Menschliches Versagen ist eines der größten Risiken bei der Arbeit mit einem Modell. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, dieses Risiko zu minimieren. Eine der ersten besteht darin, repräsentativere und hochwertigere Daten zu sammeln. Je besser Ihre Daten, desto besser das Modell. Sie können auch die Bayes’sche Methodik anwenden und Mindeststandards für die Entwicklung Ihres Modells festlegen.
Menschliches Versagen ist die häufigste Ursache für Implementierungsfehler
Die Ursachen für menschliches Versagen sind komplex und schwer zu ermitteln. Diese Fehler können durch einen Ausrutscher oder Fehler bei der Ausführung einer vertrauten Aufgabe entstehen. Diese Fehler können auch durch Ablenkung, Müdigkeit oder vorübergehende Unaufmerksamkeit verursacht werden. Die Identifizierung dieser Ursachen und die Ergreifung von Präventivmaßnahmen sind entscheidend für die Verringerung menschlicher Fehler.
Menschliches Versagen ist eine universelle Bedrohung für den Betrieb. Tatsächlich sind sie für 52 % der Sicherheits- und Datenverstöße verantwortlich. Obwohl die meisten Fehler geringfügig sind, können sie zu katastrophalen Folgen führen. Es ist wichtig, den Erfolg Ihres Unternehmens nicht länger dem Zufall zu überlassen. Selbst erfahrenen Menschen können Fehler unterlaufen. Sie neigen dazu, übermütig zu sein und Handlungen ohne Nachdenken auszuführen. Ein aktuelles Beispiel für ein katastrophales Ergebnis ist die Katastrophe des Mars Climate Orbiter, die auf einen kleinen Fehler bei der Umrechnung von Einheiten zurückzuführen ist. Als die Sonde dem Mars zu nahe kam, ging sie in Flammen auf.
Menschliches Versagen ist auch auf das Versagen der Person zurückzuführen, die eine Aufgabe ausführt. Der Fehler tritt auf, wenn eine Person eine Aufgabe aufgrund einer fehlerhaften Planung nicht korrekt ausführt. Dies kann auf mangelndes Wissen oder unklare Anweisungen zurückzuführen sein. Oft sind menschliche Fehler unbeabsichtigt, was es schwieriger macht, sie zu verhindern.
Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, menschliches Versagen abzuschwächen und seine Auswirkungen zu minimieren. So ist es beispielsweise möglich, Aufgaben mithilfe von Prozessdokumentationssoftware wie Process Street zu automatisieren. Mit diesem Tool können Unternehmen Prozesse erfassen und aufzeichnen, Aufgaben zuweisen und ihre Benutzer verwalten. Darüber hinaus können Sie mit Process Street Benutzerrechte einrichten und die Sichtbarkeit der Arbeitsabläufe jedes Benutzers kontrollieren.
Menschliches Versagen ist die häufigste Ursache für Modellrisiken
Das Modellrisiko eines Unternehmens kann durch die Implementierung eines Prozesses verringert werden, der das Risiko menschlicher Fehler reduziert. Dieser Prozess muss jedoch in Zusammenarbeit mit der Risikomanagementabteilung und der Personalabteilung durchgeführt werden. Die beiden Abteilungen sollten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter ein grundlegendes Verständnis für die Mathematik und die Annahmen haben, die mit dem Prozess verbunden sind.
Menschliche Fehler können zu ungenauen Modellergebnissen führen, die das Unternehmen verschiedenen Risiken aussetzen können. Daher sollten die Unternehmen einen disziplinierten Modellentwicklungs- und Implementierungsprozess entwickeln. Diese Prozesse sollten mit ihren Modellsteuerungsrichtlinien übereinstimmen. Darüber hinaus muss das Modellrisikomanagement in jeden mit einem Modell verbundenen Prozess integriert werden.
Darüber hinaus sollten die Unternehmen einen Kulturwandel in der IT-Abteilung fördern. Dieser Wandel beginnt oft an der Spitze, so dass die Mitarbeiter mit gutem Beispiel vorangehen sollten. Menschliches Versagen ist eine der häufigsten Ursachen für Modellrisiken, und es ist wichtig, es unter Kontrolle zu halten. Um dieses Risiko zu verringern, sollten Unternehmen ihre Mitarbeiter ermutigen, über Fragen der Cybersicherheit zu sprechen.
Menschliches Versagen wird durch viele Faktoren verursacht. Die häufigsten sind Gelegenheit, Umfeld und mangelndes Bewusstsein. Je mehr Möglichkeiten es gibt, etwas falsch zu machen, desto größer ist das Risiko eines Fehlers. Einige Arten von Fehlern lassen sich leicht verhindern, während andere schwer zu vermeiden sind.
Bayes’sche Methodik
Die Bayes’sche Methodik ist ein statistischer Ansatz, der die Konzepte der Induktion und der Subjektivität einbezieht. Sie baut auf den Grundprinzipien gängiger statistischer Methoden auf, wie z. B. der traditionellen Hypothesenprüfung und Big-Data-Korrelationen. Sein Hauptvorteil besteht darin, dass er weniger abhängig von der Verfügbarkeit von Validierungsdaten ist. Allerdings erfordern Bayes’sche Modelle auch mehr Geduld.
