إدارة المخاطر
هي وظيفة أساسية للشركات من جميع الأحجام ، وتساعدهم في تحديد ،
تقييم وتخفيف المخاطر المحتملة. البيانات الضخمة والتحليلات
تطوير أدوات هامة لإدارة المخاطر الفعالة في
العصر الرقمي ، عندما تتوفر البيانات. يمكن للشركات اكتساب رؤى مهمة
واتخاذ قرارات مستنيرة لتقليل المخاطر وتعظيم الاحتمالات من خلال
الاستفادة من الأحجام الهائلة من البيانات التي يمكن الوصول إليها.
سوف ننظر في
دور البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر في هذا المقال. ونحن سوف
النظر في كيف يمكن للبيانات الضخمة والتحليلات أن تقود أساليب إدارة مخاطر أفضل ،
من جمع البيانات وتحليلها إلى النمذجة التنبؤية والوقت الحقيقي
الرصد.
تشير البيانات الضخمة
إلى الحجم الهائل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة التي تم إنشاؤها وجمعها
من قبل الشركات. هذه المعلومات مستمدة من مجموعة متنوعة من المصادر ،
بما في ذلك تفاعلات المستهلكين والمعاملات المالية ووسائل التواصل الاجتماعي وإنترنت الأشياء
الأجهزة.
البيانات الضخمة لها
إمكانات هائلة لإدارة المخاطر لأنه يوفر نطاقًا أكثر شمولاً و
نظرة شمولية للأخطار المحتملة. يتيح للشركات التعرف على الاتجاهات واكتشافها
الشذوذ ، واكتشاف الرؤى الخفية التي قد تفوتها الطرق التقليدية.
البيانات
الجمع والتكامل
يجب على الشركات
لدينا عمليات جمع وتكامل بيانات ممتازة مطبقة من أجل
استغلال البيانات الضخمة لإدارة المخاطر. يجب عليهم جمع البيانات من مصادر عديدة
ودمجها في قاعدة بيانات واحدة أو مستودع بيانات. هذا يتيح استكمال
منظور المخاطر عبر جميع عناصر العمل. يمكن للشركات استخدام
تقنيات تكامل البيانات المتقدمة لربط البيانات من العديد من الأنظمة و
مصادر ، تقديم منظور موحد للمخاطر.
البيانات
التحليل والنمذجة التنبؤية
تحليل البيانات
والنمذجة التنبؤية مكونات أساسية لإدارة مخاطر البيانات الضخمة.
التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية هما نهجان تحليليان متقدمان
قد تجد الأنماط والارتباطات والاتجاهات في البيانات. يمكن للشركات البناء
نماذج التنبؤ التي تقيم فرصة حدوث مخاطر معينة
تقييم البيانات التاريخية. هذا يمنحهم القدرة على اتخاذ إجراءات استباقية
التدابير الوقائية وبناء خطط التخفيف من المخاطر.
المخاطرة
المراقبة في الوقت الحقيقي
مخاطر في الوقت الحقيقي
يتم تمكين المراقبة من خلال البيانات الضخمة والتحليلات ، مما يسمح للشركات بالاستجابة
بسرعة للأخطار المحتملة. يمكن للشركات اكتشاف المخاطر الناشئة واتخاذ إجراءات سريعة
العمل من خلال المراقبة المستمرة لمصادر البيانات وتطبيقها في الوقت الفعلي
التحليلات. تسمح مراقبة المخاطر في الوقت الحقيقي بإدارة استباقية للمخاطر و
يساعد الشركات في تجنب أو تخفيف الخسائر المحتملة.
تزوير
كشف
البيانات الضخمة و
التحليلات حاسمة في اكتشاف ومنع الاحتيال. يمكن للشركات
الكشف عن الأنماط والشذوذ التي تدل على نشاط احتيالي بواسطة
فحص كميات هائلة من بيانات المعاملات. السلوكيات المشبوهة ، مثل
أنماط إنفاق غريبة أو محاولات وصول غير مرغوب فيها ، يمكن اكتشافها باستخدام
مناهج التحليلات المتقدمة. يمكن للشركات تحسين كشف الاحتيال
القدرات وحماية أنفسهم من الخسائر المالية من خلال احتضان البيانات الضخمة
والتحليلات.
