Коли цифри замінюють судження: про пастку квантифікації ризиків

Управління ризиками протягом останніх десятиліть зробило величезний крок у бік формалізації та квантифікації. Ймовірності, сценарії, моделі, історичні ряди даних – усе це мало на меті зробити невизначеність більш керованою, а рішення – більш об£рунтованими. Проте дедалі частіше виникає відчуття, що разом із зростанням точності розрахунків зменшується щось значно важливіше – якість управлінського судження.

Саме на цю, значно глибшу проблему звертає увагу Stefan Hunziker у своєму пості у мережі LinkedIn "Missing the forest for the trees: When risk quantification replaces judgment in risk management". Автор не заперечує цінність кількісного аналізу і не протиставляє числа інтуїції. Натомість він ставить незручне, але принципове запитання: що саме ми насправді робимо, коли покладаємося на цифри?

Цей текст – не про технічні обмеження моделей і не про помилки статистики. Він про те, як неусвідомлені припущення щодо майбутнього маскуються під об’єктивність історичних даних, а процес оцінки ризиків поступово втрачає зв’язок із реальністю, яка змінюється швидше, ніж оновлюються моделі.

Позиція автора: історичні дані як приховане припущення

Ключова теза автора полягає в тому, що історичні дані ніколи не є нейтральними. Використовуючи їх для кількісної оцінки ризиків, організації роблять мовчазне припущення, що майбутнє в основному поводитиметься так само, як минуле. Саме це припущення, а не самі числа, є найуразливішим місцем більшості систем управління ризиками.

Автор описує це як прояв frequentist mindset (частотного мислення) – підходу, за якого ймовірності виводяться з частоти подій у минулому і автоматично проєктуються в майбутнє. У стабільному середовищі такий підхід може працювати. Проте в умовах структурних змін – зміни бізнес-моделі, регуляторного поля, технологій або стимулів – він стає небезпечним.

Проблема, на думку автора, полягає не в тому, що організації використовують статистику, а в тому, що вони перестають ставити запитання до власних припущень. Історичні дані починають сприйматися як доказ стабільності контексту, навіть тоді, коли всі ознаки свідчать про зворотне. У цей момент квантифікація ризику перестає зменшувати невизначеність і, навпаки, створює хибне відчуття визначеності.

Окрему увагу автор приділяє різниці між частотним і байєсівським мисленням (Bayesian thinking). Йдеться не про складні формули, а про принципово інший підхід до навчання. Байєсівська логіка виходить з того, що будь-яка оцінка є гіпотезою, яка має постійно переглядатися в світлі нової інформації. Це означає готовність визнавати зміну контексту і оновлювати судження, навіть якщо цифри з минулого виглядають переконливо.

Ще один важливий аспект позиції автора – питання структурних зламів (structural breaks). Більшість моделей управління ризиками погано пристосовані до виявлення моменту, коли минулі дані перестають бути релевантними. У таких ситуаціях ключовим стає не розрахунок, а управлінське рішення: коли саме ми більше не маємо права довіряти минулому як основі для прогнозу.

Саме тут автор повертає в центр уваги поняття судження. Судження – це не інтуїтивна здогадка і не відмова від аналізу. Це відповідальне управлінське рішення, яке визнає межі моделей, відкрито проговорює припущення і бере на себе ризик сказати: "Контекст змінився, і цифри більше не є достатніми".

У підсумку автор формулює, як на мене, найважливішу думку: проблема сучасного управління ризиками полягає не в нестачі даних, а в дефіциті усвідомленого судження. Коли квантифікація підміняє мислення, організація починає бачити окремі дерева, але втрачає здатність розгледіти ліс.

Дискусія в коментарях: коли проблема виходить за межі моделей

Обговорення під постом швидко вийшло за рамки технічної дискусії про методи оцінки ризиків. Коментатори майже одностайно зчитали головний меседж автора не як критику конкретних інструментів, а як застереження щодо когнітивної пастки, у яку потрапляють організації, покладаючись на числа без рефлексії над припущеннями.

Квантифікація як ілюзія визначеності

Одні учасники дискусії наголошують, що надмірна квантифікація часто створює хибне відчуття контролю. Коли ризик описаний числом, він починає виглядати "підконтрольним", навіть якщо саме число базується на сумнівних або застарілих припущеннях. У такій ситуації цифри не зменшують невизначеність, а лише приховують її за фасадом точності.

Звучить важлива думка: проблема не в тому, що оцінки є приблизними, а в тому, що їх сприймають як стабільні. Коли оцінка ризику не супроводжується обговоренням того, чому вона саме така і за яких умов вона перестане бути валідною, вона перестає бути інструментом управління.

Припущення, про які ніхто не говорить

Інші коментатори розвивають тему мовчазних припущень. Вони зазначають, що більшість систем управління ризиками не змушують організацію явно формулювати, у що саме вона вірить щодо майбутнього. Припущення про стабільність ринку, поведінку клієнтів, регуляторні підходи або технологічні тренди залишаються "вшитими" в моделі, але не стають предметом управлінського діалогу.

