트의 상관 의문에 적절한 구조를 제공한다. 상기 의문은 평가인이 경험적 데이터에 제한된 접근을 가질 때에 유용한 것이 될 것이다. 대신에, 평가인은 대용 데이터, 질적 데이터(예, 전문가 의견), 또는 대용 데이터와 질적 데이터의 임의적인 조합 데이터를 사용하여 계산을 할 수 있다. 이때, 상기 계산은 미래 참고용으 로 기록되고 의문에 대한 답변으로 확립된 공정성에 의해 지지를 받게 된다.

유익하게, 상기 예의 방법은 평가인이 내재된 전제를 상세히 조사할 것을 요구한다. 빈도와 심각성 분포와 상관한 의문은 분리 확인되어, 평가인이 손실 확률분포로부터 내재된 성분을 상세하게 조사하게 한다. 마찬가지로, 예상 손실과 기타 다른 통계학적 변수가 상기 성분에서 구해지게 된다. 임팩트-라이클리후드 방법과 같은 전형적인 방법은, 리스크의 내재된 손실 확률분포와 개별 빈도수 및 심각성 확률의 해석 없이 리스크의 예상 손실을 계산하는 것이다.

도4는 일 예의 손실 확률분포 계산 방법에서 실행된 운용을 설명하는 도면이다. 추가적, 보다 적은, 또는 서로 다른 운용은 상기 실시예에 따라서 실행될 것이다. 부가로, 임의 적인 운용이 다른 오더에서 수행될 수 있는 경우도 있을 수 있다. 설명을 목적으로, 변수(Y)는 체계적 기재 데이터로 고려되는 년수(the number of years)이다. y년이 리스크 사건이 없는 해로 가정하면, 리스크 사건이 발생하고 그리고 발생하지 않는(최악의 경우는 제외) 확률은 P₀ 및 P₁으로 나타난다. 즉, P₀=y/Y 그리고 P₁=1-P₀ 이다.

적어도 1개의 논-제로 평형 사건의 발생을 가진 년수는 n=(Y-y) 이다. 이러한 년수는 논-제로 평형 사건의 빈도수의 오름차순으로 배열된다. 각각의 평형은 이익 또는 손실 값과 상관 된다. 논-제로 평형 사건의 년수의 개별 시켄스와 빈도수의 대응 시켄스는 다음과 같이 나타나게 된다.

Y₁, Y₂, ... Y_n 그리고 f₍₁₎, f₍₂₎, ... f_(n) 이다.

변수 f₍₁₎ 및 f_(n) 은 상기 논-제로 평형 사건 시켄스의 각각의 최소 및 최대 빈도수 이다. 빈도수 범위는 3개의 동일한 하위-구간으로 분할된다. 하위-구간의 길이는: l_f=(f_(n) - f₍₁₎)/3 이다.

변수 f_x 및 f_y는 구간[f₍₁₎ ,f_(n)]을 동일하게 나누는 2개 지점이다. 이렇게 하여, f_x=f₍₁₎+l_f 그리고 f_y=f₍₁₎+2l_f 가 된다.

운용(410)에서, 빈도 클래스 구간은 저 빈도, 중 빈도, 및 고 빈도로 정의 된다. 저 빈도 클래스는 f₍₁₎에서 f_x까지의 범위를 갖는다. 중 빈도 클래스는 f_x보다 크고 그리고 f_y 이하인 빈도수 값을 갖고, 반면에 고 빈도 클래스는 f_y보다 크고 그리고 f_(n) 이하의 빈도수 값을 갖는다. N_L, N_M, M_H는 각각 개별적으로 저, 중, 고 빈도 클래스에 수 이다. 이것은 다음과 같이 N_L+N_M+N_H=n 으로 나타나야 한다.

P_NL, P_NM, P_MH는 각각 사건 발생(최악의 경우 및 무 사건은 제외함)의 저,중,고 레벨의 확률을 나타낸다. 이들은 다음과 같이 정의된다.

P_NL,=N_L/n, P_NM,=N_M/n 및 P_NH=N_H/n

변수(p)는 n년수 내에서 논-제로 평형 사건의 전체 수가 된다. 그렇게 하여,

운용(420)에서, 논-제로 평형 사건은 평형의 내림차순으로 배열된다. 사건 평형의 시켄스는: b₍₁₎, b₍₂₎... b_(p)이다. 변수 b₍₁₎및 b_(p)는 평형의 상기 시켄스의 각각의 최대 및 최소 평형이다. 평형 범위는 3개 동일한 하위-구간으로 분할된다. 하위-구간의 길이는: l_b=(b₍₁₎ - b_(p))/3 이다. 구간[b₍₁₎,b_(p)]을 동일하게 나누는 2개 지점은 b_x 및 b_y 이다. 따라서, b_x=b₍₁₎-l_b 그리고 b_y=b₍₁₎-2l_b 이다.

운용(430)에서, 심각성 클래스 구간은 저 심각성, 중 심각성, 및 고 심각성으로 정의 된다. 상기 저 심각성 클래스는 b₍₁₎에서 b_x 까지의 범위를 갖는다. 중간 심각성 클래스는 b_x보다 크고 그리고 by보다 못하거나 동일한 평형 값을 갖고, 반면에 고 심각성 클래스는 by보다 크고 그리고 b_(p)보다 못하거나 동일한 평형 값을 갖는다. 각각의 b_(t)는 1개의 심각성 클래스로 되고 그리고 특정 년도와 상관하기도 한다. 고려되는 해당 년도의 사건 발생의 빈도수에 따라서, b_(t)는 대응 빈도 클래스에 속하게 된다. 표1은 초래된 평형의 심각성과 빈도수 발생 클래스를 3개 표로 3개를 나타낸 것이다. 만일 각 셀에 있는 b_(t)의 수가 계수되면, 표1에 있는 각 심볼이 특정 셀의 총 계수를 나타낸다. 만일, 각각의 셀에 있는 b_(t)의 값이 더해지면, 표2에 있는 각각의 심볼은 특정 셀의 총 평형을 나타낸다.

