La cosiddetta Risk Management Automation è la naturale evoluzione delle tecniche di gestione del rischio costruite sulla digitalizzazione dei processi e soprattutto sull'utilizzo sistematico di piattaforme di data governance. Rappresenta in effetti un passaggio cruciale nell'ottica di sprigionare il vero potenziale di un approccio risk-based all'ottimizzazione delle procedure aziendali. Applicata in modo corretto, la Risk Management Automation aiuta le imprese a migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e – ovviamente – mitigare le minacce che gravano sulla solidità del business.
Tanto più, infatti, si istituiscono meccanismi di automazione nella raccolta dei dati, nel funzionamento dei sistemi di controllo e nella creazione della reportistica, tanto più si eleva la data quality, fulcro di qualsiasi strategia evoluta di gestione dei rischi.
La Risk Management Automation abilita inoltre una serie di funzioni e metodologie che fanno della trasparenza e della tracciabilità le colonne portanti di una nuova postura nei confronti del rischio: quella fondata sul concetto di accountability. Grazie all'adozione di automatismi nell'elaborazione degli scenari e delle fattispecie in oggetto, ogni attore della catena del valore è direttamente e costantemente coinvolto nelle valutazioni e nelle azioni correttive inerenti ai processi che supervisionano o a cui partecipano.
Questo non solo migliora l'assegnazione, la condivisione e la verifica delle responsabilità rispetto alla progettazione e alla gestione di ciascun task, ma consente pure di estendere le policy aziendali e le best practice individuate anche al di fuori del perimetro dell'impresa. D'altra parte, tutelare la resilienza operativa del business significa presidiare l'intero ecosistema lungo cui si snodano le operations gestite da fornitori e partner, dalla catena di approvvigionamento fino alle fasi di distribuzione dei prodotti e di erogazione dei servizi ai clienti finali.
Ma come si attua, concretamente, una strategia di Risk Management Automation? Tutto comincia dalla creazione di un'infrastruttura digitale affidabile e dall'impostazione delle regole di base per una data governance finalizzata non tanto a migliorare la gestione del rischio in sé, quanto a potenziare la resilienza dei processi. Il distinguo è fondamentale se si punta a costruire un ecosistema coerente e realmente integrato, all'interno del quale il risk management non sia una funzione applicata (o, peggio, subordinata) allo sviluppo del business, ma costituisca un elemento essenziale della roadmap su cui fa leva la crescita di tutte le attività.
A questo punto occorre portare a fattor comune le esigenze, le istanze e le culture che contraddistinguono le diverse divisioni aziendali, traducendole in una serie di criteri tassonomici, definizioni e linee d'azione che risultino al tempo stesso precise, efficaci e semplici da recepire. Si tratta di un lavoro estremamente complesso, da condurre con cura per eliminare qualsiasi fraintendimento e per impostare formati che garantiscano un'esperienza d'uso intuitiva anche per utenti privi di competenze specifiche.
In altre parole, chi si occupa di magazzino deve poter essere in grado di riconoscere e segnalare eventuali criticità nei processi logistici alla stessa stregua, per esempio, di un responsabile marketing che ravvisa anomalie lungo il time-to-value di una campagna. E gli input che provengono dall'uno o dall'altro settore dovranno essere recepiti dal sistema in un flusso di dati omogeneo, che grazie alla tassonomia con cui sono state classificate le diverse tipologie di informazioni riesca a riconciliare le istanze e a identificare, laddove sussistano, correlazioni o rapporti di causa-effetto non immediatamente riscontrabili.
Per ottenere risultati di questo tipo attraverso la Risk Management Automation è indispensabile poter fare affidamento su una piattaforma integrata che non solo orchestri i dati in entrata e in uscita (fornendo le corrette attribuzioni ai vari operatori, evidenziando rischi potenziali e indicando possibili azioni per mitigare le minacce), ma che si adatti costantemente all'evoluzione del business e dei processi operativi nel contesto di scenari sempre più complessi e dinamici.