У результаті змінюється не лише середовище, а й сам сенс цифр, якими оперує організація. Проте ці зміни помічаються запізно – тоді, коли негативні наслідки вже матеріалізувалися.

Структурні злами і запізніла реакція

Окремі учасники дискусії звертають увагу на проблему структурних зламів (structural breaks). Йдеться про моменти, коли історичні закономірності перестають працювати через якісну зміну контексту. Коментатори підкреслюють, що більшість формальних систем ризик-менеджменту погано пристосовані до виявлення таких моментів.

У таких ситуаціях ключовим стає не аналітичний інструмент, а управлінське право прийняти рішення, що минулі дані більше не є релевантними. Саме це рішення часто відкладається, оскільки воно не має формального підтвердження у вигляді цифр і суперечить усталеним процесам.

Страх дізнатися правду

У дискусії з’являється і менш очевидна, але надзвичайно важлива тема – FOFO (Fear of Finding Out), страх дізнатися неприємну правду. Дехто зазначає, що організації іноді підсвідомо уникають перегляду припущень, оскільки це може поставити під сумнів уже ухвалені рішення, інвестиції або стратегії.

У такій ситуації моделі і звіти виконують заспокійливу функцію. Вони дозволяють продовжувати рухатися за інерцією, не ставлячи під питання фундаментальні припущення. Проте ціна такої "впевненості" зростає саме в умовах високої невизначеності.

Судження як управлінська відповідальність

Попри різні акценти, більшість коментаторів сходяться в одному: судження не можна замінити моделлю. Його можна підтримати, зробити більш дисциплінованим, але не усунути. Судження – це відповідальність, яку не можна повністю делегувати ні алгоритмам, ні ризик-функції.

Звідси випливає ключовий висновок дискусії: управління ризиками має не приховувати невизначеність за числами, а робити її видимою і керованою через усвідомлений діалог. Саме в цьому, а не в точності моделей, учасники обговорення бачать шлях до відновлення реальної цінності risk management.

Мій погляд: цифри не помиляються – помиляємося ми, коли перестаємо мислити

Цей пост і дискусія навколо нього дуже точно потрапляють у нерв сучасного управління ризиками. Не тому, що в них є щось радикально нове, а тому, що вони називають те, про що зазвичай не заведено говорити вголос: квантифікація ризиків часто стає зручним способом уникнути відповідальності за судження.

Я не поділяю позицію, що проблема полягає в "надмірі моделей" або "зловживанні цифрами". Цифри самі по собі не є ворогом. Навпаки, без них управління ризиками легко скочується в декларативність. Проблема починається в той момент, коли кількісна оцінка перестає бути інструментом мислення і перетворюється на замінник мислення.

У практиці це виглядає дуже знайомо. Ризик порахований, модель валідована, припущення формально задокументовані – отже, питання вважається закритим. При цьому майже ніколи не ставиться ключове запитання: а що саме ми припускаємо про майбутнє, коли використовуємо ці цифри? І ще одне, ще менш зручне: за яких умов ці припущення перестануть бути прийнятними? Саме тут, на мій погляд, і проходить межа між управлінням ризиками та його імітацією.

Особливо небезпечною є ситуація, коли історичні дані починають виконувати роль мовчазного доказу незмінності контексту. У стабільному середовищі це може працювати роками. Але в періоди структурних змін – технологічних, регуляторних, геополітичних – така логіка стає пасткою. Моделі продовжують працювати, звіти виглядають переконливо, а реальність уже пішла в інший бік.

У цей момент управлінське судження стає не менш важливим, ніж будь-який розрахунок. Судження – це не "інтуїція без даних". Це усвідомлене рішення визнати, що дані більше не є достатнім аргументом. І це рішення завжди дискомфортне, оскільки воно:

• не має точного числового підтвердження;
• може суперечити усталеним процесам;
• вимагає особистої відповідальності.

Саме тому, на мою думку, квантифікація так легко витісняє судження. Числа зручні. Вони створюють відчуття об’єктивності, знижують напруження в управлінських дискусіях і дозволяють сказати: "Ми діяли раціонально". Проте раціональність без рефлексії над припущеннями – це лише видимість контролю.

Я переконаний, що зріле управління ризиками починається з іншого фокусу. Не з питання "яке число ми поставимо?", а з питання "у що ми насправді віримо щодо майбутнього і чому?". Кількісні оцінки мають з’являтися після цього діалогу, а не замість нього.

У цьому сенсі роль

ризик-менеджменту полягає не в тому, щоб постачати "правильні цифри", а в тому, щоб:

• робити припущення явними;
• виявляти моменти, коли минуле перестає бути надійним орієнтиром;
• створювати простір для складних, але чесних управлінських розмов.

Саме тоді цифри повертаються на своє місце – як інструмент, а не як виправдання. І саме тоді управління ризиками знову починає виконувати свою первинну функцію: допомагати людям ухвалювати рішення в умовах невизначеного майбутнього, а не приховувати цю невизначеність за точністю розрахунків.