Bedeutung des Risikomanagements
Zunahme der Relevanz durch Insolvenzen, Betrugsfälle und Skandale
Mehrwert eines umfassenden Risikomanagementsystems erkannt
Ziel: Schutz vor konjunkturellen Schwankungen und Naturkatastrophen
Pandemie wurde nicht als Risiko erkannt → Lieferkettenprobleme
Reifegradmodell
Einschätzung Status quo und Anregung zur Entwicklung auf einen höheren Reifegrad
Initial: primär regulatorisch motiviert
Basic: RM primär für Reporting
Evolved: einheitliche definierter und dokumentierter RM-Ansatz
Advanced: RM als Business Partner
Leading: Risiko/-Chancenmanagement als integriertes Instrument zur strategischen Steuerung
Bedeutung des Krisenmanagements
Risikomanagement + Krisenmanagement = Wettbewerbsvorteil
Ganzheitlicher Ansatz inkl. Risikobewusstsein & Fehlerkultur
Ständige Weiterentwicklung notwendig
Einfluss von Megatrends
Globalisierung, Digitalisierung, Klimawandel, demografischer Wandel
Erfordert flexible Anpassung des Risikomanagements
VUKA-Welt
Volatilität
Unsicherheit
Komplexität
Ambiguität
Drei zentrale Trends im Risikomanagement
Zusammenarbeit mit Management als Business Partner
Etablierung einer Risikokultur
Digitalisierung des Risikomanagements
Risikomanagement als Business Partner
Proaktive Unterstützung statt reine Dokumentation
Strategische Beratung & frühzeitige Initiativen erforderlich
Erfordert: Vernetzung, Innovationsfreude, offene Unternehmenskultur
Herasuforderungen des Business Partnering
Abgrenzung der Kompetenzen gegenüber Management erforderlich
Gefahr der Neutralitätsverlusts durch enge Zusammenarbeit
Lösungen: Austausch mit Berufskollegen, unternehmensweite Vernetzung
Entwicklung der Funktion des Risikomanagements
Zukunft: Mehr Steuerungs- und Beratungsfunktion
Dokumentations- und Überwachungsaufgaben nehmen ab
Stärkere Integration in strategische Unternehmensziele
Verzahnung von Risiko- und Unternehmensstrategie
Risikostrategie übersetzt Unternehmensleitbild in Risikomanagement
Risikoappetit als Maßstab für eingegangene Risiken
Kombination qualitativer (Umgang mit Risiken) und quantitativer Aspekte
Risikomanagement und Risikokultur
Ziel: Grundlegendes Risikoverständnis auf allen Hierarchieebenen schaffen
Implementierung einer Risikokultur als Teil der Unternehmenskultur (IDW PS 340)
Herausforderung: Mehr als 50 % der Unternehmen sehen die Umsetzung als schwierig (Romeike, 2018)
Risikomanagement muss täglich gelebt werden, nicht nur in Berichten erwähnt werden
Notwendig: Messung und Weiterentwicklung der Risikokultur
Elemente einer effektiven Risikokultur
Führung: Management formuliert und lebt Risikostrategie vor
Kommunikation: Verbreitung über Intranet, Schulungen, Kampagnen
Motivation: Klare Prozesse, Integration in Zielvereinbarungen, Nutzung von Risikomanagement-Tools
Beispiel Luftfahrt
Früher: Schal, Krawatte und Brille als Frühwarnsystem
Heute: Technische Risikomanagementsysteme und Flugsimulatoren für Training
Risikomanagement als Lernprozess → tägliche Anwendung führt zur höchsten Reifegradstufe „Leading“
Digitalisierung im Risikomanagement
Digitalisierung als Megatrend mit Chancen und neuen Risiken
Wichtige Technologien: Big Data, Predictive & Prescriptive Analytics, KI
Unterscheidung Digitalisierung und Digitale Transformation
Unterscheidung:
Digitalisierung = Automatisierung einzelner Prozesse
Digitale Transformation = strategische Veränderung von Geschäftsmodellen mit modernen Technologien
Big Data und Analytics im Risikomanagement
Analyse großer Datenmengen zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen
Business Analytics als Teil von Business Intelligence
Methoden: Neuronale Netze, Zeitreihenanalysen, Kausalanalysen, Handlungsempfehlungen
Nur 25 % der Unternehmen nutzen bereits Predictive Analytics für Risikomanagement (Hopfener & Bier, 2018)
Cyberrisiken als neue Herausforderung
Wichtige Cyberrisiken: Identitätsdiebstahl, Datendiebstahl, Betriebsunterbrechung
Industrie 4.0 erhöht Angriffsfläche durch vernetzte Systeme
Beispiel Social Engineering: Manipulation von Personen zur Erlangung sensibler Daten
Gegenmaßnahmen: Sicherheitskonzepte, Schulungen (Rollenspiele, Videos), verkürzte Lernzyklen zur schnellen Anpassung
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