Цифровизация процессов: автоматизация работы с матрицей
Введение: Почему Excel больше не справляется?
Коллеги, давайте начнем с честного вопроса: где сейчас живет ваша матрица рисков? В 80% случаев ответ будет: «В Excel-файле на общем диске» или «В приложении к регламенту».
Пока компания небольшая, это работает. Но как только мы масштабируемся, статический файл превращается в то, что в индустрии называют «мертвым артефактом». Он обновляется раз в год перед аудитом, а в остальное время реальная жизнь проходит мимо него. Инциденты случаются, проекты меняются, а матрица остается красивой картинкой в архиве.
В этом уроке мы переходим от теории к «железу». Мы разберем, как превратить матрицу из статической картинки в работающий инструмент управления через цифровизацию и автоматизацию.
Ключевое различие: Оцифровка vs Цифровизация
- Оцифровка (Digitization): Вы перенесли матрицу с бумаги в Excel. Это просто смена носителя. Процесс остался прежним.
- Цифровизация (Digitalization): Вы настроили систему так, что при регистрации инцидента в Jira или 1C риск в матрице пересчитывается автоматически. Это изменение самого процесса.
Уровень 1: Автоматизация «на коленке» (Excel/Google Sheets)
Не стоит недооценивать таблицы. Если бюджет на GRC-системы (Governance, Risk, Compliance) пока не выделен, можно выжать максимум из привычных инструментов. Главное — перестать раскрашивать ячейки вручную.
Для того чтобы ваша таблица стала инструментом анализа, она должна работать как база данных, а не как лист для рисования. Вот базовые принципы:
- Справочники вместо свободного ввода. Никогда не позволяйте пользователям писать «Средний» или «Высокий» вручную. Используйте выпадающие списки (Data Validation). Это критически важно для дальнейшего анализа данных.
- Математика вместо цветов. Риск — это число. Даже если вы используете качественную шкалу (Низкий, Высокий), за ней должны стоять баллы (1, 5, 10).
- Условное форматирование. Цвет ячейки должен быть следствием значения, а не наоборот.
Ниже пример логики, которую необходимо заложить в формулы для автоматического определения зоны риска.
/*
Пример логики для Excel/Google Sheets.
Предположим:
Ячейка B2 = Вероятность (число от 1 до 5)
Ячейка C2 = Влияние (число от 1 до 5)
Задача: Автоматически определить уровень риска и окрасить ячейку.
*/
// Шаг 1: Вычисляем Risk Score (R)
=B2*C2
// Шаг 2: Текстовая интерпретация уровня риска (в ячейке D2)
=IFS(
(B2*C2) >= 15, "КРИТИЧЕСКИЙ",
(B2*C2) >= 10, "ВЫСОКИЙ",
(B2*C2) >= 5, "СРЕДНИЙ",
TRUE, "НИЗКИЙ"
)
// Совет: Не используйте сложные вложенные IF (ЕСЛИ), используйте IFS (ЕСЛИМН) или VLOOKUP (ВПР) по матричной таблице для гибкости.Уровень 2: Переход к базам данных и GRC-системам
Таблицы имеют предел — примерно 500 строк рисков и 5 пользователей. Дальше начинаются конфликты версий («Кто удалил вкладку 'ИТ-риски'?!») и невозможность построить сквозную аналитику.
При системной интеграции матрица рисков перестает быть отдельным документом. Она становится модулем данных, встроенным в экосистему предприятия.
Архитектура данных риска
Чтобы автоматизировать работу, нужно представить риск как объект данных (Object). В любой профессиональной системе (SAP GRC, Archer, ServiceNow или самописное решение на Python/SQL) риск описывается набором атрибутов. Это позволяет нам делать выборки и связывать события.
Рассмотрим, как выглядит «анатомия» цифрового риска, готового к интеграции:
- ID: Уникальный идентификатор (например, RISK-2024-045).
