Es ist ein poetischer Gedanke. Ein Schmetterling schlägt in Brasilien mit den Flügeln und löst eine Reihe von atmosphärischen Ereignissen aus, die schließlich einen Tornado in Texas auslösen.
In der Tat spielt es keine Rolle, wie wild ein Käfer in Rio mit den Flügeln schlägt: Er wird niemals einen Sturm in Houston auslösen. Aber als Teil der Chaostheorie bietet der Schmetterlingseffekt eine schöne Erklärung für die Art und Weise, wie eine winzige Veränderung in einem Teil eines Systems einen massiven Effekt irgendwo anders auslösen kann. Und das ist etwas, das Unternehmen – insbesondere Versicherungs- und Finanzdienstleistungsunternehmen – auf eigene Gefahr ignorieren. Was in einem Bereich geschieht, kann anderswo schwerwiegende Auswirkungen haben und sich letztlich auf das Ergebnis auswirken. Der Trick besteht darin, dies vorherzusehen.
Nehmen Sie den Fehlverkauf von PPI. Das Versäumnis, schwache Prozesse zu erkennen und persönliches Verhalten zu kontrollieren, hat den Kreditgebern Jahre später hohe Rechnungen eingebracht. Es kann schwierig sein, eine einzelne Entscheidung oder einen Vorfall mit den Folgekosten für das Unternehmen in Verbindung zu bringen, vor allem, wenn so viele Abteilungsdaten in unverbundenen Silos lagern. Aber die leitenden Angestellten brauchen diese Informationen – und Sie als Risikoteam wissen, wie Sie sie liefern können. Tatsache ist, dass jedes Finanzdienstleistungsunternehmen, das über ein anständiges, unternehmensweites Risiko- und Ereignisverwaltungssystem verfügt, alle relevanten Daten zur Hand hat. Sie müssen nur wissen, wie sie diese nutzen können. Hier kommt das Risikoteam ins Spiel. Das Risikomanagementsystem sammelt Daten über operationelle Risiken, die Wirksamkeit von Kontrollen, die Ergebnisse von Bewertungen, Vorfälle, Beinaheunfälle und vieles mehr, und zwar für das gesamte Unternehmen.
Die Qualität der Daten und die Art und Weise, wie Sie sie nutzen, machen den wahren Unterschied im Hinblick auf den Geschäftswert aus. Verbinden Sie die Punkte und geben Sie Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, die weniger offensichtlichen, aber potenziell geschäftskritischen Auswirkungen von Entscheidungen und Vorfällen vorherzusagen.
Mit Hilfe von Tools der künstlichen Intelligenz zur Analyse von Risikodaten haben wir einige interessante und oft unerwartete Verbindungen zwischen Vorfällen, Aktionen, Risikobewertungen und Geschäftskosten gefunden. Diese prädiktiven Erkenntnisse sind von unschätzbarem Wert für Unternehmensleiter, die ihren nächsten strategischen Schritt planen.
Predictive Risk Insight beginnt mit besseren Daten
Die Herausforderung für Risikomanager, relevante und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, beginnt bei den Daten. Und der Weg zu besseren Daten beginnt mit der unternehmensweiten Einführung und Nutzung eines Risikosystems, das intuitiv, für die einzelnen Benutzer relevant und anpassungsfähig ist. Alex Atkinson von der FCA meint dazu: „Wir sind problemlos in der Lage, kleinere Änderungen selbst vorzunehmen, wenn wir von den Aufsichtsbehörden an der vordersten Front Feedback erhalten. Dinge wie das Ändern von Feldnamen, das Hinzufügen von Feldern oder das Anpassen von Arbeitsabläufen haben dazu beigetragen, dass die Benutzer das System besser einhalten und es auf breiter Basis angenommen wird.“ Fast jedes unternehmensweite Risikomanagementsystem erfüllt die Standardanforderungen an die Compliance. Aber das richtige System kann noch viel mehr.
