Die Bemessung von Risiken war noch nie eine exakte Wissenschaft. Mit Risk Analytics bzw. Risikoanalysen können Sie jedoch die Auswirkungen potenzieller Risiken analysieren. So können Finanzdienstleister zukunftsweisende Strategien für das Risikomanagement umsetzen und eine echte digitale Transformation vorantreiben.
Wenn Risikomanagement im Mittelpunkt des digitalen Transformationsprozesses steht, können Unternehmen über das traditionelle Risiko hinausblicken und die erforderlichen Kontrollen definieren, um Art und Grad der Digitalisierung zu berücksichtigen. Darüber hinaus ermöglicht Risk Analytics das Verstehen und Verarbeiten von Daten, um den Entscheidungsprozess zu beschleunigen und aussagekräftigere und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von Analytics zur Identifizierung, Kategorisierung und Bewältigung von Risiken während des Transformationsprozesses können Risikomanager Effizienzsteigerungen und kosteneffiziente Ergebnisse erzielen.
Erfolgreiches Risikomanagement erfordert eine effektive Datenmanagementstrategie, die Datenbestände, Analysen, tägliche Geschäftsprozesse und Beschäftigte auf die Unternehmensziele und -ergebnisse ausrichtet.
Daten als Schlüssel zum Risikomanagement
Indem sie Daten als grundlegenden Ausgangspunkt betrachten, haben Risikomanager einen einzigartigen Ansatzpunkt, um aus der enormen Menge an Informationen, die sie erfassen, Nutzen zu ziehen, um Risiken zu bewerten, zu überwachen und zu mindern. Es kann jedoch oft schwierig sein, in Ihrem Unternehmen genaue Daten zu finden. Infolgedessen vermehren sich die Datenbestände, was das Problem noch verschärft und zu Ineffizienzen und Verzögerungen führt.
Eine Analyseplattform bringt alle Daten eines Unternehmens zusammen, macht sie durchsuchbar und führt sie mit automatisierten Prozessen zusammen, die abteilungs- und mitarbeiterübergreifend gemeinsam genutzt werden können. Auf dieser Basis können Führungskräfte anhand von Metriken Strategien entwickeln, die für Wachstum, Datenqualität und Umsatzsteigerungen sorgen.
Eine der größten Herausforderungen für Finanzdienstleister (oder jede andere Branche) besteht darin, die richtigen Daten richtig zu erfassen.
Wenn es darum geht, zugängliche und genaue Daten zu erhalten, ist es wichtig, über Tools zu verfügen, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten können, einschließlich quantitativer und qualitativer Daten.
Um effektiv arbeiten zu können, benötigen Risk Analysts die Flexibilität, unabhängig vom Datentyp auf alle Daten zugreifen zu können. Und für eine vollständige Analyse ist es erforderlich, Daten aus mehreren Quellen abzurufen. Laut einer Studie von Grant Thornton „glauben 85 % der Banken, dass beim Daten- und Risikoinformationsmanagement in ihren Unternehmen viele (und zusätzliche) Effizienzsteigerungen erzielt werden könnten.“
Warum ist echte Datentransformation schwer zu erreichen?
Die gesamte Entscheidungsfindung innerhalb von Unternehmen sollte auf Erkenntnissen basieren, die aus der Analyse von Daten gewonnen werden. Der Analyseprozess ist die Art und Weise, wie die Erkenntnisse dem/der Entscheider:in präsentiert werden. Eines der größten Defizite des Analyseprozesses besteht jedoch darin, dass es sich selten um einen echten Prozess handelt. Vielmehr handelt es sich um eine Reihe von Silos, die ihre spezifischen Aufgaben ausführen.
Nachdem das Unternehmen ein Problem identifiziert hat, das gelöst, oder Fragen, die beantwortet werden müssen, um Entscheidungen zu treffen, müssen sich Analysts in der Regel an die IT-Abteilung wenden, um zu bestimmen, auf welche Datenquellen sie zugreifen müssen. Die Datenfachleute bereiten die Daten für die Analyse vor und übergeben sie dann an ein Business Intelligence (BI)-Team, das Berichte und Dashboards erstellt, die die Analyse der Daten zeigen. Wenn es sich um erweiterte oder prädiktive Analysen handelt, können Data Scientists Teil des Prozesses sein und die Erkenntnisse werden den Entscheider:innen zur Verfügung gestellt. Wenn diese gesamte Abfolge von Ereignissen für ihre Bedürfnisse zu lange dauert, werden die Entscheider:innen wahrscheinlich mit einer Momentaufnahme von Daten arbeiten, indem sie Analysetools verwenden, auf die sie Zugriff haben – und das sind in den meisten Fällen Tabellenkalkulationen. Solche Szenarien kommen in Unternehmen häufig vor.
