Matica rizík: prečo pravdepodobnosť krát dopad nestačí

Matica rizík patrí k najrozšírenejším nástrojom riadenia rizík. Patrí aj k tým, ktoré odborná literatúra kritizuje najvážnejšie. Väčšina firiem maticu používa a málokto pozná jej limity.

Začnime konkrétne. Máte päťstupňovú maticu, kde sa pravdepodobnosť násobí dopadom. Výpadok jediného kľúčového dodávateľa je zriedkavý, ale veľmi závažný: pravdepodobnosť 2, dopad 5, výsledok 10. Opakované poruchy výrobnej linky sú časté a stredne vážne: pravdepodobnosť 3, dopad 3, výsledok 9. Zatiaľ dobre, dodávateľ je vyššie. Ale stačí, aby ste poruchy odhadli na pravdepodobnosť 4, a matica vám povie, že poruchy linky sú závažnejšie než riziko, ktoré vás dokáže položiť. Na skutočnosti sa nezmenilo nič, zmenil sa jeden stupeň v tabuľke.

Prečo je matica taká obľúbená

Matica má prednosti a bez nich by sa tak nerozšírila. Je jednoduchá, každý ju pochopí veľmi rýchlo. Je vizuálna, na jednom obrázku vidno, čo je červené a čo zelené. Je rýchla a nevyžaduje dáta ani štatistiku. A čo je v praxi možno najcennejšie, núti ľudí o rizikách hovoriť. Často je tá diskusia, ktorá pri vypĺňaní matice vznikne, užitočnejšia než samotné výsledné číslo.

Aj časť kritikov pripúšťa, že ako nástroj na prvotné roztriedenie môže matica fungovať, najmä ak sú pravdepodobnosť a dopad v danom súbore rizík kladne korelované, teda ak sa vážnejšie udalosti zároveň nestávajú výrazne zriedkavejšie. Problém nastáva, keď sa z roztriedenia stane rozhodovanie.

Stojí za pozornosť, kam maticu zaraďuje samotný normatívny rámec. Norma IEC 31010:2019, ktorá popisuje techniky posudzovania rizika k ISO 31000, uvádza maticu následkov a pravdepodobnosti medzi technikami na zaznamenávanie a vykazovanie, nie medzi technikami analýzy. Neponúka ju teda ako nástroj, ktorý riziko vyhodnotí, ale ako spôsob, ako výsledok zapísať a zrozumiteľne ukázať. Väčšina sporov o maticu vzniká z toho, že sa používa na niečo, na čo ju norma neurčila.

Matica má teda svoje legitímne miesto. Odborná literatúra, ktorá ju kritizuje, väčšinou nehovorí „zahoďte ju“, ale „poznajte, čo robí a čo nie“.

Problém 1: Násobiť hodnoty v matici nie je matematika, je to klam presnosti

Hodnoty v rizikovej matici nie sú skutočné čísla. Keď pravdepodobnosti priradíte stupeň 3 a dopadu (v norme následku) stupeň 4, výsledok „12“ vyzerá ako výsledok výpočtu. V skutočnosti ním nie je.

Obe škály v matici sú poradové, teda ordinálne. Stupnica pravdepodobnosti od „zriedkavé“ po „takmer isté“ aj stupnica dopadu od „zanedbateľný“ po „katastrofický“ hovoria len o poradí. Vieme z nich, že päťka je horšia než štvorka, ale nie o koľko horšia. Stupeň 5 nie je päťkrát pravdepodobnejší než stupeň 1, rovnako ako 70 °C nie je dvojnásobne teplejších než 35 °C. Teplota v stupňoch Celzia je pritom škála intervalová, teda silnejšia než ordinálna, a ani na nej nedáva pomer zmysel. Stupne v matici sú na tom horšie: nemajú definovanú ani vzdialenosť medzi susednými hodnotami.

Overte si to na vlastnej stupnici dopadov. Rozdiel medzi stupňom 1 a stupňom 2 býva pár tisíc eur. Rozdiel medzi stupňom 4 a stupňom 5 býva rádovo vyšší, často je to rozdiel medzi nepríjemnosťou a koncom podnikania. Krok o jeden stupeň teda na celej škále neznamená to isté. Súčin však s každým krokom zaobchádza rovnako, akoby boli zameniteľné.

Odborná literatúra to formuluje priamočiaro: násobenie a sčítanie sú definované na kardinálnych, teda číselných škálach, nie na poradových. Keď matica vynásobí kategóriu pravdepodobnosti 3 a kategóriu dopadu 4 a dostane skóre 12, v skutočnosti len priradila slovným kategóriám arbitrárne čísla a vykonala na nich operáciu, ktorá pre poradové dáta nemá matematický zmysel. Pickering a Cowley k tomu dodávajú geometrický argument: v grafe pravdepodobnosti proti dopadu majú línie rovnakého rizika tvar hyperboly, zatiaľ čo matica ich nahrádza pravouhlými bunkami, ktoré ten tvar nedokážu verne kopírovať.

