Data science

วิธีสร้างแบบจำลองความเสี่ยงที่ดีขึ้นใน 3 ขั้นตอน

การฉ้อโกงทำสถิติสูงสุด – เกือบครึ่งหนึ่งของธุรกิจทั้งหมดประสบปัญหาการฉ้อโกงในช่วงสองปีที่ผ่านมา ข้อความที่ตัดตอนมาจากคำแนะนำของ Explorium เกี่ยวกับการเพิ่มแบบจำลองความเสี่ยงนี้จะอธิบายวิธีสร้างแบบจำลองให้ดีขึ้นในสามขั้นตอน ทุก ๆ สองสามปี ไม่ว่าจะเป็นงานระดับโลก ระดับท้องถิ่น หรือเฉพาะอุตสาหกรรม จะมีเหตุการณ์สำคัญเกิดขึ้นและคุกคามที่จะโยนแบบจำลองความเสี่ยงของคุณไปสู่ความระส่ำระสาย ธุรกิจต่างตกตะลึง ลูกค้าและนักลงทุนตื่นตระหนก CROs และเจ้าหน้าที่การฉ้อโกงต่างแย่งชิงเพื่อประเมินและประเมินแบบจำลองความเสี่ยงและการคาดการณ์ใหม่โดยสอดคล้องกับความผันผวนของตลาด บริบททางการเมืองที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และผลลัพธ์ที่คาดเดาได้ยาก ในต่างประเทศ การฉ้อโกงทำสถิติสูงสุด การสำรวจอาชญากรรมและการฉ้อโกงทั่วโลกของ PwC 2020 พบว่าเกือบครึ่งหนึ่งของธุรกิจทั้งหมดประสบปัญหาการฉ้อโกงในช่วงสองปีที่ผ่านมา โดยมีค่าใช้จ่ายสะสม $ พันล้าน. มีความเสี่ยงที่ซับซ้อนอื่น ๆ ที่ต้องคิดอย่างรอบคอบเช่นกัน ความเสี่ยงของซัพพลายเออร์ ความท้าทายด้านลอจิสติกส์ คลังสินค้าที่ไม่คาดคิด และต้นทุนสินค้าคงคลังอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อการดำเนินงานของคุณ การเปลี่ยนแปลงกฎและข้อบังคับอย่างกะทันหันอาจจำกัดการเคลื่อนไหวหรือความสามารถในการดำเนินธุรกิจของคุณได้เลย ความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการบางอย่างที่ลดลง และความต้องการผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่เพิ่มขึ้นอาจส่งผลกระทบต่อผลกำไรของคุณอย่างมาก มีหลายสิ่งที่ต้องเผชิญ และมีแนวโน้มที่จะผลักดันแบบจำลองความเสี่ยงที่มีอยู่ของคุณให้ถึงจุดแตกหัก เจ้าหน้าที่ความเสี่ยงตระหนักดีว่าแบบจำลองที่ไม่สร้างผลกระทบต่อธุรกิจอย่างแท้จริงนั้นถูกตกแต่งอย่างดีที่สุดและทำให้เข้าใจผิดอย่างเลวร้ายที่สุด การมีแบบจำลองความเสี่ยงนั้นดีในทางทฤษฎี แต่การจะขับเคลื่อนผลกระทบที่แท้จริง จะต้องช่วยให้องค์กรของคุณตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นอย่างแท้จริง มีขั้นตอนสำคัญสามขั้นตอนที่ต้องทำเมื่อคุณสร้างจากสัญชาตญาณและความรู้โดเมนของคุณ แยกสัญญาณที่ไม่ได้ช่วยคุณจริงๆ และแนะนำแหล่งข้อมูลใหม่ และทดสอบพวกเขาเพื่อค้นหาว่าอันใดให้คุณสมบัติที่ดีที่สุดและ ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือเพื่อปรับแต่งโมเดลของคุณ เริ่มต้นด้วยสิ่งที่คุณรู้ กรอกข้อมูลในช่องว่าง ค้นหาสิ่งที่ใช้ได้ผล ดาวน์โหลดคู่มือฟรีนี้สำหรับคำอธิบายโดยละเอียดของขั้นตอน ดาวน์โหลดที่นี่

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button