Störungen in Lieferketten bedrohen Banken: KI‑Lösungen können es verhindern
Erinnern Sie sich noch daran, als die BaFin gegenüber der Greensill Bank ein Veräußerungs- und Zahlungsverbot erlassen hat? Der Grund: Es bestand die unmittelbare Gefahr, dass sich die Bank überschuldet – wegen Lieferketten. Die Greensill-Gruppe ist ein Anbieter von kurzfristigen Finanzierungslösungen zur Lieferkettenfinanzierung von Industrieunternehmen. In Anbetracht der Tatsache, dass Bedrohungen in der Lieferkette immer häufiger auftreten, wird es Finanzinstituten nicht verziehen, wenn sie deren Auswirkungen nicht vorhersehen. Dies wird auch von entsprechenden Behörden wesentlich stärker verfolgt werden.
von Jennifer Bisceglie, CEO Interos
Heute finden sich Finanzunternehmen als Verknüpfungspunkt komplexer und ausgedehnter Lieferketten wieder.Zwischenzeitlich wurden essenzielle Funktionen ausgelagert – an FinTechs oder Joint Ventures. Mit dieser dramatischen Abhängigkeit von Dritten haben auch die Risiken zugenommen. Wie aus unserem jüngsten Global Supply Chain Report hervorgeht, entgehen durch Unterbrechungen in der Lieferkette jedem Unternehmen Einnahmen von durchschnittlich etwa 184 Millionen Dollar pro Jahr an.
Dies zeigt, dass herkömmliche Ansätze für das Risikomanagement wie Point-in-Time Umfragen und Excel-Sheets in dieser neuen Landschaft nicht mehr ausreichen. In der Tat überwachen nur 34 % der Risiko- und Lieferkettenmanager in Europa und den USA ihre globale Lieferkette kontinuierlich. Das bedeutet, dass die Mehrheit der Unternehmen mit großen Lücken bei der Transparenz ihrer Zulieferer und den Lösungen zur Risikominderung arbeitet.
Ein weiterer Aspekt, den Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit einem umfangreichen Netzwerk von Lieferanten und Partnern oft übersehen, ist, dass sie nicht genau wissen, mit wem sie tatsächlich ins Geschäft kommen. Einige Lieferanten sind vielleicht zwielichtig, aber auch vertrauenswürdige Lieferanten sind Veränderungen unterworfen. Von Datenschutzverletzungen über Änderungen der Eigentümerschaft bis hin zur Verschlechterung der finanziellen Situation eines Lieferanten können sich die Umstände jederzeit ändern und ein Unternehmen über Nacht in Gefahr bringen.
Durch die Umstellung auf automatisierte Lösungen können Unternehmen die enorme Menge an Lieferanteninformationen und die damit verbundenen Risiken in Echtzeit verfolgen, was bei manuellen Verfahren Wochen oder Monate dauert.”
Technische Anforderungen für betriebliche Resilienz
Um betriebliche Resilienz zu erreichen, benötigen Organisationen Tools, die Folgendes können:
- Lieferanten sofort und automatisch abbilden
Auf diese Weise lässt sich feststellen, wer sich in der Lieferkette befindet – möglicherweise bis zur n-ten Ebene – um zu entscheiden, ob diese Beziehungen hilfreich sind oder ein Risiko darstellen. - Kontinuierliche Überwachung von Veränderungen im Risikoprofil, bevor der Betrieb beeinträchtigt wird
Dies ermöglicht die Bewertung von Zulieferern im Hinblick auf mehrere Risikofaktoren wie Finanzen, Cybersicherheit, Geopolitik, Vorschriften in Bezug auf Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG), aber auch die Verfolgung globaler Ereignisse, die sich auf den Betrieb von Zulieferern (und deren Zulieferern) auswirken könnten, und den Erhalt von Warnmeldungen über die wichtigsten Veränderungen. - Modellierung erwarteter oder tatsächlicher Veränderungen in der erweiterten Lieferkette
Dies trägt dazu bei, Risiken zu verringern und die Unternehmensleistung zu verbessern.
Um erweiterte Lieferketten erfolgreich abzubilden, zu überwachen und zu modellieren, benötigen Unternehmen Zugang zu Daten über eine sich ständig verändernde Anzahl und Vielfalt globaler Geschäftseinheiten und Ereignisse. Neue automatisierte Tools und Plattformen, die mehrstufige und kontinuierliche Lieferantenerkennungsprozesse nutzen, zeigen diese Möglichkeit auf. Diese Tools nutzen eine Vielzahl von Technologien der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung.
Das maschinelle Lernen kann beispielsweise Beziehungen aus öffentlichen, kommerziellen und privaten Datenquellen erkennen, die nicht offensichtlich sind, wie z. B. Beziehungen zwischen Investoren/Eigentümern, Vorstandsmitgliedern und Subunternehmern, um nur einige zu nennen. Auf diese Weise lassen sich solidere Risikoinformationen erstellen, die helfen, die Auswirkungen geografischer Ereignisse zu erkennen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hingegen kann negative Informationen sofort identifizieren und Unternehmen über Zulieferer in öffentlichen Nachrichten warnen und ermöglicht so eine proaktive Reaktion, bevor sich die Nachrichten negativ auf das gesamte Unternehmen auswirken.