أفضل
اتخاذ القرار
البيانات الضخمة و
تمنح التحليلات الشركات رؤى قائمة على البيانات تساعد في إدارة المخاطر
صناعة القرار. قد تصدر الشركات أحكامًا مستنيرة حول تقييم المخاطر ،
تحديد أولويات المخاطر وتدابير التخفيف من حدة المخاطر من خلال فحص البيانات التاريخية
والمعلومات في الوقت الفعلي. تمكن القدرة على الحصول على بيانات دقيقة وسريعة
الشركات للاستجابة بكفاءة للمخاطر واتخاذ قرارات استباقية تقلل
العواقب السلبية المحتملة.
الاعتبارات
والعقبات
بينما البيانات الضخمة
والتحليلات توفر فوائد هائلة لإدارة المخاطر ، يجب على الشركات
التعامل مع العديد من المشاكل والاعتبارات. جودة البيانات وحوكمة البيانات
هي مكونات أساسية في ضمان صحة واعتمادية كبيرة
رؤى البيانات.
يجب على الشركات
وضع عمليات إدارة بيانات قوية لحماية سلامة البيانات و
خصوصية. علاوة على ذلك ، المعرفة والخبرة في تحليلات البيانات مطلوبة
لاستخدام البيانات الضخمة بكفاءة. محللو البيانات وعلماء البيانات والمخاطر
متخصصو الإدارة الذين يمكنهم تقييم واستخلاص رؤى مفيدة من البيانات
مطلوب في المنظمات.
التنقل
تحديات البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر
في اليوم
يلعب العالم المعتمد على البيانات والبيانات الضخمة والتحليلات دورًا محوريًا في المخاطرة
إدارة عبر مختلف الصناعات. بينما تقدم هذه التقنيات الهائلة
القدرة على تعزيز تقييم المخاطر والتخفيف من حدتها ، كما أنها تشكل أهمية كبيرة
التحديات.
عن طريق التنقل
هذه التحديات بشكل فعال ، يمكن للمنظمات تسخير قوة البيانات الضخمة
والتحليلات لتحسين قدرات إدارة المخاطر ، وتعزيز صنع القرار ،
واكتساب ميزة تنافسية في الأعمال التجارية المعقدة والمتقلبة بشكل متزايد
بيئة.
جودة البيانات
والموثوقية
واحد من
أهم التحديات في إدارة المخاطر مع البيانات الضخمة والتحليلات هي ضمان
جودة وموثوقية البيانات التي يتم تحليلها. كميات كبيرة من البيانات
من مصادر متباينة قد تؤدي إلى ضوضاء وتناقضات وعدم دقة.
يمكن أن تؤدي البيانات غير المكتملة أو غير الصحيحة إلى تقييمات خاطئة للمخاطر ومضللة
صناعة القرار. يجب أن تستثمر المنظمات في حوكمة البيانات القوية
الأطر وعمليات تنقية البيانات وتقنيات التحقق من الصحة لضمان
دقة وموثوقية البيانات المستخدمة في نماذج إدارة المخاطر.
خصوصية البيانات
والمخاوف الأمنية
المتزايد
الاعتماد على البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر يثير مخاوف بشأن
خصوصية البيانات وأمانها. التعامل مع كميات هائلة من المعلومات الحساسة
يتطلب تدابير أمنية صارمة للحماية من غير المصرح به
الوصول وخروقات البيانات وإساءة الاستخدام المحتملة. الامتثال لحماية البيانات
اللوائح ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ، تصبح
أساسي. يجب على المنظمات إنشاء تشفير قوي للبيانات والوصول إليها
الضوابط والبروتوكولات لحماية خصوصية وسرية
البيانات المستخدمة في إدارة المخاطر.
