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World File Search System风险管理
通过针对美国和加拿大组织的量化风险管理模型来增强网络风险决策
随着网络威胁的复杂性和频率继续发展，美国和加拿大的组织在做出明智的决定以有效地管理和减轻风险方面面临重大挑战。本文提出了一个量化的网络风险管理模型（QCRMM），以在面对这些动态威胁的情况下增强决策过程。该模型集成了定量风险评估方法，高级数据分析和威胁建模技术，以使组织能够以结构化的方式识别，评估和优先考虑网络风险。QCRMM强调了通过数据驱动的风险管理方法，利用关键绩效指标（KPI）和风险指标来量化潜在影响和网络事件的可能性。它结合了诸如蒙特卡洛模拟和贝叶斯网络之类的工具，以预测和评估各种网络攻击场景的可能性，从而使组织能够就降低风险策略做出更准确，明智的决定。此外，该模型还为决策者提供了可行的见解，以支持资源的成本效益分配以保护关键资产。该模型旨在为各个部门的组织（包括金融，医疗保健，能源和关键基础设施）提供灵活，适应性和可扩展性。通过与区域监管框架保持一致，例如在美国和加拿大的网络安全战略中的NIST网络安全框架，QCRMM确保遵守最佳实践和法律要求，同时促进强大的网络安全姿势。案例研究表明，QCRMM在组织中的风险优先级和资源分配中的应用，从而减少了潜在的财务损失，最小化的运营中断以及改善了组织对网络威胁的弹性。总而言之，QCRMM提供了一种全面，可量化的方法来增强网络风险决策，帮助美国和加拿大的组织做出明智的，积极主动的决策，以防止不断发展的网络威胁格局。该模型使组织能够从战略上解决网络风险，重点是最大程度地降低影响，同时优化资源。
供应链风险管理政策模板
有效管理供应链对于在当今全球市场中寻求竞争优势的企业至关重要，在当今的全球市场中，干扰可能会严重影响运营和声誉。要应对这些挑战，组织需要强大的供应链风险管理政策模板，概述了识别，评估和减轻供应链风险的策略，流程和责任。此路线图可以主动风险管理并确保供应链的弹性。全面的政策应包括供应商的选择，合同管理，风险评估，监视和响应，并提供系统的风险识别，评估，优先级和控制方法。它还应解决供应商绩效监控，通信协议和持续改进机制。建立风险管理框架一个定义明确的供应链风险管理框架构成了有效政策的基础。该框架概述了组织的风险识别，评估和缓解方法，建立了与供应链风险管理有关的角色和职责，沟通渠道以及决策过程。框架包括供应商的资格和选择标准，风险评估方法，监视和报告程序，以及用于供应商绩效评估，纠正措施实施和持续改进的机制。通过建立一个全面的框架，组织可以主动解决潜在的破坏，最大程度地降低风险并确保供应链的弹性。有效框架的关键要素包括：风险识别和评估；风险缓解和控制；供应商绩效监控；沟通与协作；持续改进。实施和评估SCRM策略成功实施需要一个全面的计划，以解决资源分配，培训，沟通和监视。组织应分配足够的资源来支持倡议，开展培训计划，以教育员工有关政策，风险管理方法和响应程序，确保利益相关者之间的有效沟通以及建立监控和评估机制以评估有效性。实施供应链风险管理（SCRM）策略模板对于企业主动管理供应链风险，确保韧性和对挑战的有效反应至关重要。关键步骤包括分配资源，进行培训计划，建立清晰的沟通渠道以及定期审查和更新SCRM政策。这种方法使组织能够最大程度地降低风险，优化供应链性能并提高整体竞争力。通过采用全面的SCRM政策，企业可以保护其供应链，减轻潜在的破坏并取得长期成功。
关于风险管理的非正式简报
•监督风险管理过程•汇总自下而上的风险概况，并准备公司风险报告，该报告借鉴了内部（审计，评估，QBR）和外部（ACO，EB，全球趋势）证据•为所有风险所有者提供技术支持，并为所有风险所有者提供技术支持
人工智能在风险管理中的作用：