Data Science kann Szenarien für die Neupositionierung, das Reshoring und Ähnliches drei bis sechs Monate im Voraus modellieren.”
Kontinuierliche Überwachung ist nur so gut wie die Daten
Keine dieser modernen Lösungen für die Lieferkette würde jedoch effektiv funktionieren, wenn ein Unternehmen Probleme mit der Datenqualität hat. Bevor ein Unternehmen Technologien zur kontinuierlichen Überwachung einführt, muss es die folgenden Faktoren berücksichtigen:
- Ist der Lieferantenbestand vollständig? Dazu gehört auch ein Einblick in die gesamte Lieferkette (vierte, fünfte und n-te Partei). Wenn nicht, welche automatisierte Erkennungslösung kann verwendet werden, um die Vollständigkeit des Inventars zu verbessern, auch auf einer laufenden Basis?
- Gibt es zuverlässige und regelmäßig aktualisierte Informationen über die Klassifizierung und den Umfang der mit ihren Lieferanten ausgetauschten Informationen? Diese Informationen sind wichtig, um zu verstehen, wie sich das operationelle Risiko im Laufe der Zeit verändert.
- In welchem Umfang haben die Zulieferer Zugang zum Unternehmensnetzwerk, und wie überprüft das Unternehmen kontinuierlich, ob dieser Zugang erforderlich ist?
- Gibt es ein Verfahren, mit dem regelmäßig überprüft wird, ob dieser Zugang weiterhin erforderlich ist?
- Ist der Organisation bekannt, wo ihre Informationen verarbeitet werden? Sind ihr etwaige Offshore-Informationsverarbeitungen bekannt? Weist der Lieferantenbestand ein übermäßiges Konzentrationsrisiko auf?
- Gibt es aktuelle Ansprechpartner bei den Lieferanten, die bei kritischen Ereignissen oder Zwischenfällen eingeschaltet werden können? Wenn ja, gibt es ein dokumentiertes Eskalationsverfahren für solche Ereignisse oder Vorfälle? Wie häufig wird die Zuverlässigkeit dieser Kontaktinformationen mit den Lieferanten überprüft?
- Wurden operative Prozesse für die Verwaltung von und die Reaktion auf Warnmeldungen der kontinuierlichen Überwachung entwickelt und implementiert? Sind Eskalations- und Aktionsschwellen definiert? Sind sie dokumentiert?
- Wurde das Personal in der Bedienung des Tools zur kontinuierlichen Überwachung, der Überprüfung und den Eskalationsverfahren geschult? Sind die wichtigsten Interessengruppen über diese Prozesse und die Erwartungen an die Reaktion bei Eskalationen informiert?
- Am wichtigsten ist, dass das Unternehmen mit seinen Zulieferern und internen Stakeholdern zusammengearbeitet hat, um sein Programm weiterzuentwickeln, damit es neue Risiken vorhersehen und sich an sie anpassen kann.
Lücken in einem dieser Bereiche beeinträchtigen die Wirksamkeit eines kontinuierlichen Überwachungsprogramms und verringern die betriebliche Widerstandsfähigkeit des Unternehmens.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die kontinuierliche Überwachung eine sich entwickelnde Methode ist.
Während verschiedene Plattformen zeitnahe Risikoerkenntnisse liefern, kann keine bestehende Lösung zur kontinuierlichen Überwachung alle wichtigen Risikofaktoren des Unternehmens abdecken.”
Für die Durchführung eines effektiven kontinuierlichen Überwachungsprozesses ist eine ergänzende Suite von Überwachungsinstrumenten erforderlich.
Fazit
Schocks in der Lieferkette haben schwächende Auswirkungen auf große Unternehmen, insbesondere in finanzieller Hinsicht. Allein diese Auswirkungen reichen aus, um erheblichen Schaden anzurichten. Da so viel auf dem Spiel steht, müssen Unternehmen wissen, ob ihre derzeitigen Tools und Prozesse für das Risikomanagement in der Lieferkette der Herausforderung gewachsen sind. Inzwischen gibt es automatisierte Tools, mit denen sich eine einzige Quelle für Lieferantenrisiken erstellen und pflegen lässt. Diese umfasst finanzielle, operative, geografische, Cyber-, regulatorische, geopolitische und ESG-Risiken. Solche Tools ermöglichen die Zentralisierung des aggregierten Lieferantenrisikos eines Unternehmens, und ihr Beitrag zur Aufrechterhaltung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit ist ein entscheidender Faktor in der sich schnell entwickelnden SCRM-Landschaft.Jennifer Bisceglie, Interos
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