ترجمة
وفهم السياق
بينما البيانات الضخمة
يوفر وفرة من المعلومات ، وتفسير واشتقاق معنى
يمكن أن تكون الرؤى المستمدة من هذه البيانات صعبة. فهم السياق أمر بالغ الأهمية
في إدارة المخاطر ، حيث يتطلب تفسير الأنماط المعقدة والارتباطات ،
والسببية المحتملة داخل البيانات. يجب أن تمتلك المنظمات عمق
فهم طبيعة المخاطر المحددة وديناميكيات الصناعة والأعمال
الأهداف للاستفادة الفعالة من أدوات التحليل والخوارزميات. الخبرة
لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات
لا يزال يمثل تحديًا حاسمًا لمهنيي إدارة المخاطر.
الموديل
التعقيد والمعايرة
النامية
تتضمن نماذج المخاطر الدقيقة بناء خوارزميات معقدة يمكنها ذلك
التعامل مع كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك ، فإن تعقيد هذه النماذج يطرح
التحديات من حيث المعايرة والتحقق من صحة. يجب على المنظمات
تقييم نماذج المخاطر الخاصة بهم وتحسينها باستمرار لضمان دقتها و
الفعالية في التقاط عوامل الخطر المتطورة. عمليات التحقق من صحة النموذج
يجب تنفيذها لتقييم أداء النموذج ، وتقييم الافتراضات ، و
تحديد التحيزات أو القيود المحتملة. تحقيق التوازن بين النموذج
لا يزال التعقيد والشفافية يمثلان تحديًا لضمان إدارة المخاطر
القرارات موثوقة وقابلة للتفسير.
التنظيمية
الامتثال والاعتبارات الأخلاقية
الاستخدام
البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر يزيد الامتثال التنظيمي و
الاعتبارات الاخلاقية. يجب على المنظمات التنقل في الأطر التنظيمية و
ضمان الامتثال للقوانين التي تحكم استخدام البيانات والخصوصية و
مكافحة التمييز. شفافية الخوارزميات واتخاذ القرار
العمليات أمر بالغ الأهمية لمنع التحيزات والحفاظ على المعايير الأخلاقية.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المنظمات النظر في التأثير الاجتماعي المحتمل للمخاطر
قرارات الإدارة والسعي لتحقيق العدالة والشمولية في مخاطرها
ممارسات التقييم.
البيانات
التكامل والبنية التحتية التكنولوجية
إدارة المخاطر
غالبًا ما يتطلب دمج البيانات من مصادر متعددة ، داخلية و
خارجي. دمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من أنظمة متنوعة و
المنصات تشكل تحديات تقنية. يجب على المنظمات الاستثمار في البيانات القوية
قدرات التكامل والبنية التحتية التكنولوجية المرنة للتجميع ،
معالجة البيانات وتحليلها بشكل فعال. أنظمة قابلة للتطوير وقابلة للتكيف
مطلوب لاستيعاب الحجم المتزايد وتنوع مصادر البيانات في
في الوقت الحالى.
وفي الختام
البيانات الضخمة و
لقد غيرت التحليلات الطريقة التي تفكر بها الشركات في إدارة المخاطر. الأعمال
قد تحصل على رؤى مفيدة ، وتقوم باختيارات تعتمد على البيانات ، وتدير المخاطر بشكل استباقي
باستخدام قوة البيانات الضخمة. توفر البيانات الضخمة والتحليلات ملف
نهج لإدارة المخاطر ، من جمع البيانات وتحليلها إلى التنبؤ
النمذجة والمراقبة في الوقت الحقيقي.
بشكل كامل
إدراك إمكانات البيانات الضخمة لإدارة المخاطر ، يجب على الشركات معالجتها
قضايا مثل جودة البيانات والحوكمة والموهبة. مع الاستمرار
التحسينات التكنولوجية والتركيز على استغلال البيانات بشكل صحيح ، كبير
ستستمر البيانات والتحليلات في توجيه المزيد من استراتيجيات إدارة المخاطر
للشركات عبر الصناعات.
