Key Risk Indicators (KRI) und KI: So erkennen Sie Risiken im Unternehmen frühzeitig

Unternehmen stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, von Cyberangriffen bis hin zu Reputationsschäden, die ihren Betrieb beeinträchtigen können. Um diesen Risiken proaktiv zu begegnen, setzen immer mehr Unternehmen auf Key Risk Indicators (KRIs). Doch was wäre, wenn man diese Indikatoren mit der Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert? Durch die Integration von KI in das Risikomanagement eröffnen sich neue Möglichkeiten, Risiken schneller und präziser zu erkennen und darauf zu reagieren.

Erfahren Sie in diesem Gastbeitrag von Simon Hein, Risikomanager bei der DATEV eG, wie KRIs und KI gemeinsam genutzt werden können, um ein Frühwarnsystem zu schaffen, das Unternehmen hilft, potenzielle Bedrohungen rechtzeitig zu identifizieren und die Resilienz zu stärken.

Key Risk Indicators (KRIs) sind Messpunkte, welche gezielt auf Geschäftsprozesse oder Geschäftsbündel abgestimmt sind. Sie dienen der Prognose von Veränderungen im Risikoprofil und können mit Schwellwerten ausgestattet werden, um eine sich verändernde Kritikalität aufzuzeigen. KRIs ermöglichen es Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um negative Auswirkungen zu minimieren oder zu vermeiden.

Zumeist handelt es sich bei KRIs um spezielle Kennzahlen, welche auf dedizierte Themen abzielen. Beispielsweise können die Anzahl von DDOS-Attacken auf ein Netzwerk ein Indikator für die Cybersicherheit eines Unternehmens sein oder negative Presseberichte oder Kundenbeschwerden ein Indikator für die Entwicklung der Unternehmensreputation.

KRIs sind in der Regel eng auf den betroffenen Prozess ausgerichtet, betrachten den gegenwärtigen Zeitpunkt und basieren häufig auf vergangenen Ereignissen – seien es externe oder interne Vorfälle. Um ein umfassenderes und zukunftsgerichtetes Frühwarnsystem zu schaffen, kann die Sammlung und Analyse von Nachrichten eine hilfreiche Ergänzung sein. Da täglich unzählige Nachrichten weltweit veröffentlicht werden, ist eine manuelle Analyse nicht umsetzbar. Hier kann Künstliche Intelligenz im Risikomanagement eingesetzt werden, um relevante Nachrichten nach Risiken für das Unternehmen zu filtern und komprimiert bereitzustellen.

Zum Beispiel könnten negative Schlagzeilen über Datenschutzverletzungen oder Sicherheitslücken in der Softwareindustrie auf mögliche Risiken für das Unternehmen hinweisen.

Die Verwendung eines KRI, der Nachrichten mittels KI interpretiert, bietet verschiedene Vorteile für das Unternehmen:

1. Früherkennung von Risiken: Durch die Überwachung von Nachrichten können potenzielle Risiken frühzeitig erkannt werden. Das Unternehmen kann schnell reagieren und geeignete Maßnahmen ergreifen, um negative Auswirkungen zu minimieren.
    
2. Fokussierte Risikobewertung: Die KI-basierte Software filtert relevante Schlagzeilen und zeigt nur diejenigen an, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Dies ermöglicht eine fokussierte Risikobewertung und effizientere Ressourcenallokation.
    
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung von relevanten Informationen und Einblicken unterstützt der KRI das Management bei fundierten Entscheidungen im Risikomanagement. Es ermöglicht eine proaktive und strategische Herangehensweise an potenzielle Risiken.
    
4. Erweiterung des Informationsspektrums: Durch eine Themenübergreifende Analyse von Nachrichten, können auch bisher unentdeckte Risiken identifiziert und proaktiv gesteuert werden.

Bei der Verwendung von KRIs gibt es jedoch auch potenzielle Gefahren und Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen:

1. Fehlinterpretation von Schlagzeilen: Die KI-basierte Software zur Interpretation von Nachrichtenheadlines ist nicht fehlerfrei und kann zu Fehlinterpretationen führen. Es ist wichtig, dass das Risikomanagementteam die Ergebnisse überprüft und gegebenenfalls manuell eingreift, um genaue Informationen zu erhalten.
    
2. Informationsüberflutung: Die Überwachung von Nachrichtenquellen kann zu einer großen Menge an Informationen führen. Es ist wichtig, dass das Unternehmen Mechanismen zur Filterung und Priorisierung dieser Informationen implementiert, um eine Überlastung zu vermeiden.
    
3. Verzerrungen in den Daten (Bias): Da nicht alle Nachrichten analysiert werden können, erfordert die Auswahl der genutzten Quellen besondere Sorgfalt. Diese Selektion kann zu Verzerrungen führen, je nachdem, welche Quellen bevorzugt werden. Werden etwa überwiegend Nachrichten aus bestimmten geografischen oder thematischen Bereichen berücksichtigt, besteht die Gefahr, dass relevante Risiken aus anderen Bereichen übersehen werden. Um diesen Bias zu minimieren, sollten möglichst vielfältige und repräsentative Datenquellen einbezogen und die Auswahlkriterien regelmäßig überprüft werden.

Key Risk Indicators bieten Unternehmen eine wertvolle Möglichkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, wird diese Fähigkeit weiter gestärkt. Die gezielte Analyse und Filterung von Nachrichten ermöglicht es, potenzielle Risiken nicht nur zu erkennen, sondern auch nach ihrer Dringlichkeit und Dynamik zu bewerten. Dennoch bleibt es entscheidend, die Herausforderungen wie Datenverzerrungen und Informationsüberflutung im Blick zu behalten. Mit einer umfassenden und intelligenten Risikomanagementstrategie können Unternehmen jedoch langfristig ihre Resilienz gegenüber sich verändernden Risikolandschaften stärken.