大多数行业组织在运营中管理风险的方式类似于一边开车一边看后视镜。这种方法对于了解已经发生的事情很有用，但对于预测未来并采取相应的预防措施，价值有限。最根本的解决办法是，从事后诸觉的风险态度转变为有远见的态度，并有能力预测和预防不良事件，而不是事后反应。
COVID-19大流行的许多教训之一是，更好的风险管理系统本可以帮助许多组织更快、更有效地做出反应。这并不是说，更好的私营部门风险管理体系本可以防止危机，而是说，它们本可以通过防止一些不利后果和尽量减少其他不利后果来减少破坏。
幸运的是，随着行业组织继续加强其风险管理流程和系统，新的数字技术使能者正在提供帮助。这篇博客讨论了整个行业普遍存在的风险管理执行差距，以及智能风险管理(IRM)如何成为解决方案的一部分。我们还将给出一些真实世界的IRM解决方案的例子，这些解决方案降低了风险，提高了安全性，并提高了生产率。
智能风险管理
工业组织想要管理运营风险的方式和他们的能力之间存在脱节。我们的研究表明，运营风险管理与改善运营和可持续性绩效是EHS管理的首要战略目标。然而，只有37%的行业组织报告已经建立了正式的运营风险管理框架。而且，不到一半的企业表示，它们已为闭环风险管理的任何要素(即识别、评估、确定优先次序、控制措施和监测)采用了风险管理能力。
在许多工业操作中，有效的风险管理已被非标准化流程和分散的数据管理和分析系统所削弱。随着企业实施产业转型(IX)计划，新的新兴数字技术正在成功地用于实现一种新方法:智能风险管理(IRM)。IRM利用新的数据来源，包括来自配备传感器的资产和人员的工业物联网(IIoT)数据，以及先进的分析工具来预测接下来会发生什么，并采取相应的预防措施。“预测和预防”方法的一个关键促成因素是人工智能(AI)。让我们来看看几个真实的例子，看看人工智能技术如何被应用于更有效地降低运营风险。
真实世界的人工智能解决方案
人工智能(AI)是工业、商业、消费者和公共部门最重要的技术趋势之一。人工智能和机器学习(ML)的应用具有实现智能风险管理的巨大潜力，并且已经在现实世界中取得了成果。以下是人工智能商业产品将风险管理提升到新水平的几个例子:
严重伤害和死亡(SIF)预防(Benchmark ESG™| Gensuite®)-许多工业组织已经实施了减少严重伤害和死亡(sif)的计划，作为重点关注具有最高潜在后果的风险的有针对性努力的一部分。商业上可用的AI和ML高级分析解决方案已成功应用于此类项目。一个很好的例子是基于人工智能的pSIF分析和咨询工具基准ESG(前身为Gensuite)．该解决方案分析与事故、伤害、侥幸脱险和基于行为的安全观察相关的大型数据集，以确定有可能导致SIF (psif)的事件和场景。该解决方案使多元化的制造商Heico公司能够转向基于可操作的见解的更具预测性的风险管理态势，以降低风险，以最大限度地防止不良事件的发生。
人体工程学风险评估(Kinetica实验室)-与工作有关的肌肉骨骼疾病(MSDs)是工业劳动力受伤和残疾的主要原因。Kinetica实验室开发了一种创新的软件解决方案，以改善执行人体工程学风险评估以防止MSDs的耗时过程。他们的产品是一款基于计算机视觉和人工智能(AI)引擎的云动作捕捉应用程序。人体工程学专家和安全/风险控制专业人员记录工作任务的视频，并将其上传到应用程序中。该软件分析视频，计算生物力学参数，并根据主要的人体工程学风险方法评估风险。输出的是准确的、可操作的数据，比传统的评估方法更快、更容易获得。多个评估可以组合成任务和工作风险概况，以推动组织范围内的改进。
法规遵从自动化(ehsAI)-长期以来，从环境许可证和其他复杂的监管文件中确定具体的合规要求一直是一项必要但劳动密集型且容易出错的118金博宝app工作。合规自动化解决方案ehsAI(2020年被Intelex收购)使用人工智能技术帮助解决这一问题。基于云的平台应用自然语言处理(NLP)算法来解释和提取EHS要求。这大大加快并提高了将大量监管文件中包含的非结构化数据(文本)转换为一组可操作的合规义务的过程的准确性。反过来，输出可以导出到EHS软件系统，以管理需求、任务，并确保及时执行。这样做的好处是降低了合规成本，降低了不合规对运营绩效产生负面影响的风险。
走向预测性风险管理
工业转型(IX)的数字技术为向智能风险管理的根本转变提供了机会。IRM的集成功能实现了从“风险后见之明”(使用分析来描述出错的地方和原因)到“风险预见”(了解接下来会出错的地方以及如何预防它)的转变。区别在于分析从描述性和诊断性转变为预测性和规定性，应用于操作安全和风险管理。AI是IRM的重要推动者，但它只是IX上下文中转换风险管理的整体解决方案中的一个组件。上面给出的例子集中在范围上，可能是建立具有预测能力的统一风险管理系统的良好步骤。
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