Die Berechnung von Geschäftsentscheidungen durch algorithmische Risikoermittlung ist nicht ohne Risiken. Da immer mehr Daten zur Verfügung stehen, gibt es fast unendlich viele Möglichkeiten, um das Risikoniveau zu bestimmen. Das kann schnell überwältigend werden – und zu einer „DATA ANALYSIS PARALYSIS“ führen. Es gibt jedoch Möglichkeiten, Daten für sich arbeiten zu lassen. Jede potenziell risikoreiche Entscheidung in einem Unternehmen sollte unter Berücksichtigung datengestützter Überlegungen getroffen werden. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens gibt es mehr Möglichkeiten als je zuvor, an Daten zu gelangen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Maschinen die mit einer Aufgabe verbundenen Daten verarbeiten, diese Daten analysieren und dann diese Analyse nutzen, um die Ausführung der ursprünglichen Aufgabe zu verändern und zu optimieren – alles ohne menschliches Zutun. Auf diese Weise können Menschen KI nutzen, um Entscheidungen in verschiedenen Bereichen eines Unternehmens jeder Größe zu treffen, was zu besseren oder bevorzugten Ergebnissen führt.

Risikomanagement verstehen

Jeder Schritt, den ein Unternehmen unternimmt, kann riskant sein. Wenn eine falsche Entscheidung getroffen wird, machen sich die Auswirkungen am deutlichsten in Form von Umsatzeinbußen bemerkbar. Es gibt fünf Arten von Risiken im Geschäftsleben:

  • Strategisch – der ursprüngliche Geschäftsplan und alle Änderungen der Strategie, die im Laufe des Lebenszyklus eines Unternehmens vorgenommen werden;
  • Finanziell – die Investitionen und geschäftlichen Unternehmungen, die zu Krediten, Einkommensverlusten oder -gewinnen, Konkursen oder anderen finanziellen Situationen führen;
  • Operativ – die internen Prozesse, nach denen ein Unternehmen arbeitet;
  • Compliance – die Einhaltung von Regeln und Vorschriften, die die rechtliche Stellung eines Unternehmens bestimmen;
  • Reputation – die öffentliche Wahrnehmung eines Unternehmens und jegliche Bedrohung seines guten Rufs.

Alle oben genannten GESCHÄFTSRISIKEN MÜSSEN gemanagt werden, da sie sonst zu Umsatzeinbußen oder sogar zur Geschäftsaufgabe führen können. Zum Glück gibt es integrierte Risikomanagement-Software, die Ihnen hilft, Risiken zu berechnen und Ergebnisse vorherzusagen. Damit werden alle Daten Ihres Unternehmens konsolidiert, so dass Sie Risiken auf folgende Weise identifizieren, priorisieren und überwachen können.

1. Strategische Planung

Alle Unternehmen beginnen mit einer Strategie in irgendeiner Form. Wenn diese Strategie nicht mit dem Wachstum des Unternehmens aktualisiert wird, können sich Fehler einschleichen und das Geschäft negativ beeinflussen. Dies ist nicht sofort offensichtlich, und es kann einige Versuche und Fehler erfordern, um herauszufinden, wo die Strategie überarbeitet werden muss. Einige Beispiele dafür, wie man strategisches Wachstum mit Hilfe von datengesteuertem Risikomanagement fördern kann, sind:

  • Kalkulierte Pivots auf der Grundlage von Angebot und Nachfrage;
  • Aufdeckung von Betrug, Untersuchung der Quelle und Vermeidung künftiger Missgeschicke;
  • Aktualisierung der Technologie auf der Grundlage des Geschäftsumfelds;
  • Strategischer Zusammenschluss mit einem anderen Unternehmen auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten und prognostizierten Branchentrends.

