2018年-ibm商业价值研究院_cn_zh_combating_risk_0159_cn_14页_968kb

报告摘要

本报告由IBM商业价值研究院发布，旨在为政府机构和企业高管提供战略洞察，帮助他们理解当前全球商业环境中日益增加的风险，并通过“预测智能”方法主动管理这些风险，以提升企业绩效和品牌价值。报告基于对494位来自34个国家、32个行业的高管调研，探讨了企业风险管理的现状、挑战及最佳实践。

风险是企业运营的核心挑战：高管们普遍认为，市场不稳定、客户需求/渠道多样性以及宏观经济波动是当前企业面临的主要风险因素。77%的受访者认为风险逐年上升，没有企业认为风险在下降。
预测智能是主动风险管理的关键：领先企业通过预测智能技术，不仅评估风险，还主动控制和管理复杂度带来的风险，从而提升成本效率、竞争优势和品牌美誉度。
整合的风险管理策略：成功的企业将风险管理视为整体战略的一部分，而非孤立的运营问题。它们通过场景分析、预测建模和数据整合，实现跨部门、跨地区的协同应对。
高管承诺与战略支持至关重要：风险管理计划需要得到高层领导的支持和承诺，才能有效实施。60%的受访者表示，业务弹性和风险管理是所有高管的共同职责。
技术与数据分析驱动风险管理：领先企业利用先进的分析工具和实时数据，实现对风险因素的量化评估和预测，从而制定更精准的风险应对策略。

调研中，企业被分为不同成熟度等级，以评估其风险管理实践：

成熟度	描述	占比
1	风险管理在业务单位内采用非结构化/特定形式，程序一般无成文规定	20%
2	风险管理设定自己的目标，并以“推送”模式向业务部门报告	48%
3	预测建模与财务绩效管理集成	32%

成熟度	描述	占比
1	应力测试和场景分析仅在业务单位内以非结构化或临时方式进行	20%
2	执行一些因果分析，对业务最重要部分进行场景分析	53%
3	及时对形势做出基于风险的优化	27%

成熟度	描述	占比
1	根据特定情况或仅在业务单位内识别和评估风险暴露	22%
2	方法/技术实现标准化，对企业最重要部分进行事件和风险建模	56%
3	通过分析和模拟建模指出多个场景下的风险和财务状况	22%

IBM商业价值研究院强调，预测智能是应对日益复杂和高风险商业环境的最佳策略。通过整合分析、建模和数据技术，企业可以更有效地识别、评估和管理风险，从而提高运营效率、增强品牌价值，并在市场波动中保持竞争优势。

作者：Karen Butner，IBM商业价值研究院运营与供应链管理负责人
执行赞助人：
- Dave Lubowe，IBM副总裁兼合伙人，运营与供应链咨询全球领导人
- Ian McMillan，IBM全球企业咨询服务部合伙人，风险与合规领导人
合作者：
- Samantha Harris，IBM全球信息科技服务部高级需求计划专员
- James Sanders，风险管理总监，IBM企业总部
- Michael Stefanick，IBM全球企业咨询服务部合伙人，业务分析与优化
- Seth Twery，合伙人，FSS财务、风险与合规服务领域主管