표1

표2

최악의 경우에 시나리오가 매 (t)년수에서 일어난다. 최악의 경우에 손실 량은 T로서 나타내었다. 최악의 경우에 시나리오는 년례적인 것과 무관한 것으로 가정한다. 도5는 다른 가능한 사건 상태를 나타낸 도면이다. 운용(440)에서, 사건의 확률이 정해지고, 운용(450)에서, 사건 평형 량이 정해지게 된다. 다른 사건 상태를 구하는 확률은 대응 사건 평형 량과 같이 표3에 나타내었다. 도6은 최악의 사건이 년례적인 사건의 일 부분으로 있는 서로 다른 사건 상태를 설명하는 도면이다.

표3

컴퓨터(102)상에 소프트웨어 응용이 손실 확률을 연산하였으면, 소프트웨어 응용은 리스크 평가를 수월하게 하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 점에서, 상기 소프트웨어 응용은 사용자가 GUI에 의해 계층(200)에 나타낸(도2에 도시) 1개 이상의 프로세스를 선택할 수 있도록 배열되어 있게 한다.

계층(200)에 있는 노드가 사용자에 의해 선택되어져 정해지게 되면, 소프트웨어 응용은 선택 사항을 사용하여 리스크 평가를 수월하게 하기 위한 정보를 나타내는 결과로서 생긴 손실 확률분포를 연산한다. 이와 관련해서, 상기 소프트웨어 응용은 계층(200)에서 노드와 상관된 리스크와 관련한 손실 확률분포에서 적어도 2 개의 집단 운용을 수행하도록 배열 된다.

집단 운용의 첫째는, 계층(200)에 있는 특정 노드(프로세스)의 자식 노드와 상관하여 있는 모든 손실 확률분포를 집단으로 하는 작업을 함유한 "프로세스간" 집단으로 하는 것이다. 예를 들면, 도7을 참고로 설명하면, 프로세스간 집단은 프로세스(P_x, P_y)용 R_i와 상관하고 그리고 프로세스(P_x, P_y)용 R_iii와 상관하는 손실 확률을 집단으로 하는 작업을 포함한다. 따라서, 업무 유닛(B_a)용의 결과로 생긴 손실 확률분포가 (P_x, P_y)용의 R_i와 상관된 손실 확률의 집단과, (P_x, P_y, P_z)용의 손실 확률(R_iii)의 집단이 된다. 표4는 (P_x, P_y, P_z)용의 Ri의 손실 확률의 예를 나타내어 이러한 집단 방법론을 설명한다.

표4

표5는 표4에서 도면을 사용하는 P_w용의 R_i의 손실 분포를 나타낸다.

표5

동일한 손실 량(예, 45, 50, 70, 90, 140)용의 확률을 함께 더하고 내림차순으로 손실 량을 배열한 후에, Pw용 Ri의 손실 분포가 표6에 나타낸 바와 같이 되었 다.

표6

집단 운용의 둘째는, 프로세스와 상관하여 있는 다양한 리스크의 손실 확률분포를 집단으로 하는 작업을 함유한 "프로세스간" 집단으로 하는 것이다. 예를 들면, 다시,도7을 참고로 설명하면, 프로세스간 집단은 R_i, R_ii R_iii와 상관하는 손실 확률을 집단으로 하는 작업을 포함한다. 따라서, 프로세스(P)용으로 결과로 생긴 손실 확률분포가 R_i, R_ii, R_iii용의 R_i와 손실 확률의 집단이 된다. 손실 확률분포를 집단화 할 때에, 소프트웨어 응용은 다른 확률분포가 상호 관계를 가지는 영향을 고려하고 취해져 배열된다. 이러한 사실은 컴퓨터(102)가 통신 네트웍(106)을 경유하여 데이터베이스(104)에서 구할 수 있는 상관 계수를 처리하여 이루어진다. 결과로서 생긴 손실 확률분포가 연산되어져 있으면, 소프트웨어 응용은 컴퓨터(102)의 모니터 상에 또는 종이에 인쇄하여 결과 분포를 나타내어서, 리스크 평가자가 리스크의 임팩트를 고려할 때에 사용할 수 있다.

가능한 조합의 총 수가 비경영적이 되어 산출되는 곳에 일 세트의 분포용으로, 다수의 대안 전략을 사용하여 예상 손실용 집단분포를 계산한다. 일 전략은 집단 프로세스를 개시하기에 앞서 각각의 개별적인 저 레벨 분포로 있는 성과 수를 감소시킨다. 예를 들어, 특별하게 낮은 레벨 분포가 5개의 가능한 성과를 함유한 곳에서, 상기 수는 후술되는 방법 중의 하나를 사용하여 더 낮은 수의 성과로 하향 감소되게 한다. 이러한 방식에서는, 5개의 가능한 성과를 가지고 개시하는 각각의 분포를 갖은 상태로 일 세트의 10개 낮은 레벨 분포를 가지는데 비해서, 전체 세트의 10분포를 집단으로 하는 프로세스를 개시하기에 앞서 각각의 낮은 레벨 분포 내에서 집단 작업에 의해 n=5^10=9.765 백만(million)에서 n=3^10=59,049까지 산정수치를 감소할 수 있다.

