![\"\"](\"http:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/21_Analise.png\")
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O n\u00edvel de sensibilidade b\u00e1sico de mitiga\u00e7\u00e3o de riscos ainda \u00e9 suficiente? Ap\u00f3s mais de 10 anos da publica\u00e7\u00e3o da resolu\u00e7\u00e3o 3.380\/06<\/a> de gerenciamento de risco operacional, e para incorporar o efeito de integra\u00e7\u00e3o entre riscos da resolu\u00e7\u00e3o 4.557\/17<\/a>, talvez j\u00e1 seja hora de evoluir. Essa evolu\u00e7\u00e3o pode ser feita atrav\u00e9s do tipo de vari\u00e1vel utilizado e a capacidade de representa\u00e7\u00e3o da interconectividade entre riscos com respectivos m\u00faltiplos fatores de risco.<\/p>\n Os exemplos s\u00e3o simplifica\u00e7\u00f5es did\u00e1ticas para facilitar a compreens\u00e3o, n\u00e3o exaustivos e nem definitivos. Possuem car\u00e1ter mais pr\u00e1tico de nossa experi\u00eancia pessoal, podendo n\u00e3o corresponder com a terminologia acad\u00eamica. Limitado a recursos vi\u00e1veis de implementa\u00e7\u00e3o, nem sempre as solu\u00e7\u00f5es atingir\u00e3o esse acabamento did\u00e1tico. Acreditamos que o racioc\u00ednio \u00e9 aplic\u00e1vel tamb\u00e9m aos demais setores.<\/p>\n Processo de an\u00e1lise e s\u00edntese com diferentes tipos de vari\u00e1veis<\/strong><\/p>\n O n\u00edvel de sensibilidade na mensura\u00e7\u00e3o de riscos sofre grande influ\u00eancia dos tipos de var\u00e1veis utilizados, onde a tabela abaixo exemplifica e define a terminologia adotada nesse artigo. Quanto mais vari\u00e1veis cont\u00ednuas forem utilizadas, maior precis\u00e3o teremos nos resultados dos c\u00e1lculos. Mas envolvendo vari\u00e1veis cont\u00ednuas de diferentes unidades de medida (valor x probabilidade, por exemplo), os modelos de risco que vivenciei transformam-nas em vari\u00e1veis discretas mediante uma tabela de convers\u00e3o. Na etapa final, para efeito de gerenciamento, s\u00e3o convertidas numa linguagem menos anal\u00edtica e mais qualitativa para facilitar o processo de tomada de decis\u00f5es. De forma geral, muitos c\u00e1lculos sucessivos com vari\u00e1veis discretas podem perder precis\u00e3o, na medida que representam categorias ou intervalos de valores, pois necessitam ser \u2018truncados\u2019 ou \u2018arredondados\u2019. Nossa sugest\u00e3o \u00e9 calcular com vari\u00e1veis cont\u00ednuas at\u00e9 o limite poss\u00edvel de serem usados, para posterior convers\u00e3o em vari\u00e1veis discretas e\/ou qualitativas.<\/p>\n Exemplos de vari\u00e1veis:<\/p>\n Sensibilidade de mitiga\u00e7\u00e3o sobre o risco <\/strong><\/p>\n Uma abordagem b\u00e1sica \u00e9 apresenta\u00e7\u00e3o qualitativa conforme figura acima. Possui correspond\u00eancia com vari\u00e1veis discretas para probabilidade e impacto, resultando numa matriz dessa combina\u00e7\u00e3o para o risco inerente. Havendo algum controle (seta azul), era atribu\u00edda uma vari\u00e1vel discreta de efic\u00e1cia para redu\u00e7\u00e3o desse risco, que aplicado ao risco inerente de forma geral (n\u00famero 1), resultava num risco residual (n\u00famero 2). Havia varia\u00e7\u00f5es nesse c\u00e1lculo de mitiga\u00e7\u00e3o pelo efeito dos controles (por multiplica\u00e7\u00e3o ou subtra\u00e7\u00e3o), conforme conveni\u00eancia e crit\u00e9rio da gest\u00e3o de risco, influindo na escolha da escala de vari\u00e1veis discretas de efic\u00e1cia do controle.<\/p>\n <\/p>\n Sensibilidade de mitiga\u00e7\u00e3o da probabilidade ou impacto sobre o risco<\/strong><\/p>\n Uma evolu\u00e7\u00e3o do modelo anterior \u00e9 identificar se o controle ou iniciativa reduz a probabilidade de ocorr\u00eancia ou o impacto de um risco. Isso permite representar a migra\u00e7\u00e3o dentro da matriz de risco impacto x probabilidade da figura acima, o que n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel no modelo mais simplificado. Seguindo a numera\u00e7\u00e3o da figura acima:<\/p>\n 1-Redu\u00e7\u00e3o no impacto, por exemplo contratando um seguro, de forma que caso ocorra uma perda financeira, ela seja recuperada no todo ou em parte, migrando no sentido da seta n\u00famero 1. Assim, o risco residual foi reduzido em rela\u00e7\u00e3o ao risco inerente pela iniciativa de redu\u00e7\u00e3o do impacto, mas sem atua\u00e7\u00e3o alguma sobre a probabilidade de erro ou fraude da causa original nesse exemplo.