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GCRI · Gestione del rischio sistemico

Identificazione e tassonomia dei rischi

Risks that are not named are not managed. Identification finds the hazards, threats, vulnerabilities and consequences that matter, and a taxonomy gives them shared names and classes so that registers can be compared, aggregated and linked. This page sets out how identification works, where taxonomies help and where they hide interconnection, and the reference vocabularies that make one register readable beside another.

01Canvas

Come si svolge il lavoro.

sistemi · intorno a questo temaIllustrativo

Registro dei rischi

Identification and risk taxonomy · Enterprise A · Review cycle Q3

Tre rischi oltre la propensione al rischioGCRI · Gestione del rischio sistemico

Rischio residuo

probabilità × impatto, rischi per cella

Numero di rischi per cella. L'ombreggiatura segue le fasce di propensione.

Sopra la propensione

Concentrazione dei fornitoriApprovvigionamentoAlto▲ 1
Allagamento dei data centerOperazioniAlto▲ 0
Errore di modello nella determinazione dei prezziFinanzaMedio▲ 0
Perdita di personale chiavePopolazioneMedio▼ 0

Processo di gestione del rischio, secondo la norma internazionale

  1. Ambito, contesto, criteriinsieme
  2. Identificaretassonomia
  3. Analizzareprobabilità · impatto
  4. Valutarerispetto alla propensione
  5. Trattarepiani
  6. Monitoraggio e riesameKRI
  7. Registrare e riferireconsiglio

Azioni di trattamento

  1. T-11Componente critico a doppia fonteResponsabile: approvvigionamenti · in ritardo4 g di ritardo
  2. T-14Spostare il sito di backup sopra il livello di inondazioneResponsabile: operazioniscade tra 28 g
  3. T-17Validazione indipendente dei modelliResponsabile: finanzascade tra 27 g
Risk register: the screen’s structure, terms and states for Identification and risk taxonomy.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.

Fig.Registro dei rischi: nomi di esempio e valori illustrativi, non un registro né un sistema attivo.

02La domanda

Identification and risk taxonomy: how the risk develops.

Identificazione dei rischi beyond registers. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Meccanismo

Identification follows experience

Workshops and registers list the risks people have seen before. Novel, slow or cross-sector risks are under-identified unless horizon scanning, scenario work and external sources are used deliberately.

Meccanismo

Categories set what is seen

A taxonomy that sorts risks into separate boxes, such as operational, financial and strategic, can hide the links between them. Risks that span categories are split or counted twice.

Meccanismo

Names differ between registers

Two organisations describe the same hazard in different terms and at different levels of detail. Without a shared reference vocabulary, their registers cannot be combined into a picture of shared exposure.

Meccanismo

Registers go stale

A register reviewed once a year misses emerging risks and keeps retired ones. Without triggers for review, the list drifts away from the organisation’s real exposure.

03Geografia

Pericoli ed esposizione in Asia.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Pericoli ed esposizione, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornitore
NASA LANCE FIRMS
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-13
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Rilevamenti satellitari di hot spot per il giorno indicato, comprese fiaccole di gas e calore industriale; non è un incendio confermato, un rapporto di incidente né un'allerta.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Pericoli ed esposizione, inquadrati sull'Asia.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) della NASA, prodotto incendi attivi VIIRS 375 m, NASA LANCE; tile vettoriali tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli facoltativi (11 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Incendi attivi e anomalie termiche: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026

04Tra i domini

A taxonomy decides which cross-domain risks are seen at all.

05Simulatore

Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.

Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, collegati da un ciclo di crescita rinforzante, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra l'Asia; il modello stesso non è legato a un luogo.