إدارة المخاطر
هي وظيفة أساسية للشركات من جميع الأحجام ، وتساعدهم في تحديد ،
تقييم وتخفيف المخاطر المحتملة. البيانات الضخمة والتحليلات
تطوير أدوات هامة لإدارة المخاطر الفعالة في
العصر الرقمي ، عندما تتوفر البيانات. يمكن للشركات اكتساب رؤى مهمة
واتخاذ قرارات مستنيرة لتقليل المخاطر وتعظيم الاحتمالات من خلال
الاستفادة من الأحجام الهائلة من البيانات التي يمكن الوصول إليها.
سوف ننظر في
دور البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر في هذا المقال. ونحن سوف
النظر في كيف يمكن للبيانات الضخمة والتحليلات أن تقود أساليب إدارة مخاطر أفضل ،
من جمع البيانات وتحليلها إلى النمذجة التنبؤية والوقت الحقيقي
الرصد.
تشير البيانات الضخمة
إلى الحجم الهائل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة التي تم إنشاؤها وجمعها
من قبل الشركات. هذه المعلومات مستمدة من مجموعة متنوعة من المصادر ،
بما في ذلك تفاعلات المستهلكين والمعاملات المالية ووسائل التواصل الاجتماعي وإنترنت الأشياء
الأجهزة.
البيانات الضخمة لها
إمكانات هائلة لإدارة المخاطر لأنه يوفر نطاقًا أكثر شمولاً و
نظرة شمولية للأخطار المحتملة. يتيح للشركات التعرف على الاتجاهات واكتشافها
الشذوذ ، واكتشاف الرؤى الخفية التي قد تفوتها الطرق التقليدية.
البيانات
الجمع والتكامل
يجب على الشركات
لدينا عمليات جمع وتكامل بيانات ممتازة مطبقة من أجل
استغلال البيانات الضخمة لإدارة المخاطر. يجب عليهم جمع البيانات من مصادر عديدة
ودمجها في قاعدة بيانات واحدة أو مستودع بيانات. هذا يتيح استكمال
منظور المخاطر عبر جميع عناصر العمل. يمكن للشركات استخدام
تقنيات تكامل البيانات المتقدمة لربط البيانات من العديد من الأنظمة و
مصادر ، تقديم منظور موحد للمخاطر.
البيانات
التحليل والنمذجة التنبؤية
تحليل البيانات
والنمذجة التنبؤية مكونات أساسية لإدارة مخاطر البيانات الضخمة.
التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية هما نهجان تحليليان متقدمان
قد تجد الأنماط والارتباطات والاتجاهات في البيانات. يمكن للشركات البناء
نماذج التنبؤ التي تقيم فرصة حدوث مخاطر معينة
تقييم البيانات التاريخية. هذا يمنحهم القدرة على اتخاذ إجراءات استباقية
التدابير الوقائية وبناء خطط التخفيف من المخاطر.
المخاطرة
المراقبة في الوقت الحقيقي
مخاطر في الوقت الحقيقي
يتم تمكين المراقبة من خلال البيانات الضخمة والتحليلات ، مما يسمح للشركات بالاستجابة
بسرعة للأخطار المحتملة. يمكن للشركات اكتشاف المخاطر الناشئة واتخاذ إجراءات سريعة
العمل من خلال المراقبة المستمرة لمصادر البيانات وتطبيقها في الوقت الفعلي
التحليلات. تسمح مراقبة المخاطر في الوقت الحقيقي بإدارة استباقية للمخاطر و
يساعد الشركات في تجنب أو تخفيف الخسائر المحتملة.
تزوير
كشف
البيانات الضخمة و
التحليلات حاسمة في اكتشاف ومنع الاحتيال. يمكن للشركات
الكشف عن الأنماط والشذوذ التي تدل على نشاط احتيالي بواسطة
فحص كميات هائلة من بيانات المعاملات. السلوكيات المشبوهة ، مثل
أنماط إنفاق غريبة أو محاولات وصول غير مرغوب فيها ، يمكن اكتشافها باستخدام
مناهج التحليلات المتقدمة. يمكن للشركات تحسين كشف الاحتيال
القدرات وحماية أنفسهم من الخسائر المالية من خلال احتضان البيانات الضخمة
والتحليلات.