부모 프로세스의 분포가 구성되면, 가능한 손실 값의 수가 증가한다. 이러한 부모 프로세스는 다른 부모 프로세스의 자식 프로세스 일 수 있다. 이러한 부 모와 자식 상관관계는 많은 레벨로 파급된다. 일 레벨에서 다른 레벨로 가는 손실 분포의 수치를 구하기 위해 포함된 연산의 수는 급하게 증가한다. 따라서, 바람직하게, 시스템 내의 모든 레벨용의 모든 연산을 완료하는 시간이 실제적인 어떤 시간의 범위 내에 있도록 각 레벨에서의 분포용 손실 값의 수를 제한한다. 예상되는 손실 값과 함께하는 확률 총계 방법을 기술한다.

P(W=w_i)=p_i는 부모 프로세스(P_w)의 손실 분포(W)로부터의 확률로서 정의되고, 여기서 i=1,2,...n 이다. 각 p_i는 w_i의 손실 값에 대응한다. w_i와 p_i의 적은 W=w_i 일 때에 예상 손실이다. 최대 가능한 m은 다음과 같이 사용된다.

3개 동일한 구간이 구간[w₁, w_m]을 하위 분할하여 구해진다. 유사하게, 구간[w_m, w_n]의 분할은 3개 동일한 하위 구간으로 분할된다. 변수(r, s)는 각 길이의 1/3 하위 구간과 나머지 3구간 이다. 따라서, r=(w_m-w₁)/3 그리고 s=(w_n-w_m)/3 이다.

여기서, w_a 및 w_b는 구간[w₁, w_m]을 동일하게 나누는 2개 지점이다. 또한, w_c 및 w_d는 구간[w_m, w_n]을 동일하게 나누는 2개 지점이다. 따라서, w_a=w₁+r, w_b=w_l+2r, w_c=w_m+s 및 w_d=w_m+2s 이다.

일 세트의 새로운 확률은 다른 손실 값의 범위를 고려하여 연산된다. 각각의 새로운 확률(P(U=uj))은 손실 값이 고려되는 특정 손실 범위에 있는 분포(W)에서 나온 확률의 합이다. 대응되는 예상 손실 값(Ii)의 합은 새로운 확률(Lj)의 예상 손실이 된다. 새로운 손실 확률분포와 그 예상되는 손실 값을 표7에 나타내었다.

표7

만일 손실 분포가 대칭성이면, w_m은 w_l과 w_n 사이에 중간 지점이 된다. 그런데, 일반적인 경우로서, 손실 분포가 양방향으로 비대칭이라고 가정하면, w_m의 선택은 0.5에 가까운 축적된 확률에 기본하게 된다. 전체적으로, 6개 구간이 정의 된다. 만일 구간의 수가 여전히 너무 높다면, 이러한 수를 w₁과 w_m 사이에 중간 지점과 w_m과 w_n 사이에 다른 중간 지점을 한정하여 예를 들어 4개까지 감소할 수 있다.

또한, 분포 값의 수는 자승(squared) 에러의 합을 최소로 하고 그리고/또는 기능적 형태를 할당하여 감소될 수도 있다. 상기 형태는 초기 분포의 중간(M0) 및 표준편차(S0)를 산출하고, 보다 적은 가능한 성과로 새로운 분포를 정의하고, 상기 성과(U)의 값을 대칭적으로 선택하고 그리고, U의 각각의 새로운 조합용으로 각각의 새로운 분포의 중간(Sn)과 표준편차(Sn)를 산출하여 행해진다. 다음, 자승 에러의 합은 합[(Mn-M0)^2+(Sn-S0)^2]으로 산출되고, 값 U=(u1, u2...un)의 벡터는 상기 정의된 자승 에러의 합을 최소로 하여 확인되고, 그리고 초기 분포는 이러한 벡터(U)와 상관 누적 확률로 대체된다. 뒤에 기술(기능적 형태를 할당)은 오리지널 이산 분포게 가장 가깝게 있는 임의적인 대응 매개변수의 특정 값과 일반적인 기능적 형태를 확인하는 작업을 포함한다. 이러한 일은분포의 누적성 확률 함수를 먼저 산출하여 특별한 이산 확률 분포를 위해 행해진다. 이러한 누적성 분포 함수는 가장 적절한 근사한 것을 확인하도록 연속한 분포 범위의 상관 대응 누적 분포 함수와 대비된다. 가장 적절한 연속 분포는 오리지널 이산 확률 분포에 근사값으로 역활을 하도록 선택된다. 상기 선택은 (1)상관계수 또는 (2)계산의 자승 에러를 최소로 하는 어느 하나에 기본하게 되고, 이러한 양쪽 측정은 오리니널의 누적 분포 함수와 근사 분포의 기반에서 연산된다.

상기 분포에서의 값의 수를 감소하기 위한 둘째 전략은 전체 총계 분포에 각각의 하부 레벨 분포의 합계가 수월하게 CLT(Central Limit Theorem)를 행사하는 것이다. 상기 CLT는 랜덤 변수의 합의 평균과 변수가 변수의 합과 동일한 총계 변수와 평균의 합과 동일한 총계 평균을 갖고, 정상 상태로 향하는 경향이 있는 상태에 있다. 이러한 전략은 손실 심각성의 범위가 유사하게 있는 분포를 집단으로 하여 적용되어서, 임의 경우에 주어진 분포에서 가능한 성과 범위가 모든 다른 분포 에서의 가능한 성과 범위를 지배하지 않고 그리고 각각의 합산된 분포가 유한 평균 및 변화를 갖는다.

