Da generative KI wiederkehrende Aufgaben im datengesteuerten Risikomanagement automatisieren kann, ermöglicht sie Risikoexperten, sich auf hochwertige Analysen und strategische Beratung zu konzentrieren. Diese bahnbrechende Technologie ist eine großartige Chance für Risikomanagement-Teams, ihre Effizienz und Wertschöpfung zu steigern.

Dieser Artikel beleuchtet 5 zentrale KI-Anwendungen, die das Risikomanagement transformieren, und zeigt, wie Sie diese Werkzeuge bestmöglich zur Optimierung Ihrer geschäftsinternen Prozesse einsetzen können.

Analyse von Vorschriften und Compliance-Verpflichtungen

Generative KI kann Risikomanagement-Teams dabei unterstützen, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, indem sie sich ändernde Gesetze, Vorschriften und Normen effizient analysiert. Diese Technologie erspart Risikoexperten die mühsame und zeitaufwändige manuelle Durchsicht endloser Seiten von Vorschriften und Anforderungen. So wird dieser Prozess beschleunigt, indem die generative KI automatisch neue Vorschriften prüft und zusammenfassende Analysen erstellt.

Nehmen wir an, es wird ein neuer rechtlicher Rahmen für die Cybersicherheit in der Branche veröffentlicht. Mithilfe von KI können Sie den gesamten Text dieses Rahmens analysieren lassen und in einem übersichtlichen Kurzbericht zusammenfassen. Dieser Bericht würde neue Vorschriften und Anforderungen enthalten, Abweichungen von früheren Standards aufzeigen sowie etwaige neue Meldepflichten nennen.

Dies ermöglicht Ihnen die wichtigsten Auswirkungen langer, komplexer neuer Verordnungen schnell zu verstehen und Ihnen die wichtigsten Grundlagen zu vermitteln, damit Sie mit einem Blick analysieren können, wie Sie gewonnene Erkenntnisse anwenden können.

Mit diesem Ansatz können sich Risikomanagement-Teams auf die strategische Analyse und Beratung konzentrieren, da Ihnen die Arbeit des Lesens und Zusammenfassens von Vorschriften abgenommen wird.

Bewertung von Drittparteirisiken

Die Bewertung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit Drittanbietern, Fusionen und Übernahmen, Joint-Venture-Partnern und anderen Drittparteien ist ein wichtiger, aber zeitaufwändiger und ressourcenintensiver Prozess für Risikoteams.

Da stets alle Risiken im Auge behalten werden müssen erhöht sich damit automatisch der Zeitaufwand für die Recherche. Auch hierbei ist generative KI eine Hilfe da sie nach Erfassung und Analyse die Drittpartei-Risikodaten in mehre Kategorien einteilen kann:

• Finanzielles Risiko – Analyse der Jahresabschlüsse, der Kreditwürdigkeit, der Liquidität, der Investitionen und des Schuldenstands von Partnern.
• Betriebliches Risiko – Bewertung der Einrichtungen, der Lieferkette, der IT-Systeme und der Störungshistorie von Partnern.
• Compliance-Risiko – Überprüfung der Lizenzen, behördlichen Maßnahmen, Geldstrafen und Compliance-Programme von Partnern.
• Strategisches Risiko – Porträtierung der Branchen, der Wettbewerbsfähigkeit und des Managements von Partnern.
• Reputationsrisiko – Suche nach Warnhinweisen für Partner in den Medien, sozialen Medien und Foren.

Modellierung von Risikoszenarien

Es ist wichtig, dass Sie erkennen können, wie aufkommende Risiken wie technologische Störungen, Klimawandel, Schocks in der Lieferkette oder geopolitische Spannungen Ihr Unternehmen quantitativ beeinträchtigen könnten. Jedoch lassen sich angesichts des raschen Wandels diese Risiken nur schwer modellieren.

