Echtzeit-Datenanalyse für das Risikomanagement
Navex
von Anders Olson, Datenwissenschaftler bei Navex
Das dynamische Geschäftsumfeld fördert zudem die rasche Entstehung neuer Risiken, was die Umsetzung einer umfassenden Risikomanagementstrategie erschwert. Jede Geschäftsaktivität bringt dabei spezifische Risikostufen mit sich, die individuelle Maßnahmen erfordern.Übergreifende Technologien vereinheitlichen die Fälle und Risiken aller Geschäftseinheiten, etwa die interne Berichterstattung, die in Echtzeit einen Überblick über potenzielles Fehlverhalten bietet, das gegen verschiedene Vorschriften verstoßen kann, sowie Schulungen, Risikoscreenings von Drittparteien und mehr.
Auf diese Weise können Tools und Anleitungen bereitgestellt werden, die für ein agileres Risikomanagement erforderlich sind.
Besonders Compliance darf im Risikomanagement nicht vernachlässigt werden, da laut Compliance-Experten der Hauptgrund für den Einsatz von Technologie in der Risikominderung und nicht nur in der Erfüllung regulatorischer Anforderungen liegt.”
Ein ganzheitliches Compliance-Programm ist organisch, arbeitet in Echtzeit und trägt dazu bei, das Ziel des Managements operativer Risiken des Compliance-Programms zu erreichen.
Frühindikatoren für operative Risiken sind für ein proaktives Risikomanagement von entscheidender Bedeutung.”
Leistungsindikatoren (KPIs) wie Geräteausfallraten, Mitarbeiterfluktuation und Vorfallberichte können frühzeitig auf potenzielle Probleme hinweisen, z.B. der plötzliche Anstieg von Maschinenstillstandszeiten als Zeichen für Wartungsprobleme oder hohe Mitarbeiterfluktuation als Ergebnis problematischer Managementpraktiken.
Anders Olson ist Datenwissenschaftler bei Navex (Website). Olson begann seine Karriere im Management und im Bankwesen, bevor er als Senior Financial Analyst bei Vacasa und als Operations Research Analyst bei der Bank of America tätig war. Im Jahr 2020 machte er seine Leidenschaft für Datenwissenschaft zu einem Vollzeitjob und wechselte zu Navex, wo er die Herausforderung annahm, der erste Datenwissenschaftler des Unternehmens zu werden.Auch Datenanalyse- und Reporting-Tools spielen eine wichtige Rolle für ein reibungsloses und erfolgreiches operatives Risikomanagement.”
Sie ermöglichen die Erkennung von Trends, die Vorhersage potenzieller Risiken und deren effektive Bewältigung. Besonders wirkungsvoll sind diese Werkzeuge, wenn sie durch anpassbare Dashboards und Berichte ergänzt werden, die verwertbare Informationen zur fundierten Entscheidungsfindung bereitstellen.
Statistische Modelle (z.B. die Regressionsanalyse) können Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen identifizieren und zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen. Andere Algorithmen für maschinelles Lernen (z.B. Entscheidungsbäume, Anomalieerkennung und neuronale Netzwerke), erkennen ungewöhnliche Muster in Echtzeit-Datenströmen und decken Risiken auf. Techniken wie Monte-Carlo-Simulationen modellieren verschiedene Szenarien und bewerten die potenziellen Auswirkungen verschiedener Risiken auf das Unternehmen. Automatisierte Reaktionen ermöglichen Unternehmen schnelles Handeln.
Eine effektive Risikobewertung und Risikominderungsstrategie in Echtzeit erfordert eine ständige, proaktive Überwachung, um aufkommende und sich ändernde Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.”
Beispielsweise kann ein internes Meldesystem das erste Signal für einen Verstoß gegen Sanktionen oder Vorschriften sein. Diese erste Verteidigungslinie generiert Echtzeitdaten, die auf Risiken hinweisen und zur Meldung von Vorfällen sowie zur besseren Identifizierung, Evaluation, Eindämmung und Überwachung künftiger Risiken genutzt werden können.
Um sicherzustellen, dass die Daten in Echtzeit erfasst und verarbeitet werden, ist es wichtig, effiziente Datenerfassungsmethoden wie Änderungsdatenerfassung und Nachrichtenwarteschlangen zu verwenden.”
Entscheidungsträger können auch den Einsatz von Datenverarbeitungsplattformen erwägen, um die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit zu ermöglichen und Datenmodelle wie Zeitreihendatenbanken sorgfältig zu gestalten, um die Speicherung und den Abruf von Live-Daten für die Analyse zu erleichtern.
Die Zukunft des Risikomanagements liegt in KI-gestützten Systemen, die große Datenmengen in Echtzeit analysieren und potenzielle Risiken genauer identifizieren können.”
Live-Dashboards und Monitoring-Tools bieten visuelle Darstellungen wichtiger Kennzahlen und Trends, damit die Beteiligten schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Geschwindigkeit ist jedoch nicht alles, da die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Entscheidungsträgern für eine effektive Risikominderung entscheidend ist. Durch Agilität und kontinuierliche Anpassung an neue Bedrohungen können Unternehmen ihre Resilienz verbessern und ihren langfristigen Erfolg sichern.Anders Olson, Navex
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