Modelle zur Risikovorhersage: Funktionsweise und Vorteile

Risikomanagement benötigt auch genaue Vorhersagen zu möglichen Risiken, um ein gewisses Maß an Geschäftserfolg zu gewährleisten. Dabei ist es unabhängig, in welcher Branche ein Unternehmen tätig ist. Betrachten wir beispielsweise einen Einzelhändler für Outdoor-Bekleidung. Es handelt sich um ein stark saisonabhängiges Geschäft - Sommer- und Winterkleidung sind natürlich unterschiedlich. Aber auch Moden, Stile und beliebte Farbkombinationen ändern sich jedes Jahr. Die Einkäufer des Unternehmens müssen schon lange im Voraus Entscheidungen über den Bestand treffen, um für die kommenden Saisons zu bestellen. Sie machen sich Gedanken über Skijacken, während Sie Ihren Sommerurlaub genießen.

Erfolg ist nicht nur eine Frage des richtigen Stils. Sie müssen genügend Produkte bestellen, um die Kundennachfrage zu befriedigen, aber nicht zu viel, um nicht mit teuren Überbeständen dazustehen. An dieser Stelle kann ein Risikovorhersagemodell helfen.

Was ist ein Risikovorhersagemodell?

Risikovorhersagemodelle nutzen statistische Analysetechniken und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um in Datensätzen Muster zu finden, die sich auf verschiedene Arten von Geschäftsrisiken beziehen. Auf diese Weise ermöglichen sie datenbasierte Entscheidungen, die für bestimmte Risiken und Geschäftsmöglichkeiten im Rahmen von Risikomanagementinitiativen optimiert sind. Auch hier spielt künstliche Intelligenz zunehmend eine Rolle.

Im Fall des oben erwähnten Bekleidungseinzelhändlers kann ein Risikovorhersagemodell vergangene Verkaufsdaten, demografische Daten der Kunden, Markttrends und andere Variablen analysieren, um den Umsatz nach Produkten zu prognostizieren. Das Modell bewertet das Risiko einer Unter- oder Überbevorratung bestimmter Artikel, berücksichtigt Unsicherheiten und liefert Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Ergebnisse.

Bei dieser Art von Absatzprognosemodell wird nicht festgelegt, was bestellt werden soll. Stattdessen können die Einkäufer erkennen, bei welchen Artikeln ein hohes Risiko eines Überbestands besteht. Sie können dann ihren Einkaufsplan entsprechend anpassen, um dieses Risiko zu mindern. Abmilderung bedeutet nicht immer, dass weniger Waren bestellt werden. Stattdessen könnte ein Einzelhändler im Vorfeld Notfallmaßnahmen in Erwägung ziehen, zum Beispiel einen Rabattplan oder einen Wiederverkäufervertrag für potenzielle Überbestände. Immer mehr Unternehmen, die sich der Kreislaufwirtschaft verschrieben haben, verwenden nicht verkaufte Artikel auf andere Weise weiter.

All diese Strategien werden jedoch effektiver, wenn ein Risikovorhersagemodell im Voraus einen Einblick in wahrscheinliche Ergebnisse und potenzielle Risiken bietet.

Industrielle Anwendungsfälle für Risikovorhersagemodelle

Risikovorhersagemodelle werden in vielen Geschäftsszenarien und Branchen eingesetzt, sowohl im physischen als auch im digitalen Bereich. Neben dem Einzelhandel finden sie auch in den folgenden Bereichen Anwendung:

• Kreditrisikomodelle sagen das Risiko von Kreditausfällen bei Kunden voraus und helfen Banken bei der Festlegung von Kreditlimits. Banken und andere Finanzdienstleister nutzen Risikomodelle auch zur Betrugserkennung, zur Analyse von Portfoliorisiken und zur Bekämpfung von Geldwäsche.
• Fluktuationsmodelle (Churn-Modelle) prognostizieren das Risiko der Kundenabwanderung. Telekommunikationsunternehmen nutzen sie, um Angebote zur Kundenbindung und Tarifpläne zu verbessern.
• Versicherungsmathematische Modelle bewerten Risikofaktoren für Schadensfälle, damit Policen richtig bepreist werden können.
• Klinische Risikomodelle im Gesundheitswesen analysieren Patientendaten, um Personen zu identifizieren, bei denen die Gefahr einer erneuten Krankenhauseinweisung oder potenzieller Krankheitskomplikationen besteht, und leiten daraus Maßnahmen ab.
• Risikomodelle für Bedrohungen der öffentlichen Gesundheit, Umweltereignisse und geopolitische Instabilität werden von Regierungsbehörden in großem Umfang eingesetzt.
• Die Cybersicherheit ist ein wachsendes Problem für jedes Unternehmen. Risikovorhersagesysteme können Anomalien erkennen und Sicherheitsbedrohungen identifizieren, bevor es zu Angriffen kommt.
• Die Analyse des Unterbrechungsrisikos bei Ereignissen wie Materialengpässen oder Naturkatastrophen ist für die Manager der Versorgungskette von entscheidender Bedeutung geworden – zum Beispiel, wenn Schiffe im Suezkanal stecken bleiben.

