Derzeitige geopolitische Spannungen sowie deren Einfluss auf weltweite Handelsbeziehungen und -routen lassen den Bedarf eines adäquaten Risikomanagements für international tätige Unternehmen, aber auch solche mit stark fragmentierten Lieferketten besonders deutlich zutage treten. Konnte man sich vor 10 Jahren noch weitestgehend auf einen funktionierenden Welthandel verlassen, ohne selbst große Sicherheitsvorkehrungen treffen zu müssen, haben sich diese Zeiten geändert. Der Zugang zu Rohstoffen (z.B. seltenen Erden) oder wichtigen Vorprodukten (z.B. Halbleitern) kann wirtschaftspolitischen Beschränkungen unterworfen sein, Güter können aufgrund ihrer militärischen Verwendung oder wegen ihrer ökonomischen Bedeutung (strategischen) Handelszöllen bis hin zu -embargos unterliegen und Handelsrouten können u.a. aufgrund politischer Spannungen unsicher bis gar nicht mehr nutzbar sein. Diese hochkomplexe Gemengelage in Hinblick auf die Auswirkungen auf das eigene unternehmerische Handeln und die Auswirkungen für den eignen Produktionsprozess im Blick zu halten, wird für Unternehmer, Manager und Entscheider immer wichtiger.
Zum Glück sind Digitalisierung und Data Management – gemeinsam mit den richtigen Infrastrukturen und Prozessen – in der Lage, einen wesentlichen Beitrag zum Risikomanagement eines Unternehmens leisten zu können.
Dafür ist es zunächst wichtig, die einzelnen Schritte des Risikomanagementprozesses in Hinblick auf Potentiale in der IT-Unterstützung zu untersuchen
- Risikoidentifikation: Die Risikoidentifikation hat zum Ziel, möglichst alle Risikoquellen des Unternehmens zu identifizieren. Häufig genannte Bereiche wie Sourcing, Logistik, Produktion, Vertrieb oder Verwaltung werden viele Unternehmen bereits im Blick haben. Inwieweit jedoch alle potentiellen Risikoquellen bekannt oder zumindest bewusst gemacht sind, ist alleine aufgrund der Vielzahl und Komplexität der unternehmerischen Prozesse schwer zu beantworten. Viele Risiken werden erst bewusst, wenn sich erste negative Konsequenzen einstellen. Vor allem Analysetechniken für Big Data bieten sich in dieser Phase als Unterstützung an. Mit ihrer Hilfe lassen sich Schwankungen, Trends und ggf. erste Muster feststellen, die auf mögliche (bislang nicht berücksichtigte) Risiken hindeuten.
- Risikoanalyse: Im Rahmen der Risikoanalyse werden Risiken zumeist hinsichtlich ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit und ihres erwarteten negativen Einflusses beurteilt. Eine solche Analyse bedarf einer fundierten, d.h. auf Informationen und Erkenntnissen beruhenden Grundlage. Auch hier helfen unternehmensinterne und -externe Daten, die es mithilfe von Analysetools und -technologien auszuwerten gilt. Eintrittswahrscheinlichkeiten und Schadenshöhen lassen sich so, deutlich besser bewerten, als wenn sie geschätzt würden. Auch ein Abgleich mit Daten z.B. zu saisonalen Schwankungen der Vorjahre lassen Rückschlüsse für eine Bewertung zu.
- Risikobewertung: Die Risikobewertung Für jedes identifizierte Risiko gilt es zu bewerten, welche Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe noch akzeptabel ist – und ab wann Gegensteuerungsmaßnahmen zu ergreifen sind. Für eine konkrete Bewertung hilft es insbesondere, Szenario-Kalkulationen, idealerweise auf Basis realer, im Unternehmen existenter Daten anzustellen. So lässt sich beispielsweise nachvollziehen, welchen Umsatzrückgang ein Nachfragerückgang in einem gewissen Markt einmal hinterlassen hat. Ein solcher Wert kann als Ausgangsbasis fungieren. Sollte dieser eine kritische Schwelle erreichen bzw. überschreiten, sind ggf. abgestufte Gegensteuerungsmaßnahmen zu formulieren.
- Risikobewältigung: In der Phase der Risikobewältigung stellt sich die Frage danach, wie mit dem Risiko bzw. dessen Folgen umgegangen werden soll. Hierfür bieten sich unterschiedliche Steuerungsmöglichkeiten, die von der Risikovermeidung und -verminderung hin zur Risikoübernahme reichen. Auch hier hilft eine auf Daten und Analysetools basierende Unterstützung, die nicht nur die Konsequenzen aus möglichen unterschiedlichen Steuerungsmöglichkeiten aufzeigen und vergleichbar machen, sondern ggf. auch sonst nicht bedachte, zusätzliche Alternativen aufzeigen.
- Risiko-/Maßnahmenüberwachung: Im Bereich der Überwachung werden sowohl die aus einem Risikoeintritt resultierenden Entwicklungen als auch die Effekte der Gegensteuerungsmaßnahmen getrackt. Big Data Analysen und Data Dashboards helfen dabei, beide Entwicklungen zu verfolgen und frühzeitig über unerwartete Ausreißer informiert zu werden.
- Risikodokumentation: Die Risikodokumentation hat zum Zweck, risikoauslösende Ereignisse, deren Entwicklung, sowie die getroffenen Entscheidungen hinsichtlich Gegensteuerungsmaßnahmen und deren Wirkung zu dokumentieren. Auf diese Weise lassen sich für ähnlich gelagerte, zukünftige Risiken passgenaue Maßnahmen ableiten. Aus Datensicht ist in diesem Schritt insbesondere eine lückenlose Datenbasis aus den Quell- und Analysesystemen notwendig, um zu späteren Zeitpunkten als Referenz herangezogen werden zu können – und somit bessere Entscheidungen zu treffen.
Dem Wettbewerb voraus
Digitalisierung und Data Management bieten also wertvolle Werkzeuge, den Risikomanagementprozess in Ihrem Unternehmen zu unterstützen – und somit den vielleicht entscheidenden Schritt im Wettbewerb voraus zu sein.
Contesio unterstützt Sie
Wir unterstützen Sie gerne bei der Implementierung eines datenbasierten Risikomanagements für Ihr Unternehmen. Angefangen bei der Bestandsaufnahme bereits existenter Risikomanagementelemente, über die Analyse der verfügbaren Datenbasis, begleiten wir Sie bei der Implementierung eines alle o.g. Schritte umfassenden Risikomanagementsystems. Dabei betrachten wir alle Ebenen, von der Unternehmensebene (eigene IT, Produktionsanlagen, usw.), die relevanten Lieferketten (Produkte, Händler, Produzenten von Vorprodukten, Handelswege, Zölle und Handelsbeschränkungen, usw.) sowie alle Kunden und Absatzmärkte.
Kontaktieren Sie uns und lassen Sie uns gemeinsam den aus Unsicherheiten resultierenden Herausforderungen der heutigen Zeit entgegentreten.
