An Evolving Risk Landscape: Insights from a Decade of Surveys of Executives and Risk Professionals
Notice bibliographique
Résumé
We report on the results obtained from ten annual surveys of global business executives on their perceptions of the most significant risks facing their organizations in the ensuing calendar year. These surveys of C-suite executives, directors and other risk professionals elicit their concerns about risks that may affect their organization’s success over the near-term horizon (i.e., the next calendar year). After a decade, we believe these results provide an opportunity to examine how the global risk landscape has evolved. In addition, two additional survey questions allow us to examine how these executives view the overall risk context and how enterprise risk management (ERM) is deployed and augmented in the face of an escalating risk environment. On average, we find that executives view the risk landscape they face as persistently risky over the ten-year period, even during the relatively robust economic environments for much of that time frame. Two industries report much more volatility in their risk environments, with respondents from the Healthcare sector and in Technology, Media and Telecommunications acknowledging the largest volatility. We also observe an increase in entities’ decisions to devote more time and resources to risk management over the ten-year period, suggesting that ERM has become an essential mechanism for organizational success. Our goal is to highlight the realities of constantly changing risk conditions and how context (e.g., industry and time) is an important distinguishing factor that affects an organization’s given risk profile, which is relevant to both executives and academics. Collectively, our findings emphasize the importance of understanding the ever-changing context of an organization’s environment, that risk identification must be an ongoing process, and that there is no “one-size-fits-all” approach to risk governance. We believe all this signals the importance of future research to help organizations respond with robust risk governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».