Praktický dôsledok je jednoduchý a stojí za zapamätanie. Skóre 15 nie je o štvrtinu rizikovejšie než skóre 12. Čísla naznačujú poradie, nie pomer. Z toho zároveň vyplýva, že akékoľvek ďalšie počítanie so „skóre rizika“, teda priemerovanie, sčítavanie naprieč rizikami alebo porovnávanie útvarov podľa priemerného skóre, je metodicky nepodložené, aj keď to Excel bez námietok spočíta.

Číslo v bunke vyzerá objektívne a presne. Je to však ilúzia, súčin, ktorý predstiera exaktnosť, akú v skutočnosti nemá.

Problém 2: Matica zjednodušuje príliš veľa

Realita rizík je jemná a plná odtieňov. Matica je hrubá mriežka s niekoľkými políčkami. Keď do piatich stupňov dopadu natlačíte celé spektrum možných škôd, obrovské rozdiely sa stratia a splynú do jednej bunky.

Predstavte si stupnicu, kde najvyšší stupeň znie „strata nad tisíc eur“. Strata tisíc eur aj strata milión eur potom skončia rovnako, ako „vysoký dopad“. Z pohľadu matice sú tieto dve situácie rovnaké. Z pohľadu firmy je medzi nimi priepastný rozdiel. V literatúre sa tento jav označuje ako kompresia rozsahu.

A nejde len o intuíciu, je to zdokumentovaný problém. Analýza Anthonyho Coxa, publikovaná v roku 2008 v časopise Risk Analysis, ukázala, že typická matica dokáže správne a jednoznačne porovnať menej než desatinu náhodne vybraných dvojíc rizík. Pri ostatných buď priradí rovnakú závažnosť veciam, ktoré sú v skutočnosti veľmi rozdielne, alebo poradie otočí a menšiemu riziku pripíše vyššiu kategóriu. Nástroj, ktorý má pomáhať s rozhodovaním, tak časť rozhodnutí urobí za vás zle.

Problém 3: Matica skrýva, čo nevieme

Keď do matice zapíšete „pravdepodobnosť: stupeň 3“, pôsobí to, akoby ste to vedeli. Väčšinou to však len odhadujete a za mnohými takými číslami sa skrýva jediný reálny zámer: netuším, dám stred, nech to vyzerá vyplnené.

Matica tento rozdiel nezaznamenáva. Odhad založený na tvrdých dátach a odhad postavený na dohadoch vyzerajú v bunke identicky. Obe sú číslo, obe pôsobia dôveryhodne a obe vstupujú do výpočtu rovnako.

Rozhodnutie postavené na čísle, ktoré v skutočnosti znamená „neviem“, je pritom rizikovejšie než úprimné „toto nedokážeme spoľahlivo odhadnúť“. Prvý prípad vyvoláva falošnú istotu, druhý núti ľudí premýšľať, ako neistotu znížiť alebo aspoň zohľadniť.

Problém 4: Matica nezachytáva riziká ako celok

Matica hodnotí každé riziko samostatne, akoby ostatné neexistovali. Každé dostane svoju bunku, svoje číslo, svoju farbu. Realita takto nefunguje.

Riziká sa navzájom ovplyvňujú, spúšťajú a zosilňujú. Jedno riziko môže byť spúšťačom druhého, to môže zhoršiť tretie, a výsledok je oveľa závažnejší, než by naznačovalo hodnotenie každého rizika zvlášť. Tucet zelených rizík, ktoré nastanú súčasne, môže vytvoriť situáciu, ktorá je hlboko červená.

Matica tento súbeh nezachytáva. Nemá mechanizmus na prepojenie buniek ani na kumuláciu efektov. Riadi sa logikou „jedno riziko, jedna bunka“, zatiaľ čo firma v skutočnosti funguje v sieti vzájomne previazaných udalostí, kde záleží nielen na jednotlivých rizikách, ale aj na tom, ako na seba reagujú.

Problém 5: Farebná bunka nahrádza premýšľanie

Predošlé štyri problémy sú technické. Tento je ľudský.

Scenár vyzerá takto: tím strávi pol hodiny debatou, či je pravdepodobnosť stupeň 3 alebo 4. Dopíše číslo, bunka sa zafarbí na oranžovo a pre väčšinu ľudí je tým práca hotová. Riziko je „ohodnotené“. Lenže to podstatné sa ešte ani nezačalo.