<\/p>\n 2-A mitiga\u00e7\u00e3o do risco no exemplo anterior permite identificar que h\u00e1 espa\u00e7o para atuar sobre a causa e n\u00e3o sobre a consequ\u00eancia, migrando o risco residual no sentido da seta 2. Um exemplo \u00e9 implementar uma atividade de confer\u00eancia para reduzir a probabilidade de ocorr\u00eancia da causa do risco, de tal forma que sua ocorr\u00eancia fique t\u00e3o remota a ponto de n\u00e3o ser necess\u00e1ria a contrata\u00e7\u00e3o do seguro e reduzir custos nessa opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n 3-Ou ainda manter a contrata\u00e7\u00e3o do seguro combinado ao novo controle, migrando o risco no sentido da seta 3.<\/p>\n O n\u00edvel de sensibilidade b\u00e1sico, anteriormente abordado, n\u00e3o permite identificar de forma r\u00e1pida que o risco residual foi melhorado em rela\u00e7\u00e3o ao risco inerente pela redu\u00e7\u00e3o da probabilidade de ocorr\u00eancia ou do impacto na consequ\u00eancia, o que \u00e9 poss\u00edvel identificar nesse segundo n\u00edvel de abordagem.<\/p>\n <\/p>\n Sensibilidade de mitiga\u00e7\u00e3o da probabilidade na causa ou impacto na consequ\u00eancia do risco e interconectividade<\/strong><\/p>\n Uma sugest\u00e3o de um pr\u00f3ximo passo de evolu\u00e7\u00e3o, conforme a numera\u00e7\u00e3o da figura acima, seria:<\/p>\n 1-Mapeamento de cada fator de risco, organizando-os de forma gr\u00e1fica num diagrama de Ishikawa (espinha de peixe), conforme nossos artigos anteriores de identifica\u00e7\u00e3o de riscos-Grafos GRI (links no final do artigo), visando representar o efeito de m\u00faltiplos fatores que afetam um risco e a interconectividade entre os diversos riscos.<\/p>\n 2-Aprofundamento na an\u00e1lise e levantamento de evid\u00eancias hist\u00f3ricas de cada fator de risco de forma isolada (2), independentemente de seus efeitos na mensura\u00e7\u00e3o do risco. Esse estudo \u00e9 feito sobre vari\u00e1veis e unidades de medida de conhecimento da \u00e1rea de neg\u00f3cio. Isso permite que essas \u00e1reas, conhecedoras de seus respectivos processos e hist\u00f3ricos de ocorr\u00eancias, possam contribuir de forma efetiva na valida\u00e7\u00e3o desse estudo.<\/p>\n 3-Sob \u00f3tica de risco, atribuir o peso relativo no relacionamento de depend\u00eancia entre todos esses fatores.<\/p>\n 4-Dados hist\u00f3ricos comparativos auxiliam a calibrar o peso relativo da depend\u00eancia entre os m\u00faltiplos fatores da etapa anterior. Para isso, podem ser utilizados gr\u00e1ficos ‘fator 100’ comparando s\u00e9ries das mesmas vari\u00e1veis estudadas isoladamente nos fatores de risco em (2).<\/p>\n 5-Iniciativas de mitiga\u00e7\u00e3o s\u00e3o associadas aos seus devidos fatores de risco individualmente, atribuindo as redu\u00e7\u00f5es no n\u00edvel mais detalhado poss\u00edvel. Isso permite uma simula\u00e7\u00e3o da efic\u00e1cia da mitiga\u00e7\u00e3o de risco sobre as mesmas vari\u00e1veis originais, resultando em vari\u00e1veis simuladas na mesma unidade, ambas cont\u00ednuas, portanto com maior precis\u00e3o num\u00e9rica. Esse resultado final \u00e9 que ser\u00e1 convertido numa vari\u00e1vel discreta representando o fator de risco.<\/p>\n 6- Os fatores de risco j\u00e1 convertidos em vari\u00e1veis discretas (conveniente para permitir calcular fatores com vari\u00e1veis originais de diferentes unidades de medida) contribuir\u00e3o no c\u00e1lculo do risco residual. Estes resultados, em vari\u00e1veis discretas, s\u00e3o convertidos por sua vez em vari\u00e1veis qualitativas para facilitar o gerenciamento e tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n Espera-se, dessa forma, maior precis\u00e3o na an\u00e1lise e simula\u00e7\u00e3o dos c\u00e1lculos ao aplicar mitiga\u00e7\u00e3o pelo uso de vari\u00e1veis cont\u00ednuas de probabilidade e impacto sobre as causas e consequ\u00eancias, bem como efetiva contribui\u00e7\u00e3o das \u00e1reas de neg\u00f3cio pelas unidades de medida serem de seu profundo conhecimento. Sua convers\u00e3o em vari\u00e1veis discretas ocorre apenas nas \u00faltimas etapas de consolida\u00e7\u00e3o, onde h\u00e1 necessidade de envolver diferentes unidades de medida.<\/p>\n <\/p>\n Yoshio Hada<\/p>\n Fontes<\/p>\n Resolu\u00e7\u00e3o 4.557\/17 \u2013 Gerenciamento integrado de riscos<\/p>\n http:\/\/www.bcb.gov.br\/pre\/normativos\/busca\/normativo.asp?numero=4557&tipo=Resolu%C3%A7%C3%A3o&data=23\/2\/2017<\/a><\/p>\n Artigos anteriores – identifica\u00e7\u00e3o de riscos<\/p>\n http:\/\/b3bee.com.br\/site\/2018\/04\/07\/resolucao-4-557-modelagem-e-identificacao-de-riscos-integrados-parte-1\/<\/a><\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/21_Analise_1.png\")
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