하위 세트의 저 레벨 분포가 집단으로 존재하며, 각각의 하위 세트의 부재는 동일한 정도의 규모 내에 있는 가능한 성과 범위를 가지는 곳에서, CLT는 집합 분포의 모멘트를 계산하도록 행사하게 된다. 다음, 총계 분포에 맞는 형태와 정확한 구간은 적절한 "견인기" 분포용의 백분위수의 표와 더불어 총계 평균 및 변수를 사용하여 연산된다. 가장 일반적인 경우에서 이러한 일은 표준의 정상적인 분포가 될 것이다. 주어진 세트 내에서 1개의 하위 세트보다 더하게 있는 곳에서, CLT 방법은 각각의 하위 세트용의 총계 분포를 발생하도록 각각의 하위 세트에 분리하여 적용될 수 있다. 다음, 상기 스테이지1에 기술된 총계 방법을 사용하여 상기 분포를 종합한다.

분포 값의 수를 감소시키는 다른 전략은 부분적으로 또는 전체적으로 선택된 상기 전략1 및 2를 임의적으로 조합하여, 분포의 수와 특징을 고려하여 합산하게 취해진 가장 가능한 총계를 생성하도록 하는 순서로 이루어지는 것을 포함한다.

도8은 전형적인 예로 가능한 분포 방법으로 실시되는 운용을 설명하는 도면이다. 실시예에 따라서, 추가적이거나, 더 적은 수 이거나 또는, 다른 운용이 실시될 수 있다. 부가하여, 임의적인 운용이 다른 오더로 수행될 수도 있다. 운용(810)에서, LPD(likelihood probability distribution)는 실제 관리라고 전제하는 체계적 기재 데이터를 기준으로 하여 정해진다. 상기 LPD는 도3 및 도4를 참고로 기술된 것과 같은 운용에 따라서 정해질 수 있다. 운용(820)에서는, 가 능(likelihood) 인디케이터와 임팩트 인디케이터가 확인된다. 매니저의 수학적 기대치를 참고로 하는 LPD는 운용(830) 시에 실제 관리를 전제로 하여 정해지게 된다. 매니저는 "가능 인디케이터"와 "임팩트 인디케이터"의 값의 변경 여부를 고려하도록 예를 들어 다음 12개월을 바로 보도록 요청하게 된다. 임의적인 변화와 코멘트는 기록 된다. 이러한 타입의 분석의 예는 표8과 표9에 기재한 바와 같이 중재 프로세스용으로 제공된다. 이러한 새로운 정보에 기본하여, 도3 및 도4의 운용은 새로운 LPD가 정해지게 재방문 되는 것이다.

표8

표9

운용(840)에서는, 매니저가 "가능 인디케이터"와 "임팩트 인디케이터"가 만일 프로세스의 관리가 하나씩 완화되면 변화하는지를 고려하도록 요구를 하게 된다. 이러한 접근식은 운용(830)과 유사한 예의 중재 프로세스를 사용하여 설명될 수 있다. 이하(표10과 표11)의 예에서는, 상기 관리가 완화되고 그리고 매니저는 기록된 누적성 변화를 예상한다. 다음, 매니저는 양호한 위치에 있게 되어 상관 가능 및 임팩트 의문에 대한 반응을 전달하는 사건 손실 드라이버의 리스트가 있는 도3 및 도4를 참고로 기술된 운용을 재방문한다.

표10

표11

상기 운용은 임의적인 가능 임팩트 인디케이터에 일부 컨트롤이 영향을 주지 않게 드러난다. 이러한 결과는 다음과 같은 상황을 1개 이상 가리킨다. (i)컨트롤은 "예방성"이기 보다는 "보호성"이거나, (ii)일부 인디케이터는 적절하게 확인되지 않거나, 또는 (iii)컨트롤이 과외의 것이다.

도9는 리스크 조정 성능 매트릭스에 운용 및 준법훼손 리스크를 통합시키기 위한 일 예의 프로세스를 설명한 도면이다. 실시예에 따라서 추가적이거나, 더 적은 개수이거나 또는 다른 운용으로 수행될 수 있다. 부가로, 임의적인 운용은 다른 오더로 수행되는 경우도 있을 것이다. 운용(910)에서, 데이터와 성능 매트릭스가 정의된다. 상기 매트릭스는 관리기관의 다른 그룹용으로 다를 수 있다. 예를 들면, 영업부서 또는 영업부, 라인 관리부, 프로세스 오너, 회계 감사역, 임원, 이행 사무관, 등은 다른 데이터와 성능 매트릭스를 한정할 수 있다. 프로세스 오너는 데이터를 수집하고, 핵심 리스크 인디케이터를 확인하고, 리스크와 컨트롤을 평가하고, 그리고 프로세스 맵을 생성한다. 라인 관리부는 프로세스 맵을 살펴보고, 리스크와 컨트롤 평가서를 살펴보고, 그리고 프로세스 매트릭스를 확인한다. 그외 기능은 적절하게 조직체 내에서 다른 실체에 의해 수행된다.

운용(920)에서, 운용 리스크 연산이 수행된다. 이러한 운용 리스크 연산은 본원의 도면을 참고로 기술된 리스크 연산을 포함한다. 이사회는 운영 및 준법훼손 리스크 성향 및 확신 레벨을 설정할 수 있다. 회계 감사관은 이사회의 결정 및 방향을 심사할 수 있다. 운용(930)에서는, 운용 리스크 자본의 배당 및 RAPM(risk adjusted performance metrics)의 연산을 한다. 예를 들어, 운용 리스크 자본은 관련 오너에게 배당된다. 라인 매니저와 프로세스 오너의 인센티브가 설정된다. 매트릭스는 리스크 연산으로 초래되는 결과에 기본하여 만들어진 것을 수정 및 조정할 수 있다.

