基于几十年的研究和实践，美国情报部门有一个经过实地测试的框架，可以分析全球风险。这个框架有很好的文档记录和可用性，但是史蒂夫林多，哥伦比亚大学企业风险管理硕士，讲师和课程设计师，观察到私营部门很少接受。在本文中，Lindo探讨了可以使金融风险经理受益的实践以及采用这些实践的挑战。
在情报界，不稳定、不确定和高风险全天候发生
恐怖主义、战争、网络攻击、贩毒集团——这些只是美国情报部门每天面临的一些不稳定和不确定的风险。负责分析这些全球风险的专业团队面临着一项艰巨的任务，他们要在堆积如山的非结论性、有时相互冲突的数据以及专家意见、情绪和认知偏见中进行筛选，所有这些都面临着巨大的时间压力。为了应对这些挑战，在过去的25年中，美国情报部门开发并实施了一套分析方法，专门设计用于对此类复杂、高风险的情况进行严格、客观和透明的评估。
结构化分析技术
美国情报部门使用的方法被称为结构化分析技术（SAT）。它们的起源源于认知和行为研究，这一研究在20世纪80年代变得突出，并被大量实际的智力分析和结果所覆盖。美国情报部门对这些方法的制定和实践始于20世纪90年代，得到了9/11委员会报告的认可，并在2004年《情报改革和预防恐怖主义法》中有多种可能的结果的高风险决策中被纳入了强制性内容。
今天，这套方法包含了50多种不同的技术，分为三大类：
- 诊断的：旨在使分析论据、假设和推论更加透明和客观的技术
- 反向投资：明确挑战当前思维的技术
- 富有想象力的：旨在开发新见解、不同观点和/或替代结果的技术
所有这些方法都具有现场测试的特点，旨在改善复杂分析的结果。特别是：
- 利用不同的观点和专业知识，
- 鼓励循证评估，
- 放慢思考，
- 揭露集体思维和偷工减料，
- 尊重，考验，直觉和直觉，
- 记录分析过程以供回顾和将来学习，
- 得到各机构行政领导层的明确认可。
重要的是，这些方法并没有先发制人的方式，每个机构作出决定，而是加强现有的决策过程中添加诊断，逆向，或想象力分析适合每一种情况。
私营部门没有类似的机构
尽管这些分析方法有大量的公开文件，但没有证据表明私营部门采用了这些方法。一个原因是域转移障碍：企业通常不会向政府寻求决策或风险管理方面的最佳实践。另一个更实际的原因是，大多数企业很少面临不稳定、不确定和高风险。当他们这样做的时候，他们通常会使用相同的快速有效的决策实践，这些实践在熟悉的情况下对他们很有帮助，在熟悉的情况下，数据、模型和专家判断是可靠的。只有当这些思维敏捷的决策方法被证明是灾难性的错误时，私营部门组织才意识到有必要发展像美国情报部门所使用的思维敏捷的决策方法。
新常态——管理不可预测的风险
在过去的25年中，风险管理行业在开发测量、分析和管理可预测风险的方法和流程方面取得了长足的进步。然而，Covid-19的突然出现现在要求分析和管理不可预测的风险的关键支点。利用美国情报部门来之不易的分析经验是一条不应忽视的生命线。
加入史蒂夫林多在RiskMinds美洲他将从美国情报方法的角度评估在Covid-19大流行期间做出的决定。
关于作者
Steve Lindo是一位金融风险经理，拥有30多年管理资产负债管理、融资、银行和交易投资组合风险的经验。他目前的角色是哥伦比亚大学专业研究学院的讲师和课程设计师，为哥伦比亚大学企业风险管理硕士课程的研究生教授金融风险管理。他是Intelligent Risk Management LLC的共同负责人，Intelligent Risk Management LLC是一家高管教育和咨询合作公司，向组织展示如何使用美国情报局首创的分析方法测试他们的高风险决策，他还是SRL advisory Services的负责人，SRL advisory Services是一家专门从事风险治理的独立咨询公司，教育和战略、金融技术创新、风险数据管理、监管专业知识、信息风险管理和金融诉讼支持。林多先生是会议的常客、网络研讨会主持人以及风险管理文章和案例研究的作者。他拥有牛津大学的学士和硕士学位，能说流利的法语、德语、西班牙语和葡萄牙语。
