딱 5번만 물어보면 됩니다 리스크 분석 기법이란 조직이나 프로젝트에서 발생할 수 있는 다양한 리스크를 체계적으로 식별하고 평가하여, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 대응 전략을 마련하는 과정이다. 기업에는 수많은 리스크들이 있으며 이를 적절히 분석하여야 하는데, 사업이나 마케팅을 할 때 리스크를 분석하게 되면 의사결정 시 도움이 되며, 장기적으로는 잠재적인 손실을 최소화하고 기업의 기회 요인을 극대화할 수 있도록 돕는다.
디지털 전환(DX)은 조직의 운영 방식, 비즈니스 모델, 고객 경험을 혁신적으로 변화시키기 위한 기술 도입을 의미한다. 그러나 DX 과정에서는 다양한 리스크가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 관리하기 위해 리스크 분석 기법이 필수적이다. |
리스크 분석 기법은 접근 방식에 따라 크게 정성적 기법과 정량적 기법으로 나눌 수 있으며, 각 접근 방식은 상황에 맞게 다양한 형태로 적용될 수 있다. 지금부터 그 예시를 작성해 본다.
정성적 리스크 분석
정성적 리스크 분석은 리스크의 중요성을 평가하고 우선순위를 정하기 위해 사용되는 방법이다. 이 기법은 주관적인 판단에 근거하며, 대개 전문가의 의견, 설문조사, 인터뷰 등 다양한 형태의 질적 데이터를 활용한다. 이러한 분석은 초기 단계에서 주로 사용되며, 리스크 요인에 대한 종합적인 이해를 돕는다. 주요 기법으로는 다음과 같은 것들이 있다. |
SWOT 분석은 조직의 내부 강점(Strengths)과 약점(Weaknesses), 외부 환경의 기회(Opportunities)와 위협(Threats)을 식별하고 평가하여 리스크와 기회를 파악하는 방법이다. 예를 들어, 한 제조업체가 새로운 시장에 진출하려 할 때, SWOT 분석을 통해 자사의 기술적 강점과 시장의 경쟁 강도를 평가할 수 있다. 이를 통해 어떤 요소들이 리스크로 작용할 수 있는지 식별하고, 적절한 대응 전략을 마련할 수 있다.
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델파이 기법은 여러 전문가 그룹들의 반복적인 설문을 통해 합의에 도달하는 방식을 의미한다. 이 방법은 단일의 리스크 요인에 대해서도 다양한 시각을 반영할 수 있고, 객관적이고 합의된 평가를 도출하는 데 유용하다. 예를 들어, IT 프로젝트의 경우 다양한 전문가들이 시스템 안정성, 보안 취약성, 고객의 요구사항 등을 평가하는 과정에서 델파이 기법을 사용할 수 있다. 이를 통해 각 리스크 요인에 대한 중요도를 평가하고, 대응책을 수립할 수 있다. |
새로운 AI 기반 고객 서비스 플랫폼을 도입하려는 금융 기관은 다양한 전문가(IT 보안, 고객 서비스, 데이터 과학 등)의 의견을 반복적으로 수집하여 사이버 보안 리스크, 고객 데이터 프라이버시 문제, 기술 구현의 복잡성을 평가할 수 있다. 이를 통해 리스크 요인들에 대한 합의된 평가를 도출하고, 보다 구체적인 대응책을 마련할 수 있다.
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체크리스트 기법은 제조업을 기반으로 한 리스크 관리 방법으로, 공정 및 설비의 오류, 결함상태, 위험상황 등을 목록화한 형태로 작성하여 경험적으로 비교함으로써 위험성을 파악하는 방법을 말한다. 제조업 외에도 정의된 리스크 목록을 기준으로 검토하여 잠재적인 리스크를 확인하는 기법이다. 이 기법은 간단하면서도 효과적으로 리스크를 식별할 수 있는 도구로, 특히 경험적 데이터와 과거의 유사 사례를 기반으로 구축된다. 예를 들어, 건설 프로젝트에서는 안전, 일정, 품질 등 주요 리스크 요소들을 체크리스트로 만들어 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있다.
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클라우드 기반 인프라로 전환하려는 조직은 데이터 보안, 규정 준수, 네트워크 안정성, 비용 관리 등 주요 리스크 요소들을 체크리스트로 만들어 각 단계별로 검토할 수 있다. 이를 통해 클라우드 도입 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 사전에 파악하고, 필요한 조치를 취할 수 있다.
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정량적 리스크 분석
정량적 리스크 분석은 리스크의 발생 가능성과 그 영향을 수치적으로 평가하는 방법이다. 이 기법은 데이터와 통계적 방법론을 사용하여 리스크를 정량화하며, 리스크에 대한 보다 구체적이고 명확한 평가를 제공한다. 정량적 분석의 경우 별도의 통계적 지식을 요하므로 기본적인 내용을 잘 모르는 사람들에게는 어려운 개념이라, 대표적인 두 가지 기법만 소개하도록 하겠다. |
몬테카를로 시뮬레이션은 리스크 요인들이 서로 다르게 작용할 수 있는 여러 가지 시나리오를 반복적으로 시뮬레이션하여 전체적인 리스크 분포를 파악하는 기법이다. 리스크의 영향을 확률적으로 평가하고, 최적의 의사결정을 지원한다. 예를 들어, 금융 투자의 경우, 여러 경제 변수(예: 금리, 환율, 주가 등)의 변동성을 반영한 시뮬레이션을 통해 투자 수익률의 분포를 예측할 수 있다. 이러한 접근은 투자 리스크를 보다 명확하게 이해하고, 대응 전략을 마련하는 데 유용하다. |
민감도 분석은 특정 변수의 변화가 결과에 미치는 영향을 분석하는 기법이다. 몬테카를로 시뮬레이션에 비해 변수 정의가 용이하고 변수 간 상관관계를 분석하면 되므로 간편하면서 직관적이라는 장점이 있다.
민감도 분석을 수행하기 위해선 우선 가장 중요한 리스크 요인을 식별하고, 정의를 하는 과정이 중요하다. 예를 들어, 제품 개발 프로젝트에서 민감도 분석을 통해 원자재 가격이 10% 증가할 경우 전체 프로젝트 비용이 얼마나 증가하는지 평가할 수 있다. 만약 원자재 가격 변동에 대한 민감도가 높은 경우, 가격 안정화를 위한 장기 계약이나 대체 자재 확보 전략을 고려할 수 있게 되는 것이다. |
DX 과정에서 민감도 분석은 특정 요소의 변화가 디지털 전환의 성과에 미치는 영향을 평가하는 데 사용된다. 예를 들어, 한 소매업체가 고객 데이터를 활용한 맞춤형 마케팅 전략을 개발하려고 할 때, 고객 데이터의 정확도나 데이터 수집 채널의 변화가 마케팅 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 민감도 분석을 통해 데이터 품질이 가장 중요한 변수임을 발견했다면, 데이터 정제 및 보강 작업에 추가적인 리소스를 할당하는 전략을 수립할 수 있다.
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