Die Bayes’sche Analyse kann in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z. B. in der Risikobewertung und der technischen Kommunikation. Sie kann auch verwendet werden, um den Ausgang eines Ereignisses vorherzusagen. Ein Modell kann verwendet werden, um das Ergebnis einer Entscheidung vorherzusagen, ein Prozess, der mehrere Schritte umfassen kann.
Die Bayes’sche Methode ist ein wichtiges Instrument für Entscheidungsträger, das es ihnen ermöglicht, neue Forschungsergebnisse in den Kontext der vorhandenen Erkenntnisse zu stellen. Dies verbessert die Transparenz, Objektivität und Gerechtigkeit. Statistische Signifikanztests werden von Forschern seit Jahrzehnten verwendet, um die Glaubwürdigkeit ihrer Forschungsergebnisse zu bestimmen. Je höher die statistische Signifikanz eines Ergebnisses ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass es veröffentlicht wird, dass in den Medien darüber berichtet wird und dass es bei Entscheidungen im realen Leben verwendet wird.
Bayes’sche Methoden verwenden das Bayes-Theorem, um die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese zu aktualisieren. Dabei werden auch Umfragegewichte und Non-Response-Anpassungen berücksichtigt. Im Gegensatz zu anderen Methoden werden bei dieser Methode frühere Erkenntnisse berücksichtigt. Sie berücksichtigt auch Mehrfachvergleiche und stellt die Ergebnisse in einer klaren Sprache dar.
Mindeststandards für die Entwicklung eines Modells
Bei der Entwicklung der nächsten Generation von SPs muss eine Reihe von Faktoren berücksichtigt werden, die sich auf die Wirksamkeit des Modells auswirken. Zu diesen Faktoren gehören die Kosten, die Genauigkeit und die Reproduzierbarkeit des Modells. Darüber hinaus muss der Ausschuss die Querschnittsthemen berücksichtigen, die seine Verwendung beeinflussen. Der Ausschuss sollte bei der Festlegung seiner Standards auch die vorherrschende wissenschaftliche und institutionelle Kultur berücksichtigen.
Sensitivitätsanalyse
Eine Sensitivitätsanalyse der Ergebnisse eines Modells hilft den Entscheidungsträgern, die Reaktionsfähigkeit der Ergebnisse zu bestimmen. Dies kann ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Art von Analyse kann in Excel mit Hilfe einer Tabellenkalkulation durchgeführt werden, erfordert aber eine gute Planung, ein gutes Layout und eine gute Struktur. Ein schlecht organisiertes Modell verwirrt den Benutzer und erhöht die Fehlerwahrscheinlichkeit. Eine Möglichkeit, eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen, besteht darin, eine oder mehrere unabhängige Variablen zu ändern.
Die Sensitivitätsanalyse ist ein wichtiges Instrument für Entscheidungsträger im Finanzbereich, da sie es ihnen ermöglicht, verschiedene Faktoren gleichzeitig zu untersuchen. Sie können verwendet werden, um die Auswirkungen von Änderungen der Aktien oder Zinssätze eines Unternehmens vorherzusagen, und sie können auch von Anlegern verwendet werden, um potenzielle Renditen zu ermitteln. Da Sensitivitätsanalysen auf historischen Daten beruhen, können sie dazu beitragen, Unsicherheiten zu verringern. Ein komplexes Sensitivitätsanalysemodell kann die Benutzer über die vielen Variablen aufklären, die sich auf ein Projekt auswirken, und es ihnen ermöglichen, besser informierte Entscheidungen zu treffen.
Die Sensitivitätsanalyse ist ein grundlegender Bestandteil jeder Risikobewertung. Sie versucht, Unsicherheitslücken in einem Modell zu identifizieren, indem sie dessen Empfindlichkeit gegenüber Änderungen verschiedener Inputs untersucht. Sie hilft auch dabei, kritische Regionen im Eingaberaum eines Modells zu identifizieren und Forschungsprioritäten festzulegen.
Standardisierte Berichterstattungspakete
Standardisierte Berichterstattungspakete für die Modellierung von Risiken bieten einen leicht verständlichen und detaillierten Überblick über die Risiken, denen ein Unternehmen ausgesetzt ist. Sie können für die Finanzberichterstattung verwendet werden und lassen sich an die gesetzlichen Anforderungen anpassen. Diese Lösungen ermöglichen es den Benutzern, die Berichte zu durchforsten, um die Ergebnisse und die Auswirkungen der einzelnen Risiken besser zu verstehen.
Diese Pakete helfen Gesundheitsdienstleistern bei der Verfolgung von Zwischenfällen im Bereich der Patientensicherheit, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren. Diese Daten können in klinische Informationssysteme und Pflegeprozesse eingespeist und zur Vermeidung künftiger Zwischenfälle genutzt werden. Außerdem können sie als Grundlage für den Aufbau einer nationalen Datenbank zur Patientensicherheit dienen. Darüber hinaus können sie Organisationen für Patientensicherheit im privaten Sektor helfen, indem sie deren funktionale Anforderungen erfüllen.
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