Представим, что банку нужно доработать и выпустить ключевое обновление для мобильного приложения.

Первым делом выписываем список негативных вариантов развития событий. Затем присваиваем каждому риску вероятность возникновения и степень тяжести последствий:

❌Сбои в интеграции с внутренними системами банка или внешними сервисами. ❌Несоответствие требованиям безопасности. ❌Задержка выпуска обновления. ❌Новые функции могут быть непонятны пользователям. ❌Низкий спрос на новые функции.

Например, вероятность возникновения риска «Сбои в интеграции» крайне не высока. Так как команда тестирования однозначно будет проверять этот момент. Вероятность возникновения этой ошибки после релиза – где-то между невозможно и возможно.

А с другой стороны, цена этой ошибки очень высока, потому что клиентам критически важно чтобы приложение имело интеграции с платежными сервисами, ведь иначе оно становиться бесполезно и банк теряет деньги и лояльность клиентов. Поэтому степень негативных последствий в случае возникновения события – сильная.

На основе этого метода, можно также построить матрицу рисков. Матрица рисков по сути просто более наглядный вариант такого списка. Она помогает расставить приоритеты среди рисков визуально. Это дает четкое представление, на что нужно обратить внимание в первую очередь. Также это можно сделать в Excel буквально за 5 минут.

Подробнее о других способах управления рисками читайте в статье, также там можно скачать шаблон матрицы рисков в Excel.