Es ist normal, dass Sie Ihre Geschäftsstrategie im Laufe der Jahre anpassen. Trends und Ziele werden sich ändern, aber es gibt erkennbare Muster, je länger Sie im Geschäft sind. Der Einsatz von maschinellem Lernen informiert Sie einfach über Ihre nächsten Schritte mit datengesteuerten Argumenten. Anstatt sich auf einen Vertrauensvorschuss einzulassen, können Ihnen KI-Risikomanagementplattformen auf der Grundlage tatsächlicher Datenmuster die beste Vorgehensweise aufzeigen.

2. Finanzielle Vorhersage

Das Finanzwesen ist der Bereich des Geschäfts, der die offensichtlichsten Auswirkungen hat. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie die riesigen Mengen an Finanzdaten, die Ihr Unternehmen erfasst, zu etwas Sinnvollem und Handlungsfähigem verdichten. Hier finden Sie einige der besten Anwendungen für maschinelles Lernen, um finanzielle Risiken zu mindern:

  • Vorhersage von Marktzinsschwankungen;
  • Berechnung des Cashflows und Vorbereitung auf Veränderungen;
  • Analysieren Sie das internationale Engagement und die Vermögenswerte, um Lieferanten zu verwalten und Finanzprognosen zu erstellen;
  • Automatisieren Sie Handel, Geschäfte und Verkäufe;
  • Ausarbeitung und Ausführung von Verträgen;
  • Automatische und optimierte Versicherungserneuerungen;
  • Erstellung automatischer Berichte zur Bewertung der finanziellen Gesundheit;
  • Erstellung von Kostenverteilungsberichten für die Geschäftsabteilungen.

Natürlich wird die Finanzplanung in jedem Unternehmen anders aussehen. Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen kann jedoch verschiedene Prozesse rationalisieren und Einsparpotenziale aufzeigen. Das kann sich summieren und auf lange Sicht einen großen Unterschied machen. Finanzielle Überlegungen überschneiden sich auch mit operativen Entscheidungen.

3. Betriebsführung

Die internen Abläufe eines Unternehmens sind genauso wichtig wie – wenn nicht sogar wichtiger – als die externen Verkäufe und Abläufe. Maschinelles Lernen kann helfen, Ihr Unternehmen in eine gut geölte Maschine zu verwandeln. Einige Beispiele für Abläufe, die rationalisiert werden können, sind:

  • Schadenanalyse mit Hilfe einer Schadenverwaltungssoftware;
  • Automatisierte Warenproduktion;
  • Qualitätssicherung;
  • Management der Lieferkette;
  • Geräteüberwachung und vorausschauende Wartung.

Ein Betriebsrisiko entsteht in der Regel, wenn Geräte, Kunden oder Lieferanten Ihrem Unternehmen einen finanziellen Schaden zufügen. Dabei kann es sich um Maschinenausfälle handeln, die teuer zu reparieren sind, oder um Kunden, die Ansprüche gegen Ihr Unternehmen erheben. In jedem Fall können Sie mit maschinellem Lernen Daten aus der Vergangenheit analysieren und herausfinden, wie Sie am effektivsten mit solchen Situationen umgehen können.

4. Cybersicherheit & Reduzierung von IT-Bedrohungen

Mit der Verfeinerung der Technologie steigt auch das Risiko. Äußere Bedrohungen gehen von fortschrittlicheren Hackern, Viren und Problemen aus. Maschinelles Lernen kann Ihnen zeigen, wo Sie nach diesen Problemen Ausschau halten müssen. Einige Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen die Cybersicherheit verbessern kann, sind:

  • Analyse von Cloud-Diensten von Drittanbietern zur Bewertung von Sicherheitsrisiken;
  • Bewertung vergangener Cyberangriffe und Vorhersage des Risikos in ähnlichen Situationen;
  • VERWENDUNG VON MUSTERERKENNUNG ZUR ABWEHR VON CYBER-BEDROHUNGEN;
  • Durchführung von Penetrationskartierungen zur Identifizierung von Hintertüren oder eindringbaren Bereichen.