Comandi

Crescita della pressione
6,0% all'anno
Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
4,0% all'anno
Risposta degli investimenti alla pressione percepita
20%
Ritardo di percezione
4.0 anni
Soglia critica della pressione
60 indici
Amplificazione oltre la soglia
2,0 volte
Anni simulati
50 anni

Letture

Pressione massima
113 indici
Capacità alla fine
Indice 186
Anni sopra la soglia
15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
AnnoPressioneCapacitàPercepito
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Metodi

  1. Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Stock, flussi, ritardi e una soglia di non ritorno. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: dinamica dei sistemi (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transizioni critiche e punti di non ritorno (Scheffer e altri (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagramma dei cicli causali (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
06Indicatori

Cosa viene misurato e con quale accuratezza.

Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
Register entries mapped to a reference taxonomypercent of entriesper revisioneRegistro dei rischiRIPORTATO
Emerging risks addedcount per review cycleper revisioneHorizon scanning schedeRIPORTATO
Risks spanning more than one categoryconteggioper revisioneRisk register with linked categoriesRIPORTATO
Time since last register reviewmesicontinuoRegister metadataOSSERVATO
Hazards covered against a reference listpercent of applicable hazard profilesannualeComparison with UNDRR-ISC Hazard Information ProfilesSTIMATO
External sources consulted in identificationcount by typeper revisioneIdentification method recordDICHIARATO
07Simulatore di gemello e cascata

Model identification and risk taxonomy as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Rischio sistemico e globale: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.

Pericoli

  • Cedimento di diga
  • Contagio finanziario
  • Alluvione fluviale (innescato a valle)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Sfollamenti di massa (innescati a valle)
  • Blackout diffuso (innescato a valle)
  • Carenza di approvvigionamento idrico (innescata a valle)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NS-14 Conformità e corrispondenza con standard esterni
  • NRS-H120 Famiglia di pericoli: fragilità strutturale dei sistemi interconnessi (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Rischio sistemico e a cascata
  • NRS-H61 Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)

Osservazione

  • INFORM Risk Index (indicato come riferimento)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Servizi di dati del FMI (WEO, IFS, FSI tramite SDMX) (elencati come riferimento)
  • Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale
  • Cruscotto macroeconomico

Geografia di esempio

  • Bangladesh: 134 celle esagonali
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
  • Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
08Fonti

Da dove provengono le evidenze.

Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
Profili informativi sui pericoli UNDRR-ISCStandard definitions and descriptions of hazards across natural, technological, biological and societal clustersPublic, UNDRR and ISC terms of use
UNDRR terminology on disaster riduzione del rischioAgreed definitions of hazard, exposure, vulnerability, capacity and related termsPubblico, condizioni d'uso delle Nazioni Unite
National risk registers and national risk assessmentsGovernment-published lists of risks with their descriptions and assessment approachPublic records, licence per government (UK under Open Government Licence)
IEC 31010 Tecniche di valutazione del rischio techniquesDescriptions of identification techniques such as checklists, HAZOP and scenario analysisLicensed standard, purchase required
IRDR Peril Classification and Hazard GlossaryA hierarchical classification of perils used in loss databasesPublic, IRDR terms of use (to check)
09Metodi ed evidenze

How identification and risk taxonomy is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello, equazioni e ipotesi

The model structure used for identification and risk taxonomy, the assumptions it makes and how each is tested.

Rischio dell'elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di risposta
Perdita annua attesaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pk
Sistemi accoppiatixt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
IpotesiPerché è realizzatoCome viene testato
Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un eventoMantiene trattabile l'integrale delle perditeConfrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte
Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamentoConsente agli shock di propagarsi attraverso APerturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare
Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altroLe curve locali sono raramente disponibiliValidare rispetto alle perdite osservate, dove esistono
Input
set di dati versionati con provenienza
Risultati
distribuzioni, mai valori singoli
Codice
pubblicato con la scheda del modello e i test
Riproduzione
stessi dati, codice, ambiente e seed
Formulazioni standard del rischio e dello spazio degli stati; le ipotesi elencate sono tipiche del metodo, dichiarate per la revisione, non risultati.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
10Decisioni

Chi decide, e a cosa servono le evidenze.

rischio sistemico Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Chi decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
Chief risk officers and risk teamsWhich taxonomy the register should follow, and how emerging risks enter itCrosswalks; register health checks; identification protocols
Nazionale valutazione del rischio teamsWhich hazards and threats belong in the national registerCoverage against reference hazard profiles; peer register comparison
Regolatori di settoreWhich risk classes regulated entities must report in a common formatTaxonomy options with their mapping to existing reporting

Output prodotti da questo argomento

  • Crosswalks between organisational registers and reference hazard profiles
  • Identification protocols that combine workshops, horizon scanning and external data
  • Linked taxonomies that record dependencies between risk classes
  • Register health checks covering completeness, ownership and review dates
11Questioni centrali

What identification experts ask.

