Risikomanagement: Auswahl der richtigen Daten und DaaS-Anbieter

Risikomanagement war noch nie einfach, jedoch sind die Herausforderungen in den letzten Jahren aufgrund von verschärften Wettbewerbssituationen und globalen Unsicherheiten exponentiell gestiegen. Die gute Nachricht? Experten für Risikomanagement erhalten mehr Aufmerksamkeit und Einfluss. Laut einer Umfrage von McKinsey im Auftrag der Federation of European Risk Management Associations (FERMA) geben mehr als 50 % aller Risikomanager an, dass „die Bedeutung von Risiko und Resilienz für ihr Unternehmen durch die weltweite Pandemie erheblich zugenommen hat.“¹ Wie können Unternehmen in Zukunft für mehr Widerstandsfähigkeit sorgen? Die Teilnehmer der Umfrage waren sich sicher, dass die Aggregation von Risikodaten, Reporting und Prognosen zukünftig an Bedeutung gewinnen werden.

3 Arten von Big Data, die für Risikomanagement hilfreich sind

Die Nutzung interner Daten zum Risikomanagement ist gängige Praxis, wie etwa die Analyse von Transaktionsdaten, um Anzeichen für Betrug, Geldwäsche oder Terrorismusfinanzierung zu erkennen. Für ein umfassendes Risikomanagement ist es aber unverzichtbar, interne Daten mit externen Quellen zu ergänzen.

1. Sanktionen, Watchlists & PEPs – In geopolitisch unruhigen Zeiten nimmt die Zahl der Sanktionen und politisch exponierten Personen oftmals in einem rasanten Tempo zu. So hat beispielsweise der Russland-Ukraine-Konflikt Tausende neue Sanktionen und politisch exponierte Personen hervorgebracht. Aggregierte Sanktions-, Watchlist- und PEP-Daten, die über eine flexible API bereitgestellt werden, können für die laufende Überwachung von Sanktionsrisiken in kritischen Geschäftsbeziehungen verwendet werden – von einer potenziellen Übernahme oder Fusion bis hin zu Geschäftspartnern in der gesamten Lieferkette.
2. Negative Berichte in Medien – Die Macht der Medien lässt sich nicht leugnen. Wir alle haben schon erlebt, wie Aktienkurse wegen eines viralen Tweets in die Höhe geschossen oder eingebrochen sind. Auch der Ruf eines Unternehmens ist dagegen nicht immun. Die in der FERMA-Studie befragten Experten für Risikomanagement nannten „Reputationsresistenz“ sogar als eine der wichtigsten Prioritäten¹. Der eigene Ruf ist somit nicht nur eine Frage der Öffentlichkeitsarbeit, er wird zunehmend auch zu einer Funktion des Risikomanagements. Mit Hilfe von Adverse Media Feeds können Erwähnungen negativer Nachrichten in Due-Diligence- und Risikoüberwachungs-Workflows integriert werden.
3. ESG-Daten – Daten in Verbindung mit ökologischen, sozialen und Governance-Fragen (ESG) sind von entscheidender Bedeutung, sowohl im Hinblick auf Reputations- als auch auf regulatorische Risiken. In der FERMA-Studie wird festgestellt: „Eine Vielzahl von Beteiligten – Mitarbeiter, Kunden, Aufsichtsbehörden, Investoren und die Gesellschaft insgesamt – ziehen Unternehmen für ihr Handeln, ihr Markenversprechen und ihre Haltung zu ESG-Fragen zur Rechenschaft.“ Diese Aufmerksamkeit für ESG bedeutet, dass Unternehmen nicht nur über ihr Engagement sprechen, sondern es auch unter Beweis stellen müssen. Durch Integration von ESG-Daten in ihren Risikomanagement-Workflow können Unternehmen potenzielle ESG-Probleme schnell erkennen und darauf reagieren, um Rufschäden aufgrund von Mängeln in Sachen Nachhaltigkeit effektiv zu mindern. Es zeigt auch Bemühungen um eine gute Unternehmensführung und etabliert einen notwendigen Prozess, weil in immer mehr Ländern Sorgfaltspflichten mit Blick auf ESG in Lieferketten gesetzlich vorgeschrieben sind.

In einem Interview sagte Stuart Horn, Director of Enterprise Risk Management bei IBM:

Die Fähigkeit, Daten zu nutzen, sie zu aggregieren, relevante Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen und diese Erkenntnisse dann auf intelligente Weise anzuwenden – darum geht es beim Einsatz von Big Data für das Risikomanagement. Unternehmen, die Big Data, Analytik und künstliche Intelligenz nutzen, gehen besser mit Risiken um und erzielen bessere Leistungen.²

3 Dinge, auf die Sie bei einem DaaS-Anbieter achten sollten

Nicht alle Datenquellen sind gleich. Die Menge an Daten ist oft überwältigend, besonders dann, wenn Sie relevante Datensätze von mehreren Quellen beziehen. Hinzu kommt, dass verschiedene Anbieter verschiedene Datenformate nutzen, was ebenfalls eine Herausforderung darstellen kann. Die Wahl des richtigen DaaS-Anbieters ist also entscheidend. Worauf sollten Sie achten?

1. Vielfalt an Quellen und Datentypen – Achten Sie bei einem DaaS-Anbieter darauf, dass er eine breite Palette an Quellen und Datentypen bietet. So aggregieren wir zum Beispiel Daten aus der ganzen Welt: Unser Datenpool setzt sich aus Print- und Online-Nachrichten, Unternehmens- und Finanzinformationen (einschließlich Informationen zu wirtschaftlich Berechtigten), ESG-Daten, rechtlichen und regulatorischen Daten sowie Patenten zusammen.
2. Umfassende Archive – Neben aktuellen Daten bietet der Zugang zu einem Archiv mit Nachrichten, Unternehmens- und Rechtsdaten reale Vorteile. Wir aggregieren Daten bereits seit mehr als 40 Jahren. So können Unternehmen historische Daten nutzen, um positive oder negative Trends zu erkennen sowie prädiktive Analysen für eine proaktive Entscheidungsfindung durchführen.
3. Anreicherung – Das Problem von Big Data ist die schiere Menge an Daten. Angesichts einer so großen Menge an Informationen kann die Eingrenzung auf das wirklich Wichtige schwierig sein. Wir ergänzen deshalb alle von uns gesammelten Daten mit Indexbegriffen und anderen Metadaten. Unsere angereicherten Daten liegen in einem semistrukturierten Format vor, daher sind sie einfacher zu verarbeiten. Zudem lassen sich Ergebnisse mit leistungsstarken Filterfunktionen verfeinern und so wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Nächste Schritte:

• Lesen Sie in unserem Whitepaper "Risiko-Revolution: So verändert Big Data das Risikomanagement", wie Big Data Unternehmen hilft, ihr Geschäft zu schützen und auszubauen.
• Informieren Sie sich über die Möglichkeiten und Vorteile von Nexis Data+.

¹ From risk management to strategic resilience, mckinsey.com, 09.03.2022
² How Big Data Can Bolster Your Company’s Risk Management , ra.poole.ncsu.edu, 02.02.2022