أفضل
اتخاذ القرار
البيانات الضخمة و
تمنح التحليلات الشركات رؤى قائمة على البيانات تساعد في إدارة المخاطر
صناعة القرار. قد تصدر الشركات أحكامًا مستنيرة حول تقييم المخاطر ،
تحديد أولويات المخاطر وتدابير التخفيف من حدة المخاطر من خلال فحص البيانات التاريخية
والمعلومات في الوقت الفعلي. تمكن القدرة على الحصول على بيانات دقيقة وسريعة
الشركات للاستجابة بكفاءة للمخاطر واتخاذ قرارات استباقية تقلل
العواقب السلبية المحتملة.
الاعتبارات
والعقبات
بينما البيانات الضخمة
والتحليلات توفر فوائد هائلة لإدارة المخاطر ، يجب على الشركات
التعامل مع العديد من المشاكل والاعتبارات. جودة البيانات وحوكمة البيانات
هي مكونات أساسية في ضمان صحة واعتمادية كبيرة
رؤى البيانات.
يجب على الشركات
وضع عمليات إدارة بيانات قوية لحماية سلامة البيانات و
خصوصية. علاوة على ذلك ، المعرفة والخبرة في تحليلات البيانات مطلوبة
لاستخدام البيانات الضخمة بكفاءة. محللو البيانات وعلماء البيانات والمخاطر
متخصصو الإدارة الذين يمكنهم تقييم واستخلاص رؤى مفيدة من البيانات
مطلوب في المنظمات.
التنقل
تحديات البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر
في اليوم
يلعب العالم المعتمد على البيانات والبيانات الضخمة والتحليلات دورًا محوريًا في المخاطرة
إدارة عبر مختلف الصناعات. بينما تقدم هذه التقنيات الهائلة
القدرة على تعزيز تقييم المخاطر والتخفيف من حدتها ، كما أنها تشكل أهمية كبيرة
التحديات.
عن طريق التنقل
هذه التحديات بشكل فعال ، يمكن للمنظمات تسخير قوة البيانات الضخمة
والتحليلات لتحسين قدرات إدارة المخاطر ، وتعزيز صنع القرار ،
واكتساب ميزة تنافسية في الأعمال التجارية المعقدة والمتقلبة بشكل متزايد
بيئة.
جودة البيانات
والموثوقية
واحد من
أهم التحديات في إدارة المخاطر مع البيانات الضخمة والتحليلات هي ضمان
جودة وموثوقية البيانات التي يتم تحليلها. كميات كبيرة من البيانات
من مصادر متباينة قد تؤدي إلى ضوضاء وتناقضات وعدم دقة.
يمكن أن تؤدي البيانات غير المكتملة أو غير الصحيحة إلى تقييمات خاطئة للمخاطر ومضللة
صناعة القرار. يجب أن تستثمر المنظمات في حوكمة البيانات القوية
الأطر وعمليات تنقية البيانات وتقنيات التحقق من الصحة لضمان
دقة وموثوقية البيانات المستخدمة في نماذج إدارة المخاطر.
خصوصية البيانات
والمخاوف الأمنية
المتزايد
الاعتماد على البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر يثير مخاوف بشأن
خصوصية البيانات وأمانها. التعامل مع كميات هائلة من المعلومات الحساسة
يتطلب تدابير أمنية صارمة للحماية من غير المصرح به
الوصول وخروقات البيانات وإساءة الاستخدام المحتملة. الامتثال لحماية البيانات
اللوائح ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ، تصبح
أساسي. يجب على المنظمات إنشاء تشفير قوي للبيانات والوصول إليها
الضوابط والبروتوكولات لحماية خصوصية وسرية
البيانات المستخدمة في إدارة المخاطر.