Mit generativer KI können Sie die Szenariomodellierungen und „Was-wäre-wenn“-Simulationen automatisieren, um schneller datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen.

Um eine mögliche Unterbrechung der Lieferkette zu bewerten, könnten Sie der KI folgenden Befehl geben:

"Erstelle mit unseren Finanzdaten ein Modell, um die möglichen Auswirkungen einer sechsmonatigen Unterbrechung der Lieferkette bei einem unserer wichtigsten Produktionspartner zu simulieren. Schätze die Auswirkungen auf Umsatz, Kosten, verlorene Produktionszeit und Auswirkungen auf wichtige Kunden ab."

Die KI würde dann die verfügbaren Datensätze über die finanziellen Kennzahlen, operativen Aktivitäten und Lieferantenbeziehungen des Unternehmens analysieren und einen Bericht generieren. Dieser würde potenzielle Umsatzeinbußen aufgrund von Verzögerungen, zusätzliche Kosten für beschleunigte Logistik, mögliche Produktionsausfallzeiten sowie Auswirkungen auf Kundenbindungen aufzeigen. Diese quantitativen Erkenntnisse sind zwar nur Näherungswerte, dienen aber als Grundlage für Pläne zur Risikominderung.

MEHR: Due Diligence Checkliste zur risikobasierten Geschäftspartnerprüfung

Verarbeitung und Analyse von Risikodaten

Unternehmen generieren enorme Mengen an Risikodaten über verschiedene Systeme, Tools und Geschäftsbereiche hinweg, wie Sicherheitsprotokolle, Vorfallsberichte, Audit-Ergebnisse, Bedrohungsinformationen, Schwachstellen-Scans und Richtlinienverstöße. Die manuelle Verarbeitung dieser umfangreichen und heterogenen Daten zur Erkennung von Korrelationen, Trends und aufkommenden Risiken ist äußerst komplex. KI kann Ihnen dabei helfen, die Analyse zu automatisieren und Signale zu identifizieren, die möglicherweise übersehen wurden.

Sie könnten Ihr KI-Tool beispielsweise auffordern, die Sicherheitsprotokolle, Vorfallsberichte, Schwachstellen-Scans und Daten zu externen Bedrohungen der letzten Jahre zu analysieren, um die größten Risiken zu ermitteln und die fünf wichtigsten Ergebnisse zusammenzufassen.

Die KI würde in diesen komplexen Datensätzen Muster so korrelieren und interpretieren, wie es  menschlichen Analytikern wahrscheinlich gar nicht möglich wäre. Dadurch könnte die KI aufdecken, dass:

• 62 % der Vorfälle auf Phishing-E-Mails zurückgehen
• Schwere Sicherheitslücken in kundenorientierten Anwendungen um 48 % gestiegen sind
• 78 % der Angriffe auf drei bestimmte Geschäftsbereiche abzielten
• Gesundheitsdaten das Hauptziel für Hacker sind

Diese zusammengefassten Erkenntnisse ermöglichen es Ihrem Team, sich gezielt auf die kritischsten Risikobereiche zu fokussieren und die Wertigkeit Ihrer Analysen zu steigern.

Die Zukunft des Risikomanagements mit KI

Generative KI ermöglicht Risikomanagement-Teams bei verantwortungsvollem Umgang ein intelligenteres und schnelleres Arbeiten durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben. Dadurch bleibt mehr Zeit für die Identifizierung neuer Risiken und die Beratung des Unternehmens. Mit dem technologischen Fortschritt wird die KI zu einem unschätzbaren Vorteil für die Stärkung des Risikomanagements.

Für weitere Informationen zur Zukunft von generativer KI lesen Sie gerne unseren Bericht LexisNexis^® Future of Work Report 2024: Wie generative KI die Zukunft der Arbeit gestaltet und erfahren Sie mehr über die Zukunft von generativer KI und darüber, wie generative KI die Arbeitsumgebung verändert.