人工智能在当今社会中可以发挥重要作用 (Li et al ., 2021; Arslanian & Fischer, 2019; Siraj & Muhammad, 2023; Khan et al., 2024; Shah et al., 2024; Naeem et al., 2024)。人工智能在金融领域的研究领域引起了人们的极大兴趣 (Van Liebergen, 2017; Leo et al ., 2019; Helbekkmo et al ., 2013; Khan, 2019; Wyman, 2017)。多年来，该公司一直面临着金融证券的问题，包括注销、意外延误和损失 (Cao, 2020)。随着信息技术 (IT) 的出现，高级管理人员找到了一种预测财务风险变化的方法，以减少损失，并引入了风险管理技术 (RMT) (Li et al ., 2021; Bansal et al ., 1993; Naeem, 2023)。然而，公司仍在关注该技术以深入了解风险检测、衡量、报告和管理 (Helbekkmo et al ., 2013; Shah et al., 2024)。AI 在 RM 中的整合提高了公司应对风险的效率。此外，减少了错误并有助于检测潜在威胁。此外，对 AI 在 RM 中的作用的研究有限。本研究的目的是调查 AI 在 RM 中的作用。基于人工智能的技术在各个领域都日益发展（Ali 等人，2021 年；Shah，2024 年）。然而，在包括巴基斯坦在内的世界各地，将基于人工智能的技术融入 RM 具有巨大的潜力（Ahmed 等人，2022 年；Ali 等人，2022 年）。该公司已经面临金融证券问题，包括注销、意外延误和损失（Kahan，1997 年）。基于人工智能的技术增强了对与 RM 相关的日常工作的实时洞察，并且还降低了成本（Jin 等人，2008 年）。在公司实施基于人工智能的技术不仅获得了竞争优势，而且还创造了与人工智能领域相关的工作（Lee 等人，2019 年）。总体而言，基于 AI 的 RMT 的采用使巴基斯坦受益，创新提高了企业的金融包容性和业务定位，从而改善了经济环境（Lee 等人，2020 年）。代理理论和控制论系统理论在 AI 在 RM 中的作用中得到实现。代理理论研究委托人和代理人之间的相关关系（Panda & Leepsa，2017 年）。然而，在 AI 在 RM 中的作用背景下，该理论用于探索基于 AI 的风险管理系统如何
瑞士Finma在人工智能应用中就治理和风险管理提供指南
2024年12月18日，美国证券交易委员会（美国SEC）批准了上市公司会计监督委员会（PCAOB）的2025年预算，总计3.997亿美元，以及相应的年度会计支持费。会计支持费总计3.749亿美元，将在上市公司发行人（3.461亿美元）和注册的经纪交易者（2880万美元）中分发。PCAOB是由2002年美国Sarbanes-Oxley法案建立的，目的是通过监督对上市公司和经纪交易商的审计来增强对财务报告的信任。其职责包括设置审计摊位，进行检查以及调查和纪律审计师。美国SEC对PCAOB进行监督，每年批准其预算，以确保其活动与投资者保护和公共利益目标保持一致。
AIDA：人工智能辩护人改变您的人类风险管理AIDA：人工智能辩护人改变您的人类风险管理
AIDA（人工智能防御代理商）是一套由代理商组成的套件，可以增强您对人类风险管理的方法。它利用多种AI技术来为实际改变行为的所有用户创建个性化，自适应和高效的培训。通过自动化模板生成，培训和报告，Aida减轻了您的安全团队的管理负担，因此他们可以专注于保护您的网络。
PG生物安全和风险管理证书
该课程将使学习者能够在各个行业的生物医学实验室中开发和实施生物安全和生物安全风险管理，包括教育，医疗保健，Pharmaceuɵcal，生物医学科学技术。对于有兴趣或准备IFBA考试的个人的理想机会，以实现Biorisk管理中的专业效果。
回应EIOOPA关于流动性风险管理计划的咨询文件
保险欧洲支持引入的LRMP，这些LRMP与风险成比例，并且足够灵活，以允许整合整个行业中现有的流动性风险管理方法。LRMP应保持战略文件，以概述与公司实践一致的原则，治理，流程以及比例的数据水平，以证明如何管理流动性风险。保险公司和主管可以就流动性分析结果告知主管的程序达成共识。但是，必须通过向主管报告详细的数据报告，必须在计划及其执行之间进行明确的区别。在行业看来，规定一种通用流动性风险管理方法的价值有限。这实际上可能导致系统性风险增加，这与预期的结果相反。在过去的几年中，超出第44条第2款的偿付能力II要求，有许多监管和监督计划来评估和监控流动性风险。其中包括财务稳定报告，EIOPA流动性压力测试，国家临时流动性报告和IAIS全球监测活动，包括IAIS辅助流动性风险指标。由于引入LRMP旨在满足未来流动性风险的监管和监督要求，因此欧洲保险将支持对欧洲一级的这些额外要求的审查，以避免重复和不必要的负担。这将与委员会打算减少运营和报告负担25％的意图。以下评论列出了欧洲保险的高级观点。这些在详细问题的答案中得到了进一步的解释和建议。