Книга "Управление операционными рисками. Практический подход к интеллектуальному анализу данных" описывает современные методы и модели оценки и снижения операционных рисков, которые становятся все более важными для финансовых учреждений, организаций здравоохранения, промышленности, бизнеса и других организаций. Книга демонстрирует, как различные источники данных разных типов, как числовые, так и семантические, такие как текст, могут быть интегрированы и анализированы. Также книга описывает, как управление операционными рисками синергично с другими видами управления рисками, такими как управление финансовыми рисками и управление безопасностью.
"Управление операционными рисками. Практический подход к интеллектуальному анализу данных" предоставляет практические методологии для комбинирования структурированных и неструктурированных данных, основанных на семантике и числовых данных, в анализе данных управления операционными рисками. Книга охватывает четыре части: Введение в управление операционными рисками, Данные для управления операционными рисками, Аналитика управления операционными рисками и Приложения управления операционными рисками и их интеграция с другими дисциплинами.
Книга рассматривает интеграцию неструктурированных семантических данных, таких как текст, в управлении операционными рисками. Предлагаются новые методы комбинирования качественной и количественной информации для оценки рисков и разработки стратегий снижения рисков. Книга также представляет обширный обзор данных о "почти происшествиях" и происшествиях в управлении операционными рисками, а также рассматривает кейсы в финансовом и промышленном секторах.
"Управление операционными рисками. Практический подход к интеллектуальному анализу данных" также обсуждает применение инженерии онтологий для моделирования знаний, используемых в управлении операционными рисками, и содержит множество примеров из реальной жизни, в основном на основе проекта MUSING, совместно финансируемого программой EU FP6 Information Society Technology. Книга представляет уникальную многодисциплинарную перспективу на важную и развивающуюся тему управления операционными рисками. Она может быть полезна практикующим управляющим операционными рисками, менеджерам по управлению рисками в банках, больницах и промышленности, исследователям, которые интересуются разработкой техник, разработанных в ответ на реальные проблемы.
Models and methods for the assessment and control of operational risk have been gaining significance for lending institutions, healthcare providers, industry and indeed for all business and non-profit organisations. In this book, the current situation regarding Operational Risk Management immediately, describes how different data sources — consisting of qualitatively as well as quantitatively structured information, such as texts — which vary in method of acquisition, can be combined and analysed. Moreover, the difficult balance between Operational Risk Management, Financial Risk Management as well other disciplines is also critically examined.
Электронная Книга «Operational Risk Management. A Practical Approach to Intelligent Data Analysis» написана автором Kenett Ron S. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470972564
Описание книги от Kenett Ron S.
Models and methods for operational risks assessment and mitigation are gaining importance in financial institutions, healthcare organizations, industry, businesses and organisations in general. This book introduces modern Operational Risk Management and describes how various data sources of different types, both numeric and semantic sources such as text can be integrated and analyzed. The book also demonstrates how Operational Risk Management is synergetic to other risk management activities such as Financial Risk Management and Safety Management. Operational Risk Management: a practical approach to intelligent data analysis provides practical and tested methodologies for combining structured and unstructured, semantic-based data, and numeric data, in Operational Risk Management (OpR) data analysis. Key Features: The book is presented in four parts: 1) Introduction to OpR Management, 2) Data for OpR Management, 3) OpR Analytics and 4) OpR Applications and its Integration with other Disciplines. Explores integration of semantic, unstructured textual data, in Operational Risk Management. Provides novel techniques for combining qualitative and quantitative information to assess risks and design mitigation strategies. Presents a comprehensive treatment of «near-misses» data and incidents in Operational Risk Management. Looks at case studies in the financial and industrial sector. Discusses application of ontology engineering to model knowledge used in Operational Risk Management. Many real life examples are presented, mostly based on the MUSING project co-funded by the EU FP6 Information Society Technology Programme. It provides a unique multidisciplinary perspective on the important and evolving topic of Operational Risk Management. The book will be useful to operational risk practitioners, risk managers in banks, hospitals and industry looking for modern approaches to risk management that combine an analysis of structured and unstructured data. The book will also benefit academics interested in research in this field, looking for techniques developed in response to real world problems.