운용(940)에서는, 다양한 다른 리포트가 발생되고 그리고 해석이 조직의 모든 레벨에서 수행된다. 운용(950)에서는 리스크 조정된 생산성이 경영된다. 예를 들어, 프로세스 오너는 리스크 데이터를 수집하고 그리고 운용 리스크 매트릭스와 RAPM 실재물에 따라서 자원을 배치한다. 라인 관리인은 상기 실재물에 따라서 자원을 배치하고 그리고 부서는 상기 실재물에 따라서 자원을 정렬할 수 있다. 운용(960)에서, 프로세스 구성 및/또는 리스크 프로파일이 업데이트 되고 그리고 평가 프로세스는 연속한다.

도10은 신용 부도위험 교환 프로세스용 교차 기능 프로세스 맵을 설명한 도면이다. 프로세스 맵은 매매 평가, 매매 협의 및, 매매 실시를 포함하는 신용 부도위험 교환 뒤에 운용을 그래픽으로 설명하는 것이다. 도11은 신용 부도위험 교환 프로세스용 부모 자식 프로세스 맵 계층을 설명하는 도면이다. 상기 계층은 신용 부도위험 교환을 만드는 다양한 성분 부분을 제공한다. 도12는 신용 부도위험 교환 프로세스로 상-하 지향성을 설명하는 도면이다. 도13은 신용 부도위험 교환 프로세스로의 좌-우 지향성을 설명하는 도면이다. 그러한 좌-우 지향성은 접을 수 있고 확장시킬 수 있는 폴더와 하위 폴더의 구조를 사용하여, 컴퓨터 사용자 인터페이스에서 나타낼 수 있다. 도14의 도면은, 예를 들어 좌-우 지향성으로 나타낸 계층을 가진 예의 컴퓨터 인터페이스를 나타낸 도면이다. 도15는 다양한 다른 계 층을 함유한 수가 다른 컴퓨터 인터페이스를 설명하는 도면이다.

도16은 가치 선택 모델용의 2개 리스크의 집단 간을 나타낸 컴퓨터 인터페이스를 설명하는 도면이다. 도17은 매매 평가 프로세스와 상관된 모든 자식 프로세스용으로 집단 간의 리스크를 나타낸 컴퓨터 인터페이스를 설명하는 도면이다. 도18은 신용 부도위험 교환 프로세스와 상관된 집단 간의 내부 프라우드 리스크를 나타낸 컴퓨터 인터페이스를 설명한 도면이다.

실시예에 대해서 본원에 기술된 방법론은 다수의 이점을 제공하는 것이다. 예를 들어, 전형적인 예의 방법론은 운용 리스크 특성과 LPD(loss probability distributions)를 하부 레벨 프로세스에 접속한다. 개별 운용 리스크로 인한, 운용 리스크; 컨트롤; 예산/실제 비용; 및 LPD는 제한적이지 않은 기재로서, 오너 프로세스ID, 부모 프로세스ID, 프로세스 오너/매니저, 프로세스가 속해 있는 부서, 프로세스가 속해 있는 업무 유닛, 및 프로세스가 지원하는 프로덕트를 포함하는 특성도 가진 하부 레벨 프로세스와 관련하게 된다.

부가로, 전형적인 예의 방법론은 하부 레벨 프로세스의 리스크와 컨트롤 디테일용의 복합 파티 평가/입증을 할 수 있는 것이다. 프로세스 오너와 독립 검열자는 LPD 세트를 구성하기에 앞서 운용 리스크와 컨트롤 정보의 상태와 교정에 동의할 필요가 있다. 전형적인 예의 방법론은 독립적인 검토의 품질을 향상하도록 하부 레벨 프로세스에서의 각 운용 리스크용의 복합 LPD의 모델링을 지원하게 설계된다. (LPD[1]: 컨트롤을 갖지 않은 것으로 가정함(또는 상술한 바와 같이, 경영인에 의해 정의된 최소 컨트롤을 가짐); LPD[2]: 프로세스 오너에 의해 평가된 컨 트롤을 가진 것으로 가정함; LPD[3]: 독립 검토인에 의해 평가된 컨트롤을 가진 것으로 가정함) 리스크와 컨트롤 효율성으로 복합 파티의 평가를 캡쳐하는데 사용한 LPD는 보다 표준적이고, 정확하고, 그리고 조직을 가로질러 투명하게 만들어진 독립 리뷰의 프로세스/품질을 향상시킨다.

예를 든 방법론은 개별적 계층에서, 각각의 프로세스/업무 유닛/디파트먼트/프로덕츠 등 에서의 모든 리스크용으로 적절한 세트의 LPD를 확립하도록 다양한 특성의 (예, 프로세스/비즈니스 유닛/디파트먼트/프로덕트/.. 등)개별적인 계층을 따라서 하부 레벨 프로세스의 개별 리스크용으로 집단간의 LPD세트가 가능하게 하였다. LPD의 예를 든 방법론은, 모든 부모 프로세스가 개별적 운용 리스크용으로 대응 세트의 합계된 LPD를 갖도록 프로세스 계층 위로 부모 프로세스에 대한 하부 레벨 프로세스의 개별 운용 리스크용 LPD 세트(예, LPD[1]:컨트롤을 갖지 않은 것으로(또는 최소 컨트롤) 가정; LPD[2]:프로세스 오너에 의해 평가된 컨트롤으로 가정; LPD[3]: 독립 검열자에 의해 평가된 컨트롤으로 가정)를 합계내는 것이다. 또한, 이러한 합계는 다른 특성의 개별 계층(예를 들면, 개별 비즈니스 라인, 디파트먼트, 프로덕트, 등)에 따라 실시된다. 실시 효과가 개별 LPD에서 업데이트 되어 개별 계층을 합계하는 한에서는, 하부 레벨 프로세스에서의 리스크/컨트롤 프로파일로의 변화가 자동적으로 모든 부모 프로세스, 비즈니스 유닛, 디파트먼트, 및 프로덕트에 반영된다.

