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Face à des risques systémiques complexes, traiter l’incertitude de manière simpliste génère une « précision fallacieuse ». Pour bâtir des analyses de risques robustes et auditables, ce cadre propose de catégoriser d'abord la nature de l'incertitude en distinguant l'aléatoire (variabilité intrinsèque) de l'épistémique (manque de connaissances), tout en prenant en compte l'ambiguïté et l'ignorance. Il s'appuie sur cinq familles méthodologiques — probabilistes, floues/d'évidence, qualitatives, graphiques et hybrides — dont le choix s'effectue via un parcours décisionnel en cinq étapes fondé sur la qualité des données et les besoins de gouvernance. Une checklist de documentation valide l'approche finale pour transformer la fragilité des connaissances en décisions résilientes.

"The article provides a short overview of methods for constructing mathematical models in the form of Bayesian Networks for modeling operational risks under conditions of uncertainty. Let’s provide the sequence of actions necessary for creating a model in the form of the network, methods for computing a probabilistic output in BN, and give examples of using the tool to solve practical problems of operational financial risk estimation."