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Ein neuer Ansatz beim Risikomanagement

Das Ziel des Risikomanagements ist es, Risiken rechtzeitig zu erkennen, zu bewerten und zu bewältigen. Inhaltlich lassen sich strategische Risiken zum Beispiel als Folgen von falschen Geschäftsentscheidungen, einer schlechten Implementierung von Entscheidungen oder einer mangelnden Anpassungsfähigkeit an Veränderungen im Umfeld von Unternehmen verstehen. Im Vergleich zu anderen Risikoarten, etwa operative, finanzielle Risiken oder Marktpreisänderungen, zeichnen sie sich auf der formalen Ebene durch eine höhere Komplexität und durch kürzere Datenhistorien aus. Zusätzlich wird die Analyse strategischer Risiken dadurch erschwert, dass im mehrjährigen Planungszeitraum neue, bisher unbekannte risikotreibende Faktoren auftreten können. Zur Sicherung des langfristigen Unternehmenserfolgs ist es für jedes Unternehmen wichtig, das Risikomanagement mit den Zielen des strategischen Managements zu verbinden.

Als praktisches Anwendungsbeispiel empfiehlt sich die Projektarbeit der TU München, welche in Zusammenarbeit mit der consultingpartner AG und der DekaBank entstanden ist. Darin konnte gezeigt werden, wie vor der Finanzkrise mehrere, zunächst unwichtig erachtete Wirkbeziehungen zwischen makroökonomischen und psychologischen Variablen, zeitlich kumulierten und zu erheblichen finanziellen Risiken führten, was von Fachleuten in dieser Dramatik allgemein unterschätzt worden war.

Bei der Risiko-Bewertung haben sich statistische Messgrößen wie Standardabweichung, Kovarianz und Korrelationskoeffizient durchgesetzt. Sie werden aus den in der Vergangenheit beobachteten Wertveränderungen ermittelt und zur Prognose der Wertentwicklung für die Zukunft herangezogen. Ihre symmetrische und statische Konstruktion lässt aber nur eine sehr eingeschränkte Abbildung der Realität zu. Unsymmetrische oder eindirektionale Beziehungen können diese Messgrößen nicht abbilden. Sie unterstellen, dass die gestern gemessenen Abhängigkeiten auch morgen gelten. Tatsächlich verhalten sich die Wechselwirkungen von Risiken aber dynamisch, sie verändern sich im Zeitablauf. Ihre Intensität kann zu- oder abnehmen und sie können später oder früher einsetzen.

Zum praktischen Nutzen der stationären Korrelationsansätze stellte die Neue Züricher Zeitung fest: „[…] Bewertungs- und Risikomanagementmodelle, bei welchen (zeitlich unveränderte) Korrelationen eine Rolle spieIen, sind mit entsprechender Vorsicht zu genießen. Erst in den vergangenen Tagen musste JP Morgan erleben, dass falsche Korrelationsannahmen teuer werden können. Sie kosteten die Bank Milliarden Dollar ” [1].

Das Problem ist also erkannt, aber wie ist damit umzugehen?

Die aus der Hirnforschung abgeleitete Coglet-Technologie liefert einen Modellierungsansatz, der sich der Prinzipien der Neuroanatomie / Neurophysiologie bedient und mathematische Korrelationen durch biologische Impulse ersetzt. Dieser alternative Modellansatz beschäftigt sich mit der Informationsverarbeitung im Sinne der menschlichen Wahrnehmung. Dadurch entstehen neue Einblicke in die Dynamik komplexer Systeme, die dem Risikomanager helfen, inhaltliche Verschiebungen und Wirkungszusammenhänge auch in ihrer zeitlichen Ausprägung ganzheitlich zu verstehen und besser zu beherrschen.

Künlen-Grafik

Folgende Nutzenaspekte stehen im Vordergrund:

  1. Sinnvolle Analysen ergeben sich nicht aus starren und historischen Wirkbeziehungsdefinitionen. Sie unterliegen stattdessen einer fortlaufenden Aktualisierung durch eine automatische Analyse der wegfallenden oder neu hinzukommenden Risikotreiber und die laufenden Veränderungen in den Interaktionen. (vgl. Web Crawling und Sentimentanalyse).
  2. Der komplexe Zusammenhang zeitkritischer Wechselwirkungen wird zunächst nach qualitativen Prinzipien abgebildet, um erst in einem späteren Stadium der Analyse zu einer Quantifizierung zu kommen. Dadurch lassen sich auch nur schwer quantifizierbar Risikotreiber berücksichtigen. Der Risikomanager erhält ein valides Gesamtbild, ohne sich von vornherein auf quantitative Details festzulegen und den Überblick über das Gesamte zu verlieren. Dies hilft dem Risikomanager klar zwischen Haupt- und Nebeneffekten zu unterscheiden.
  3. Das frühzeitige Erkennen von Entwicklungen gibt Sicherheit im Umgang mit Komplexitäten. Es entstehen Zielerreichungsstrategien zur Realisierung kreative Lösungswege.
  4. Das Collaborative Cognitive Computing bewertet die Eingaben anderer Anwender im Sinne der Schwarmintelligenz und bereitet diese intelligent auf. (vgl. „Democratization of Cognition“).

Die Coglet-Technologie der Softmark AG bietet im Rahmen des Risikomanagements durch die interdisziplinäre Verbindung zur Neuroanatomie / Neurophysiologie entscheidende Vorteile gegenüber bisherigen Verfahren und Methoden. Durch Nutzung der Internetplattform https://www.think-the-future.com lassen sich Risikoprojekte gemäß den der Coglet-Technologie zugrunde liegenden Prinzipien darstellen und analysieren.

Mit freundlichen Grüßen
Dr. Mathias Künlen

Weiterführende Literatur:

Stenner F. (2010): Praktische Überlegungen zum Risikomanagement in lndustrieunternehmen, in: Risiko Manager, 13/2010, S.1, 8-14.

1 Stenner, F. (2013). Ein neuer Ansatz beim Management strategischer Risiken. URL: http://softmark.de/download/CY22dccfe6X14270e191d4X14c3/Stenner_Ein_neuer_Ansatz.pdf

Bildquelle: @Sergey Nivens / Fotolia.com

Dr. Mathias Künlen

Autor:

Dr. Mathias Künlen

Geschäftsführer, SOFTMARK AG

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