예를 든 방법론은 각각의 프로세스/비즈니스 유닛/디파트먼트/프로덕트...등 에서의 모든 운용 리스크의 합계간의 세트의 LPD가 특정 프로세스용의 1세트의 LPD 로 할 수 있다. 또한, 동일하게 다른 특성, 예를 들면 개인 비즈니스 라인, 디파트먼트, 프로덕트,.. 등을 위해서도 수행된다. 이러한 사실은 모든 프로세스/비즈니스 유닛/디파트먼트/프로덕트.. 등,등 용으로 달러 환산하여 'x% 신뢰 레벨을 가진 VaR(Value at Risk)'과 'EL(Expected Loss)'의 보고를 할 수 있게 한다.

예를 든 방법론은 조직 리스크 자본 배당 요청을 수량화하는 리포트를 제공할 수 있다. EL 및 VaR과 같은 운용 리스크의 수량성 측정은 달러로 환산하여 표현되고, 프로세스, 디파트먼트, 비즈니스 유닛 및 프로덕츠용 LPD에 용이하게 활용할 수 있다. 이러한 결과로서, 운용 리스크 자본 배분의 기준이 배분 기준으로 'ER' 또는 'VaR'을 사용하여 프로세스, 디파트먼트, 비즈니스 유닛, 및 프로덕츠 레벨을 용이하게 활용할 수 있다.

예를 든 방법론은 준법훼손 위험을 초래하는 조직 리스크 자보 배분요구 성분을 확인하는 수단을 제공한다. LID의 응용을 포함하는 방법론으로 기술된 프로세스, 리스크 및 컨트롤 해석은 준법훼손 리스크와 상관된 상기 LPDs만의 총계가 가능하다. 예를 든 방법론은 LPD에 기본하고 달러로 환산하여 컨트롤 효과성을 측정한다. '컨트롤로 가정된' LPD와 '컨트롤을 갖지 않은 것으로 가정된' LPD를 대비하여, 상기 방법론은, 개별 프로세스, 비즈니스 유닛, 디파트먼트, 프로덕트..등,등의 용으로, 컨트롤 효과성의 측정이 LPD에 기본되며 달러로 환산하여(예를 들어 "EL은 $n으로 감소되고" 그리고 "VaR은 $n으로 감소되어짐) 표현되게 할 수 있다. 달러 환산하여 표현된 컨트롤 효과성 측정은 컨트롤을 위한 비용-이득 해석을 편리하게 한다.

예를 든 방법론은 비즈니스 프로세스의 상호의존 네트웍에서 제기될 수 있는 복잡한 운용 리스크 행위를 인식하는 것이다. 네트웍 작용은 성공적인 프로세스 수행(예, 프로세스 A)이 다른 프로세스(예, 프로세스 B)의 성공에 종속하는 상황에 기준한다. 따라서, 프로세스(B)의 고장은 프로세스(A)에 대한 리스크를 나타낸다. 그것 만으로, 예를 들어 프로세스(B)의 아웃소싱 만이 그와 직접적으로 상관된 리스크를 제거하면서, 프로세스(A)가 가진 네트웍은 제거하지 않을 수 있다. 예를 든 방법론은 프로세스(A)용으로 사용자가 특정하게 하여 프로세스(B)의 리스크를 고장으로 처리하는 것이다.

예를 든 방법론은 상관관계 인자로 다른 리스크 중에서 상관 관계를 캡쳐 한다. 상기 상관관계 인자는 함유된 리스크의 LPD 합계를 수행할 때에 적용된다. 예를 든 방법론은 수량 데이터의 이용성에 배타적으로 의존하지 않는다. 예를 든 방법론은 LPD를 발전시키는데 수량 또는 질량 데이터의 사용 또는 양쪽을 혼합하여 사용하는 선택을 관리인에게 제공한다. 이러한 의식에서, 상기 방법론은 체계적 기재 운용 손실 데이터 만이 전적으로 의지하지 않는다.

예를 든 방법론의 데이터 캡쳐 방법은 데이터가 약간 있거나 전혀 없는 프로세스의 리스크 및 컨트롤 특성을 특징적으로 하는 관리 과제를 간단하게 할 수 있다. 고품질 데이터의 리치 소스를 가지고 리스크 및 컨트롤의 특징을 나타내는 프로세스는, 데이터가 약간 있거나 전혀 없는 유사한 프로세스의 특징을 나타내는데 사용할 수 있다. 일 실시예에서, 조직은 이미 프로세스 정의가 표준으로 되고, 맵으로 되고 그리고 양호한 문서로 된 조직의 강력한 비즈니스 프로세스 면을 가지어 서, 도2의 계층(200)과 유사한 프로세스 계층이 이미 이용할 수 있거나 또는 용이하게 생성될 수 있는 것이다.

계층(200)은 비즈니스 프로세스가 예를 들어 다양한 프로세스가 어떻게 서로 작용하는지를, 조직 내에서 프로세스 상관 네트웍을 실질적으로 관리하여 캡쳐하는 방식을 나타낸다. 계층(200)으로부터, 챠트(210)는 부모-자식 프로세스 계층 및 다양한 LPD가 어떻게 합계되는 지를 정의한 기본 구성체로 나누어진다. 도2에 챠트(20)와 계층(200)간에 관계는 대응 프로세스 표기를 심사하여 이해할 수 있을 것이다.