Eine Möglichkeit, dieses Problem zu adressieren, besteht darin, den Analyse-Workflow zu automatisieren, um die Bereitstellung von Erkenntnissen für Entscheider:innen zu vereinfachen, wo möglich.
5 Schritte zur digitalen Transformation*
- Setzen Sie die richtigen Führungskräfte ein.
- Bauen Sie Fähigkeiten für die Belegschaft der Zukunft auf.
- Versetzen Sie Menschen in die Lage, auf neue Weise zu arbeiten.
- Verpassen Sie alltäglichen Tools ein digitales Upgrade.
- Kommunizieren Sie regelmäßig.
*Unlocking success in digital Transformation, McKinsey
Automatisierung, die Daten, Prozesse und Menschen transformiert
Angesichts der Tatsache, dass Unternehmen weiterhin auf Daten zurückgreifen, um ihr Geschäft zu transformieren, wird Automatisierung entscheidend sein, um eine neue Form der Dateninteraktion, -nutzung und -bildung zu ermöglichen. Manuelle Prozesse können zeitaufwendig sein und ein erhebliches Fehlerrisiko mit sich bringen. Die Automatisierung der mit der Datenerfassung und -bereinigung verbundenen Schritte in Verbindung mit der Erstellung von Berichten in Echtzeit ermöglicht es Risikoteams, Risiken genauer und effizienter zu bemessen und zu mindern.
„Als globale Bank zählen unsere Kunden auf uns, wenn es um Lösungen und Beratung geht. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, sind Daten entscheidend für unsere digitalen Transformationsprojekte. Integrierte Automatisierungsplattformen geben uns nicht nur die Möglichkeit, unsere Analysen und Datenwissenschaft zu beschleunigen, um den qualitativ hochwertigsten Service zu bieten und zahlreiche Prozesse zu automatisieren. Sie bilden auch tausende Mitarbeiter in der Bank weiter und ermöglichen es ihnen, noch mehr Wert zu schaffen.“
– Nick Bignell, Director Data Science, UBS
Risikobeauftragte bringen eine einzigartige Perspektive ein
In den heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftsumgebungen, die zunehmend auf die Nutzung von Daten angewiesen sind, um sich vom Wettbewerb abzuheben, ist die Rolle von Risikobeauftragten immer wichtiger geworden, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in geschäftlichen Nutzen zu wandeln.
Eine allgemeine Herausforderung, mit der viele Führungskräfte heute konfrontiert sind, besteht jedoch darin, ihre Teams und Daten zusammenzubringen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wahrscheinlich geht es auch Ihnen so und Sie wissen, dass sich das Problem nicht einfach durch Erkenntnisgewinnung oder zusätzliche Analysetools im Technologie-Stack lösen lässt. Es geht vielmehr um das Zusammenführen von Daten, Prozessen und Menschen. Unternehmen, die das am besten können, stimmen alles aufeinander ab, fördern eine Unternehmenskultur, bei der jede Entscheidung auf qualitativ hochwertigen Daten beruht, und nehmen sich die Zeit, die sie dafür brauchen. Durch diesen Prozess schaffen sie außerdem eine Kultur, die auf Analysen basiert. Diese Unternehmen erlangen schnellere Erkenntnisse, indem sie alle Beteiligten zusammenbringen und sie in die Lage versetzen, sich auf die Ergebnisse zu konzentrieren.
Wo sind Unternehmen bei der Nutzung von Analysen für ihr Risikomanagement erfolgreich?
Erfolgreiches Risk Analytics kann im gesamten Unternehmen angewendet werden – in Analyse, Finanzwesen, Betrieb und bei der Compliance – und auf folgende Weise (und noch mehr) eingesetzt werden:
- Die Verwendung von Analytics zur Bewältigung regulatorischer Risiken durch wiederholbare Workflows kann zu optimierten Berichtsanforderungen führen.
- Die Beurteilung von Kreditrisikoanalysen zur Identifizierung von Unternehmen, die wahrscheinlich PPP-Darlehen benötigen, kann den Umsatz von KMU steigern.
- Die Verwendung von Daten von Banken und Strafverfolgungsbehörden kann die Betrugsüberwachung automatisieren und Muster aufdecken, um in Echtzeit Warnungen und Berichte zur Betrugsbekämpfung zu erstellen.
Vereinheitlichte Softwareplattformen, die Funktionen für Data Analytics, Data Science und Prozessautomatisierung über das gesamte Kontinuum der digitalen Transformation hinweg bereitstellen, sind für Risikomanager von entscheidender Bedeutung, wenn sie die Risikofunktion automatisieren möchten. Konzentrieren Sie sich auf den Aufbau von Risikoanalysen und transformieren Sie Ihre Risikoorganisation, um sich nicht weiter zu verwundbar zu machen.