- Триггеры (Triggers): События, которые автоматически меняют статус риска. Например, «Просрочка дедлайна по плану минимизации на 3 дня».
- Связи (Relations): Привязка к конкретному активу (Сервер №4), процессу (Закупки) или цели (Выручка Q3).
В чем магия интеграции? Представьте: упал сервер. Система мониторинга (Zabbix/Prometheus) видит сбой. Она не просто шлет SMS админу, она отправляет сигнал в систему риск-менеджмента, повышая текущую вероятность реализации риска «Остановка продаж» до 100%. Матрица перекрашивается в реальном времени.
// Пример того, как выглядит объект "Риск" при обмене данными между системами (JSON формат)
// Это то, что позволяет одной программе "понимать" другую
{
"risk_id": "FIN-001",
"title": "Валютный риск при закупке оборудования",
"owner": "finance_dept_head",
"assessment": {
"probability_score": 4,
"impact_score": 5,
"risk_magnitude": 20,
"zone": "RED" // Вычисляется автоматически
},
"controls": [
{
"id": "CTRL-05",
"type": "Hedging",
"status": "active" // Если статус сменится на "failed", риск автоматически вырастет
}
],
"last_updated": "2023-10-27T10:00:00Z"
}Настройка автоматических сценариев (Workflows)
Самая большая ценность цифровизации — это автоматические действия (workflows). Мы убираем человеческий фактор из рутинных операций.
Рассмотрим три классических сценария автоматизации работы с матрицей:
1. Эскалация «без спроса»
Проблема: Риск-менеджер оценил риск как «Критический», но забыл сообщить Совету директоров. Отчет лежит в почте.
Автоматизация:
Логика: IF Risk_Score > 20 THEN Send_Email(Board_Members) AND Create_Task(Jira, Priority=Highest).
Система сама уведомляет топов и создает задачу на разработку мер. Никто не сможет сказать «я не видел».
2. Контроль «протухания» оценки
Проблема: Риск оценили год назад. Ситуация на рынке изменилась, оценка неактуальна.
Автоматизация:
Логика: IF (Current_Date - Last_Update_Date) > 90 days THEN Change_Status("Требует переоценки") AND Notify(Risk_Owner).
Матрица сама напоминает владельцам, что пора обновить данные.
3. Агрегация данных (Roll-up)
Проблема: У вас 50 филиалов. В каждом есть локальный риск «Нехватка персонала» (средний уровень). В масштабах холдинга это критический риск, но вы этого не видите, глядя на отчеты по отдельности.
Автоматизация: Система суммирует Exposure (подверженность риску) по всем филиалам и выводит на дашборд штаб-квартиры единый агрегированный риск.
Разработайте логику автоматизации для сценария «Контроль эффективности мероприятий».<br><br>Дано:<br>1. Есть риск «Утечка данных» (Текущий уровень: Высокий).<br>2. Назначено мероприятие по минимизации: «Внедрение DLP-системы».<br>3. Срок мероприятия: 30 сентября.<br><br>Задание: Опишите алгоритм (последовательность шагов «Если -> То»), который должна выполнить система 1 октября, если статус мероприятия все еще «В работе» (не завершено).
Ошибки при автоматизации
В завершение урока хочу предостеречь вас от типичных ошибок интеграции.
- Мусор на входе — мусор на выходе (GIGO). Если вы автоматизируете хаос, вы получите автоматизированный хаос. Прежде чем внедрять софт, вычистите методологию на бумаге.
- Избыточные уведомления (Alert Fatigue). Если настроить оповещения на каждое изменение ячейки, через неделю ваши письма будут отправлять в спам, не читая. Настраивайте триггеры только на значимые отклонения.
- Сложность для пользователя. Если для ввода риска в систему нужно заполнить 40 полей, люди будут саботировать процесс. Интерфейс ввода должен быть проще, чем Excel.
Какое из перечисленных действий является примером «Цифровизации» (Digitalization), а не просто «Оцифровки» (Digitization) процесса управления рисками?