Sobald Sie verstehen, wie Cyberbedrohungen entstehen, sind Sie besser gerüstet, sie zu vereiteln. Maschinelles Lernen ist nützlich, um erkennbare Muster aufzuspüren, die auf Cybersicherheitsprobleme hindeuten. Wenn es Lücken in Ihrem Sicherheitssystem gibt, wird maschinelles Lernen diese aufdecken. Mit KI können Sie auch Systemtests und -wartung automatisieren, so dass Sie keine wertvolle Zeit verpassen.

5. Software für das Personalwesen & Automatisierung

Die Diskussionen über Software für das Personalwesen (HR) sind sehr vielfältig. Es ist jedoch unbestreitbar, dass HR-Software die Personalbeschaffung aufwertet – aber das ist noch nicht alles. Maschinelles Lernen und KI können den Personalabteilungen helfen:

  • Vorhersage des Erfolgspotenzials potenzieller Mitarbeiter;
  • Automatisieren und Optimieren von Onboarding-Prozessen;
  • Praktischer Zugang zu Informationen über Schadensfälle und Informationen über den Umgang mit Ansprüchen von Mitarbeitern;
  • Analyse von Austrittsgesprächen zur Ermittlung von Trends, die dann als Grundlage für Prozesse dienen können;
  • Nutzen Sie das Leistungsmanagement, um Indikatoren für niedrige – oder günstige – Mitarbeiterleistungen zu identifizieren.

Durch die Einsparung von Zeit für monotone HR-Aufgaben – wie das Durchsuchen von Lebensläufen – können sich die HR-Mitarbeiter auf wichtigere Aspekte konzentrieren. Die Mitarbeiter sind wahrscheinlich zufriedener mit der Personalabteilung, wenn sie Zeit haben, sich auf die Arbeitskräfte zu konzentrieren, die sie verdienen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen die besten Mitarbeiter für eine Stelle identifizieren – was zu weniger Fluktuation und höheren Einnahmen führt.

6. Marketing-Analytik & gezielte Kampagnen

Marketingfachleute wissen, wie wichtig es ist, ihre Zielgruppe zu ANALYSIEREN. Anstatt einfach zu raten, worauf die Verbraucher reagieren werden, sagen KI und maschinelles Lernen positive Reaktionen auf der Grundlage früherer Daten voraus. Die Datenanalyse im Marketing kann Unternehmen zum Beispiel dabei helfen:

  • Identifizierung der Engagement-Raten für verschiedene Arten von Inhalten;
  • Analysieren Sie, wonach potenzielle Kunden suchen, was sie brauchen und wollen;
  • Identifizierung von Lücken bei Angebot und Nachfrage;
  • Vorhersage von Bedrohungen für den Ruf und Vorschläge zur Wahrung des Gesichts und zur Bewältigung von Problemen;
  • Automatische Ausrichtung auf wichtige demografische Gruppen.

Wenn Sie mehr über potenzielle und aktuelle Kunden erfahren, erhalten Sie Einblicke in das, was funktioniert und was ein wenig optimiert werden könnte. Suchmaschinen, soziale Plattformen und Ihre Website können Aufschluss darüber geben, wie die Verbraucher Ihre Marke wahrnehmen. Das maschinelle Lernen kann diese Daten in ein verdauliches Format komprimieren. Auf diese Weise können Marketingabteilungen Anzeigen und öffentlichkeitswirksame Botschaften maßschneidern, um besser vorhersehbare Ergebnisse zu erzielen. Maschinelles Lernen ist eine wertvolle Ressource für alle Unternehmen – ob groß, klein oder mittelgroß. Wenn es richtig eingesetzt wird, können Sie viel Zeit und Geld sparen. Die Beseitigung von Verzerrungen und die Verfolgung der richtigen KPIs wird Ihrem Unternehmen helfen, auch in schwierigen Zeiten über Wasser zu bleiben.

Nächste Schritte

Wenn Sie mehr über das Analytics-Angebot von Riskonnect erfahren möchten, kontaktieren Sie bitte VINAY KARLE.