ترجمة
وفهم السياق
بينما البيانات الضخمة
يوفر وفرة من المعلومات ، وتفسير واشتقاق معنى
يمكن أن تكون الرؤى المستمدة من هذه البيانات صعبة. فهم السياق أمر بالغ الأهمية
في إدارة المخاطر ، حيث يتطلب تفسير الأنماط المعقدة والارتباطات ،
والسببية المحتملة داخل البيانات. يجب أن تمتلك المنظمات عمق
فهم طبيعة المخاطر المحددة وديناميكيات الصناعة والأعمال
الأهداف للاستفادة الفعالة من أدوات التحليل والخوارزميات. الخبرة
لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات
لا يزال يمثل تحديًا حاسمًا لمهنيي إدارة المخاطر.
الموديل
التعقيد والمعايرة
النامية
تتضمن نماذج المخاطر الدقيقة بناء خوارزميات معقدة يمكنها ذلك
التعامل مع كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك ، فإن تعقيد هذه النماذج يطرح
التحديات من حيث المعايرة والتحقق من صحة. يجب على المنظمات
تقييم نماذج المخاطر الخاصة بهم وتحسينها باستمرار لضمان دقتها و
الفعالية في التقاط عوامل الخطر المتطورة. عمليات التحقق من صحة النموذج
يجب تنفيذها لتقييم أداء النموذج ، وتقييم الافتراضات ، و
تحديد التحيزات أو القيود المحتملة. تحقيق التوازن بين النموذج
لا يزال التعقيد والشفافية يمثلان تحديًا لضمان إدارة المخاطر
القرارات موثوقة وقابلة للتفسير.
التنظيمية
الامتثال والاعتبارات الأخلاقية
الاستخدام
البيانات الضخمة والتحليلات في إدارة المخاطر يزيد الامتثال التنظيمي و
الاعتبارات الاخلاقية. يجب على المنظمات التنقل في الأطر التنظيمية و
ضمان الامتثال للقوانين التي تحكم استخدام البيانات والخصوصية و
مكافحة التمييز. شفافية الخوارزميات واتخاذ القرار
العمليات أمر بالغ الأهمية لمنع التحيزات والحفاظ على المعايير الأخلاقية.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المنظمات النظر في التأثير الاجتماعي المحتمل للمخاطر
قرارات الإدارة والسعي لتحقيق العدالة والشمولية في مخاطرها
ممارسات التقييم.
البيانات
التكامل والبنية التحتية التكنولوجية
إدارة المخاطر
غالبًا ما يتطلب دمج البيانات من مصادر متعددة ، داخلية و
خارجي. دمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من أنظمة متنوعة و
المنصات تشكل تحديات تقنية. يجب على المنظمات الاستثمار في البيانات القوية
قدرات التكامل والبنية التحتية التكنولوجية المرنة للتجميع ،
معالجة البيانات وتحليلها بشكل فعال. أنظمة قابلة للتطوير وقابلة للتكيف
مطلوب لاستيعاب الحجم المتزايد وتنوع مصادر البيانات في
في الوقت الحالى.
وفي الختام
البيانات الضخمة و
لقد غيرت التحليلات الطريقة التي تفكر بها الشركات في إدارة المخاطر. الأعمال
قد تحصل على رؤى مفيدة ، وتقوم باختيارات تعتمد على البيانات ، وتدير المخاطر بشكل استباقي
باستخدام قوة البيانات الضخمة. توفر البيانات الضخمة والتحليلات ملف
نهج لإدارة المخاطر ، من جمع البيانات وتحليلها إلى التنبؤ
النمذجة والمراقبة في الوقت الحقيقي.
بشكل كامل
إدراك إمكانات البيانات الضخمة لإدارة المخاطر ، يجب على الشركات معالجتها
قضايا مثل جودة البيانات والحوكمة والموهبة. مع الاستمرار
التحسينات التكنولوجية والتركيز على استغلال البيانات بشكل صحيح ، كبير
ستستمر البيانات والتحليلات في توجيه المزيد من استراتيجيات إدارة المخاطر
للشركات عبر الصناعات.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- تمويل EVM. واجهة موحدة للتمويل اللامركزي. الوصول هنا.
- مجموعة كوانتوم ميديا. تضخيم IR / PR. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.financemagnates.com//fintech/data/are-big-data-and-analytics-the-answer-to-risk-management/