Čo toto riziko reálne spôsobí? Aké máme opatrenia a skutočne fungujú? Čo zlyhá ako prvé, ak sa riziko naplní? Čas, ktorý padol na dohadovanie o číslo, mal padnúť na premýšľanie o scenároch a na overenie, či sú naše opatrenia spoľahlivé.

Matica je dobrý začiatok rozhovoru a zlý koniec. Keď sa stane cieľom sama o sebe, teda „máme vyplnenú maticu, hotovo“, zastaví presne to myslenie, ktoré mala naštartovať. Pri závažných rizikách je užitočnejšie siahnuť po nástrojoch, ktoré ukážu príčiny, následky a opatrenia, napríklad bow-tie analýza alebo FMEA. Obe sú náročnejšie na čas aj na prípravu, preto majú zmysel na niekoľko najzávažnejších rizík, nie na celý register rizík.

Čo s tým v praxi: maticu používajte, ale nepreceňujte ju

Záver tohto textu nie je „matica je zlá, prestaňte ju používať“. Používajte ju tam, kde má zmysel, a poznajte jej limity.

Matica je dobrý nástroj na rýchle roztriedenie veľkého počtu rizík a na komunikáciu smerom k vedeniu, ktoré ocení prehľadný vizuálny výstup. Na to ju pokojne využívajte. Dodržte pritom štyri zásady.

Definujte stupnice čo najkonkrétnejšie. Namiesto hmlistého „vysoký dopad“ radšej „strata nad X eur“ alebo „výpadok prevádzky nad Y dní“. Inak každý člen tímu číta tie isté slová inak a výsledky sú nespoľahlivé. ISO 31000 predpokladá, že organizácia si stanoví kritériá rizika už v kroku predmet, súvislosti a kritériá (čl. 6.3, konkrétne čl. 6.3.4 Definovanie kritérií rizika), teda ešte pred posudzovaním rizika, a stupnica matice je vlastne ich zápis. Nedá sa preto vymyslieť na stretnutí za pochodu, vychádza z toho, koľko rizika ste ochotní niesť.

Nezoraďujte riziká podľa súčinu. Ak potrebujete poradie, zoraďte riziká najprv podľa dopadu a pravdepodobnosť použite až na rozlíšenie v rámci rovnakého dopadu. Vyhnete sa tak tomu, aby katastrofický dopad skončil pod dvomi strednými hodnotami.

Komunikujte kategóriu, nie číslo. Vedeniu aj klientovi povedzte „vysoké riziko“, nie „riziko 15“. Číslo zvádza na porovnávanie a na ďalšie počítanie, ktoré škála neunesie. Kategória nesie presne toľko informácie, koľko v hodnotení naozaj je.

Nenechajte farbu bunky rozhodnúť za vás. Pri rizikách, ktoré môžu mať na firmu vážny dopad, je číslo v matici začiatok analytickej práce, nie jej náhrada.

Ešte poznámka k tomu, ako čítať kritiku matíc. ISO 31000 je návodová norma. Neobsahuje požiadavky a nedá sa proti nej certifikovať, takže nič nenariaďuje, odporúča postup. Stanovenie kritérií rizika sa stáva záväznou požiadavkou až tam, kde si ho prevezme certifikovateľná norma, napríklad ISO/IEC 27001 alebo ISO 22301. Rovnako aj kritici sa v závere rozchádzajú: Michael Krisper napríklad odporúča matice opustiť úplne a nahradiť ich kvantitatívnymi metódami. To je pre väčšinu organizácií nereálne. Realistickejší je stredný postoj, teda maticu ponechať tam, kde slúži na prehľad a komunikáciu, a pri závažných rizikách ju doplniť analýzou, ktorá unesie rozhodnutie.

Ak vás zaujíma, čomu sa pri hodnotení rizík vyhnúť ešte predtým, než sa pustíte do stupníc, pozrite si najčastejšie chyby v riadení rizík.

Zdroje

• Cox, L. A. Jr. (2008): What’s Wrong with Risk Matrices? Risk Analysis, roč. 28, č. 2, s. 497 až 512.
• Pickering, A., Cowley, S. (2010): Risk Matrices: Implied Accuracy and False Assumptions. Journal of Health & Safety Research & Practice, roč. 2, s. 9 až 16.
• Krisper, M. (2021): Problems with Risk Matrices Using Ordinal Scales. Preprint, arXiv:2103.05440.
• IEC 31010:2019 Manažérstvo rizika. Techniky posudzovania rizík.
• ISO 31000:2018 Manažérstvo rizika. Návod.

Ak chcete zistiť, či vaše hodnotenie rizík nestojí len na matici a kde by sa oplatilo siahnuť po robustnejšom nástroji, na úvodnej konzultácii sa na to pozrieme spolu a navrhneme konkrétny ďalší krok, bez záväzku.