  • What risks do we face that do not fit neatly into any category of our taxonomy?
  • Which risks share causes or pathways, even though they sit in different parts of the register?
  • What has changed in our environment, technology or dependencies since the register was last rebuilt?
  • Whose knowledge is missing: front-line staff, suppliers, affected communities?
12Meccanismi

Why risks are missed.

Identification fails less from lack of effort than from the way organisations are built. Registers mirror the organisation chart, so each unit reports the risks it owns and few report the risks that arise between units or outside the organisation altogether.

Silos

Categories hide links

A taxonomy that separates operational, financial and strategic risks can hide a single cause behind all three.

Inertia

Registers age

Registers are updated incrementally and drift away from how the organisation and its environment actually work.

Bias

Familiarity and optimism

People overweight recent and vivid events and underweight unfamiliar ones.

13Metodi e limiti

How risks are found and organised.

  1. 01

    Risk ontology

    A formal structure of concepts and relationships, such as cause, event, consequence and control, that lets risks be linked rather than only listed. Building one takes sustained effort and agreement on terms.

  2. 02

    Causal mapping

    Bow-tie diagrams, fault trees and causal loop diagrams expose shared causes and pathways. They are only as complete as the knowledge of those who build them.

  3. 03

    Horizon scanning

    Structured search for weak signals of rischi emergenti. It produces many false alarms and needs disciplined follow-up.

  4. 04

    Structured workshops

    Pre-mortems, red teams and cross-functional reviews widen perspective. Group dynamics can still suppress dissent.

14Metodi

Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.

  1. Analisi delle decisioni in condizioni di incertezzaScelta dei trattamenti multicriterio · Alberi decisionali per piani di contingenzaApplicato qui
  2. Scienza delle reti e contagioMappatura delle reti di dipendenza · Centralità e concentrazione · Simulazione della propagazione dei guastiApplicato qui
  3. Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliPropagazione dell'incertezza degli input · Distinzione tra tipi di incertezza · Inquadramento dell'incertezza profondaApplicato qui
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.

16Domande

Domande e risposte.

What is a risk taxonomy?
A structured set of risk names and categories, often hierarchical, used so that risks are described consistently across an organisation or between organisations.
Why use the UNDRR-ISC Hazard Information Profiles?
They give agreed definitions for hundreds of hazards, which lets national and organisational registers describe the same hazard in the same terms and supports comparison and data exchange.
How often should a risk register be reviewed?
On a fixed cycle set by the organisation and also when triggers occur, such as a major incident, a new activity, a change in a dependency or new external evidence.
What is the difference between a taxonomy and an ontology?
A taxonomy sorts risks into categories. An ontology also records relationships, such as which events share a cause or which controls address several risks, so that links can be analysed.
How often should a register be rebuilt rather than updated?
There is no fixed rule. A rebuild is warranted when the organisation, its dependencies or its environment change substantially.
Can the platform review my register?
No. It publishes methods that organisations can apply themselves.
RapportiContribuisci

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Rapporti is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIGestione dei rischi sistemiciScenari e stress testMetodi e aspetti tecniciPortafoglio e prontezza
Gestione dei rischi sistemici

Porta un metodo, un set di dati o una domanda.

Informazioni e richieste sono aperte oggi. Una richiesta riceve un riferimento e indica il passo successivo; candidature, pagamenti, assegnazioni di calcolo e registrazioni si aprono solo quando esistono il team, le condizioni e la capacità di revisione.