Was ist datengesteuertes Risikomanagement?

Beim datengesteuerten Risikomanagement sammeln und analysieren Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen und nutzen diese, um Probleme im Geschäftsbetrieb zu erkennen, zu prognostizieren und präventiv zu entschärfen. Der Einsatz von Daten, KI und maschinellem Lernen kann Unternehmen dabei helfen, zu entscheiden, welche Probleme bei den meisten Geschäftsaktivitäten auftreten könnten, um Lösungen zu entwickeln, bevor diese Probleme auftreten. Ein datengesteuerter Ansatz kann auch dazu beitragen, dass Manager, Mitarbeiter und Aktionäre in Bezug auf Geschäftsrisiken auf dem gleichen Stand sind. In unserer informationshungrigen Kultur ist es nur sinnvoll, Daten für das Risikomanagement zu nutzen – und in vielen Fällen kann dies den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Aufbau eines datengesteuerten Ansatzes

Obwohl der Begriff einfach klingen mag, ist die Aufgabe, einen datengesteuerten Ansatz für das Risikomanagement zu entwickeln, komplexer. Vielleicht sind Sie mit dem Risikomanagement vertraut, aber es gilt als relativ neue Praxis, Datenanalysen in Ihre Strategie zu integrieren. Oft kann die Datenanalyse Ineffizienzen, Bedrohungen, Fehler und Unsicherheiten besser aufdecken als menschliche Spekulationen. Für eine RISIKOMANAGEMENT-STRATEGIE müssen Unternehmen mehrere Datenquellen einbeziehen, um keine aufkommenden Probleme zu übersehen. Es gibt jedoch einige Dinge zu beachten, wenn Sie einen datengesteuerten Ansatz für Ihre Risikomanagementbewertung wählen.

Demokratisierung und Zugänglichkeit von Daten

Unabhängig davon, welche Datenquellen Sie verwenden, müssen Sie diese für alle am Risikomanagement und an den Lösungsprozessen Beteiligten leicht zugänglich machen. Datensilos bieten keinen großen Nutzen und können die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens beeinträchtigen. Wenn beispielsweise ein Risikomanager Zugriff auf diese Daten hat und ein potenzielles Problem aufzeigt, das von einer anderen Abteilung gelöst werden muss, sollte diese Abteilung auch auf diese Daten zugreifen können. Wenn dies nicht der Fall ist, sind die Daten nicht nur praktisch nutzlos, sondern es müssen auch mehr Ressourcen eingesetzt werden, um diese Daten zugänglich zu machen – und das alles, während das ursprüngliche Problem weiter schwelt. Der Prozess, allen, die es brauchen, Zugang zu den Daten zu verschaffen, wird im Wesentlichen DATA DEMOCRATIZATION genannt. In dem obigen Beispiel ist der Manager ein Torwächter, der den Informationsfluss behindert. Für ein reibungslos funktionierendes datengesteuertes Risikomanagement reicht es nicht aus, dass ausgewählte Personen die Passwörter zu den Datenquellen (oder der Software) besitzen, die zur Identifizierung von Risiken verwendet werden.

Daten verwenden

Sobald alle, die diese Daten benötigen, einfachen Zugang haben, müssen sie auch wissen, wie sie die Daten richtig interpretieren und in die Tat umsetzen können. Wenn niemand weiß, was die Informationen bedeuten, kann er sie auch nicht für seine Maßnahmen nutzen.

Daten abgleichen

Es ist wichtig, das Gesamtbild im Auge zu behalten, wenn Sie all die Informationen durchforsten. Um die Unternehmensziele vollständig zu unterstützen, müssen Sie verstehen, wie die einzelnen Daten miteinander zusammenhängen. Die Daten können zum Beispiel zeigen, dass die Produktproduktivität niedrig ist, aber sie können auch mit einem größeren Problem der Ineffizienz in der Lieferkette zusammenhängen.

Daten für das Risikomanagement nutzen

Zwischen der Suche nach den richtigen Tools und der Straffung Ihrer Strategie gibt es viele Möglichkeiten, wie Daten Ihre Risikomanagementprozesse unterstützen können.

Finden Sie die richtigen Werkzeuge

Ein wesentliches Instrument, das Sie für eine datengesteuerte Risikomanagementstrategie benötigen, ist ein RISK MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM (RMIS). Eine RMIS-Plattform ermöglicht es Unternehmen, das Schadenmanagement und die Berichterstattung über Vorfälle zu vereinfachen und zu automatisieren, wobei zusätzliche anpassbare Module für eine Vielzahl von Branchen zur Verfügung stehen. Ein RMIS kann Unternehmen beispielsweise dabei helfen, Verbindlichkeiten wie veraltete Systeme aufzuspüren, sich in komplizierten Versicherungspolicen zurechtzufinden und die Prozesse zur Risikoverfolgung zu vereinfachen. Die richtige Risikomanagement-Informationssystemlösung kann Ihre Datenprozesse umgestalten, indem sie verborgene Erkenntnisse in Ihren Risikodaten findet und Ergebnisse vorhersagt. Sobald ein RMIS in Ihre Risikomanagementstrategie integriert ist, kann es zur kontinuierlichen Überwachung der Unternehmensrisiken eingesetzt werden.

Datenerfassung ausweiten

Nun, da eine Grundlage geschaffen wurde, um Risiken zu ermitteln, müssen Sie Ihre Datenerfassung ausweiten, um eine umfassendere Risikomanagement-Datenbank aufzubauen. Sie werden Daten aus verschiedenen Quellen beziehen wollen, um einen GRÖSSEREN UND BESSEREN DATENPOL zu erhalten. Zu den Quellen, aus denen Sie Daten beziehen können, gehören Kundenfeedback, soziale Medien, Marketinganalysen, Daten zum Nutzerverhalten und von der Regierung generierte Daten wie Volkszählungen.

Strategisch messen

Einige Daten sind für Ihr Unternehmen vielleicht nicht von Nutzen, während andere Quellen für das Aufspüren von Fehlern im Geschäftsbetrieb entscheidend sein können. Der RISIKOMANAGER muss entscheiden, welche ANALYTIKEN am besten geeignet sind, um die spezifischen Risiken zu identifizieren, die mit der Art seines Geschäfts verbunden sind.

Teilen Sie Ihre Befunde

Die Daten, die Sie für Ihre Bewertung des Risikomanagements verwenden, sollten mit allen Personen geteilt werden, die an der Entwicklung von Lösungen für die Zukunft beteiligt sind. Dazu gehören Manager, Mitarbeiter und Interessengruppen. Außerdem müssen alle Daten für jeden, der am Geschäftsbetrieb beteiligt ist, leicht lesbar und verständlich sein. Fortgeschrittene Analysen sind für die meisten nicht leicht zu verstehen – es gibt jedoch Möglichkeiten, wie man unübersichtliche, unsystematische Daten besser verständlich machen kann, um sie in umsetzbare Lösungen zu verwandeln. Es ist leicht zu verstehen, wie Daten Ihre Bewertung des Risikomanagements verbessern können, aber zu wissen, welche Daten zu verwenden sind, kann kompliziert sein. Sobald Sie jedoch wissen, welche Daten Sie sammeln und nutzen sollten, kann Ihr Unternehmen in der Gewissheit florieren, dass Risiken erkannt und Lösungen umgehend umgesetzt werden können.