Language
Country/Area
No result found
風險矩陣背後的數學迷霧：Tony Cox揭示了哪些關鍵錯誤？
在風險管理領域，風險矩陣被廣泛用於風險評估，透過將可能性和後果嚴重程度進行比較，來定義風險的程度。然而，這種簡單的機制卻可能隱藏著很多問題。最近，著名學者Tony Cox在他的文章中指出了風險矩陣的幾個關鍵錯誤，這些錯誤可能會導致錯誤的決策，甚至錯失更好的機會。
風險是對於特定選擇結果的不確定性。計算風險的方式一般是將發生傷害的概率與傷害的嚴重程度相乘。
在風險矩陣中，風險的後果通常會被劃分為類別，如災難性、關鍵性、邊際性和輕微性，而發生的可能性則可能類別包括確定、可能、不太可能和罕見。然而，Cox指出，這樣的分類和評估往往不是那麼可靠。特別是在低概率事件的情況下，很少能夠準確地預測實際威脅。
風險矩陣的優勢在於它的可視化特性，但它的數學特性往往導致映射出來的風險並不可靠。
另一個問題是，風險矩陣在資源分配方面的表現往往不足。準確的資源配置需要考慮多個變量，如風險的實際影響、管理成本等，而僅僅依賴於風險矩陣所提供的類別並不足夠。然而，由於這些矩陣的主觀解釋性，往往導致不同用戶對同一風險的評估結果截然不同，造成信息的模糊性。
冒險的意義和影響難以在矩陣中準確呈現，這使得風險評估的準確性受到質疑。
近年來，隨著網絡安全問題的增加，風險矩陣的使用亦逐漸普遍。根據Douglas W. Hubbard和Richard Seiersen的研究，超過61%的網絡安全專業人士使用某種形式的風險矩陣。這種情況顯得尤為可怕，因為風險矩陣的固有缺陷在網絡安全領域可能會進一步放大。
在網絡安全的背景下，Cox及其同事的研究指出，這不僅僅是一個學術問題，還是對企業運營的重大挑戰。他們建議，與其依賴風險矩陣，不如采取已經被驗證的定量方法，這樣可以減少誤判及潛在損失。
我們同意Thomas等人提出的解決方案，無需在網絡安全等風險分析領域重新發明已經建立的定量方法。
隨著風險管理策略的演變，如何正確使用風險矩陣來進行有效的風險評估還需進一步探索。Tony Cox的見解無疑為企業和專業人士提供了反思的視角，促使他們重新思考風險評估的方式。
如果這些數學迷霧帶來的不確定性無法被克服，那麼我們又該如何在風險管理中尋找更加可靠的解決方案呢？