제2실시예에서, 비즈니스 프로세스 프로그램은 제위치에 있지 않다. 프로세스 맵 계층은 부모-자식 프로세스 계층이 생성되기 전에 필히 만들어질 필요가 있는 것은 아니다. 부모-자식 프로세스 계층의 생성은 복잡한 시간소비 프로세스 관계 세부 부분을 요청하지 않기 때문에 복잡한 작업이 아니다. 다양한 라인 매니저와 문제 전문가로부터 나온 입력을 요청하여 신속하게 구해진 실제 프로세스 정보와 임의적인 나머지 갭을 활용하여 구해지는 이점이 있다. LPD총계로 임의적인 사전 정의된 장소에 배치되도록 부모-자식 프로세스 계층을 갖지 않은, 하부 레벨 자식 프로세스 만이 LPD합계를 수행하는 지를 간단하게 확인할 수 있다. 이러한 시나리오 하에서, 상기 정보는 여전히 운용 리스크 조정 생산성, 운영 리스크 및 컨트롤 동작을 명확하게 가치있는 관리를 할 수 있다.

당분야의 기술인은 상술된 기술내용을 첨부 청구범위에서 정의된 특징적인 기술내용의 범위를 이탈하지 않는 범위내에서 개조 및 변경할 수 있는 것이며, 이 러한 사실은 모두 본원 발명 내에 포함되는 것으로 한다.

Claims

리스크 평가를 수월하게 하는 방법에 있어서, 상기 방법은:

조직과 상관된 프로세스를 확인하는 단계와;

프로세스와 상관된 리스크를 확인하는 단계와;

리스크와 상관된 적어도 1개 손실 사건에 대한 경험적 데이터가 실제하는 지를 판단하는 단계 및;

확인 리스크용으로 손실 확률분포를 구하기 위해 경험적 데이터를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 프로세스의 계층에 프로세스를 그래픽으로 나타내는 단계를 부가로 포함하며; 프로세스의 계층은 프로세스와 자식/부모 프로세스 사이에 결합을 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 경험적 데이터를 처리하는 단계는:

경험적 데이터가 상당하는 시간의 제1주기(Y)를 판단하고;

리스크 사건이 발생하지 않는 제1주기(Y) 동안에 시간의 제2주기를 판단하고;

P0=y/Y이고 P1=1-P0 인, 리스크의 제1 발생 확률(P1)과 리스크의 제2 미발생 확률(P0)을 판단하고;

리스크가 발생된 각 년도(Y-y)용의 리스크 발생 수를 결정하고;

올림차수으로 발생 수를 분류하고;

저, 중간, 및 고 발생 범위를 판단하고, 그리고;

저 발생 범위, 중간 발생 범위, 및 고 발생 범위용으로 발생 확률을 판단하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서, 경험적 데이터를 처리하는 단계는:

저(L), 중간(M), 고(H) 손실 심각성 범위를 판단하고;

저, 중간, 고 손실 심각성 범위 내에 있는 손실 부분을 판단하고, 그리고;

손실 확률 분포를 확립하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 손실 확률 분포는 리스크에 할당된 복수개의 손실 확률분포 중의 하나 이고, 상기 손실 확률분포는:

컨트롤 활동이 리스크를 관리하는데 사용되지 않을 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제1분포와;

프로세스의 오너가 리스크를 관리하는데 컨트롤 활성을 사용할 때에 발생하는 손실 사간의 확률분포를 나타내는 제2분포와;

프로세스의 파티 독립이 컨트롤을 평가할 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제3분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
리스크 평가를 수월하게 하는 방법에 있어서, 상기 방법은:

조직과 상관된 제1프로세스를 확인하는 단계와;

제1프로세스와 상관된 제1리스크를 확인하는 단계와;

제1리스크에 할당된 제1손실 확률분포를 구하는 단계 및;

리스크 평가를 수월하게 하는데 사용되는 정보를 생성하도록 결과로 생긴 손실 확률분포를 구하게 제1손실 확률분포를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서, 프로세스의 계층에 제1프로세스를 그래픽으로 나타내는 단계를 부가로 포함하며; 프로세스의 계층은 제1프로세스와 자식/부모 프로세스 사이에 상관을 나타내게 있는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서, 제1프로세스와 상관된 제2프로세스를 확인하는 단계와;

제2프로세스와 상관된 제2리스크를 확인하는 단계 및;

제2리스크에 할당된 제2손실 확률분포를 구하는 단계를 부가로 포함하며;

제1손실 확률분포를 처리하는 단계는 결과로서 생긴 손실 확률분포를 구하도록 제1손실 확률분포와 제2손실 확률분포를 합계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제8항에 있어서, 프로세스와 상관된 다른 리스크를 확인하는 단계와;

나머지 리스크에 할당된 다른 손실 확률분포를 구하는 단계를 부가로 포함하며;

제1손실 확률분포를 처리하는 단계는 결과로서 생긴 손실 확률분포를 구하도록 제1손실 확률분포와 나머지 손실 확률분포를 합계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제9항에 있어서, 제1손실 확률분포와 제2손실 확률분포 또는 나머지 손실 확률분포와의 사이에 상관관계의 계수를 구하는 단계를 부가로 포함하고;

제1손실 확률분포를 처리하는 단계는 결과로서 생긴 손실 확률을 구하도록 상관관계의 계수를 사용하는 단계 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제10항에 있어서, 제1손실 확률분포를 구하는 단계는 복수개의 손실 확률분포에서 제1손실 확률분포를 회수하는 단계를 포함하고; 상기 복수개의 손실 확률분포는: 컨트롤 활성이 제1리스크를 관리하는데 사용되지 않았을 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제1분포와; 프로세스의 오너가 컨트롤 활성이 제1리스크를 관리하는데 사용할 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제2분포와; 프로세스의 파티 독립이 컨트롤을 평가할 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제3분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
리스크 평가를 수월하게 하는 장치에 있어서, 상기 장치는:

조직과 상관된 프로세스를 확인하고;

프로세스와 상관된 리스크를 확인하고;

리스크 평가를 수월하게 하는데 사용되는 정보를 생성하도록 상기 리스크를 손실 확률분포에 할당하게, 프로그램 지시를 받는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서, 상기 프로그램 지시는 부가로: 리스크와 상관된 적어도 1개 손실 사건에 대한 경험적 데이터가 실재하는지늘 판단하고, 그리고; 손실 확률분포를 구하도록 실험적 데이터를 처리하는 구조로 이루어진 것을 특징으로 하는 장치.
제13항에 있어서, 손실 확률분포는 리스크에 할당된 복수개의 손실 확률분포 중에서 1개 이며, 상기 손실 확률분포는: 컨트롤 활성이 리스크를 관리하는데 사용되지 않았을 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제1분포와; 프로세스의 오너가 컨트롤 활성이 리스크를 관리하는데 사용할 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제2분포와; 프로세스의 파티 독립이 컨트롤을 평가할 때에 발생하는 손실 사건의 확률분포를 나타내는 제3분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서, 상기 프로그램 지시는 부가로: 리스크와 상관된 적어도 1개 손실 사건에 대한 경험적 데이터가 실재하는지늘 판단하고, 그리고; 손실 확률분포를 구하도록 실험적 데이터를 처리하는 구조로 이루어진 것을 특징으로 하는 장치.
제13항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로 프로세스의 계층에 프로세스를 그래픽으로 나타내는 구조로 이루어지게 하고; 프로세스의 계층은 프로세스와 자식/부모 프로세스 사이에 상관 관계를 나타내는 것을 특징으로 하는 장치.
제13항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로:

경험적 데이터가 상당하는 시간의 제1주기(Y)를 판단하고;

리스크 사건이 발생하지 않는 제1주기(Y) 동안에 시간의 제2주기를 판단하고;

P0=y/Y이고 P1=1-P0 인, 리스크의 제1 발생 확률(P1)과 리스크의 제2 미발생 확률(P0)을 판단하고;

리스크가 발생된 각 년도(Y-y)용의 리스크 발생 수를 결정하고;

올림차수으로 발생 수를 분류하고;

저, 중간, 및 고 발생 범위를 판단하고;

저 발생 범위, 중간 발생 범위, 및 고 발생 범위용으로 발생 확률을 판단하 고;

저(L), 중간(M), 및 고(H) 손실 심각성 범위를 판단하고,

적어도 1개 발생 시에 기록되는 매년(t) 1회 일어날 수 있는 최악의 경우에 사건(T)을 판단하고 그리고;

저 확률분포를 확립하여, 실험적 데이터를 처리하는 구조로 이루어진 것을 특징으로 하는 장치.
리스크 평가를 수월하게 하기위한 장치에 있어서, 상기 장치는 프로그램 지시를 가진 프로세서를 포함하여:

조직과 상관된 제1프로세스를 확인하고;

제1프로세스와 상관된 제1리스크를 확인하고;

제1리스크에 할당된 제1손실 확률분포를 구하여;

리스크 평가를 수월하게 하는데 사용되는 정보를 생성하도록 결과 생성된 손실 확률분포를 얻게 제1손실 확률분포를 처리하는 것을 특징으로 하는 장치.
제18항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로:

제1프로세스와 상관된 제2프로세스를 확인하고;

제2프로세스와 상관된 제2리스크를 확인하고; 그리고

제2리스크에 할당된 제2손실 확률분포를 구하도록 구조되게 이루어지고;

제1손실 확률분포를 처리하는 단계는 결과 생성된 손실 확률분포를 얻게 제1 손실 확률분포와 제2손실 확률분포를 합계하는 것을 특징으로 하는 장치.
제19항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로:

프로세스와 상관된 다른 리스크를 확인하고, 그리고;

나머지 리스크에 할당된 다른 손실 확률분포를 구하도록 구조되게 이루어지고;

제1손실 확률분포를 처리하는 단계는 결과 생성된 손실 확률을 얻게 제1손실 확률분포와 나머지 손실 확률분포를 합계하는 것을 특징으로 하는 장치.
제20항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로, 제1손실 확률분포와 제2손실 확률분포 또는 다른 손실 확률분포를 구하도록 구조되고 그리고, 제1손실 확률분포의 처리작업은 결과 생성된 손실 확률을 얻게 상관 관계 계수를 사용하는 것을 특징으로 하는 장치.
제20항에 있어서, 프로그램 지시는 부가로 프로세스의 계층적 표현을 그래픽적으로 제공하게 구조되는 것을 특징으로 하는 장치.
컴퓨터 프로그램 프로덕트는:

프로세스와 상관된 리스크를 가지고 조직 프로세스와 상관된, 정보를 수용하는 모듈과;

리스크용 손실 확률분포를 연산하는 모듈 및;

프로세스의 계층에 있는 프로세스를 그래픽으로 제공하는 지시(instructions)를 포함하고;

프로세스의 계층은 프로세스와 자식 및/또는 부모 프로세스 사이에 상관 관계를 나타내는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 프로덕트.