Geschäftsvorteile durch effektive Risikovorhersagemodelle

Effektive Risikovorhersagemodelle helfen Unternehmen nicht nur dabei, Risiken zu verstehen und bei der Entscheidungsfindung zu handhaben, sondern können auch verschiedene andere Vorteile bieten:

• Betrugsvorhersage. Dies hilft Banken, Kreditkartenunternehmen und anderen Unternehmen, unbefugte Transaktionen präventiv zu erkennen und zu stoppen, um finanzielle Verluste zu vermeiden.
• Vorausschauende Wartung. Mit einem frühzeitigen Einblick in das Risiko von Anlagenausfällen können Unternehmen Probleme erkennen, bevor sie teure Reparaturen erfordern. Auf diese Weise werden die Wartungsausgaben optimiert, störende Ausfallzeiten verhindert und die Kontinuität des Geschäftsbetriebs sowie die Sicherheit am Arbeitsplatz gewährleistet.
• Höhere Kundenzufriedenheit. Ein effektives Risikomanagement beugt auch Problemen vor, die sich auf die Meinung der Kunden über ein Unternehmen auswirken könnten. Die Verbesserung der Kundenzufriedenheit verringert die Kundenabwanderung und den Bedarf an kostspieligen Kundenakquisitionskampagnen.
• Erhöhtes Kundenvertrauen. Risikovorhersagemodelle helfen Unternehmen auch dabei, das Vertrauen der Kunden zu stärken. Es sind nicht nur die Geräte, die proaktiv verwaltet werden können. Durch die Vorhersage von Kundenbedürfnissen oder potenziellen Problemen können Unternehmen Bedenken angehen, bevor sie zu Problemen werden - ein vorausschauender Ansatz, der das Vertrauen der Kunden in ein Unternehmen stärkt.
• Bessere Patientenversorgung. Im Gesundheitswesen können Risikomodelle Patienten identifizieren, die am meisten von präventiver Pflege und anderen Maßnahmen zur Verbesserung der Patientenergebnisse profitieren.
• Flexiblere Risikomanagementprozesse. Mit Modellen zur kontinuierlichen Überwachung von Geschäftsrisiken können Unternehmen schneller auf neue Bedrohungen und veränderte Marktbedingungen reagieren. Dadurch wird die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens verbessert.

Risikovorhersagemodelle können nicht jedes Geschäftsproblem lösen. Sie eignen sich jedoch für viele Planungs- und Managementszenarien, bei denen Entscheidungen mit Risiken verbunden sind.

Wie Risikovorhersagemodelle funktionieren

Um besser zu verstehen, wie prädiktives Risikomanagement einem Unternehmen je nach seinen spezifischen Bedürfnissen am besten dienen kann, sollten wir uns ansehen, wie diese Modelle funktionieren. Im Folgenden finden Sie einige gängige Techniken zur Entwicklung von Risikovorhersagemodellen:

• Logistische Regressionsmodelle. Sie werden häufig verwendet, wenn das Ergebnis eines Risikomodellierungsprojekts binär ist. Ein logistisches Regressionsmodell kann zum Beispiel vorhersagen, ob ein Kredit ausfällt oder nicht, und zwar auf der Grundlage von Faktoren wie Einkommen, Kreditwürdigkeit und Kreditbetrag. Das Ergebnis ist eine Risikobewertung des wahrscheinlichen Ergebnisses für einzelne Kredite. Die logistische Regression ist schnell und effektiv bei sehr großen Datensätzen.
• Entscheidungsbaum-Modelle. Diese Modelle verwenden ein baumartiges Diagramm von Entscheidungen und möglichen Ergebnissen. Sie machen Vorhersagen, indem sie auf der Grundlage von Eingabevariablen durch den Baum navigieren und so ein intuitives und visuelles Verständnis komplexer Prozesse ermöglichen. Entscheidungsbäume werden häufig bei der Kundensegmentierung und Betrugserkennung eingesetzt.
• Support-Vektor-Maschinen (SVM). SVMs, wie sie gemeinhin genannt werden, sind keine mechanischen Geräte. Vielmehr handelt es sich bei einer SVM um einen Klassifizierungsalgorithmus, der Daten in verschiedene Kategorien unterteilt, zum Beispiel in Kunden mit hohem und mit niedrigem Risiko. Der Prozess ähnelt der logistischen Regression, aber wenn die Daten viele Kundenattribute enthalten, können SVMs die Komplexität besser bewältigen. Andererseits konzentrieren sich SVMs auf den Klassifizierungsaspekt und nicht auf die Bereitstellung von Wahrscheinlichkeiten für die Ergebnisse. Daher ist ein logistisches Regressionsmodell möglicherweise leichter zu verstehen und zu interpretieren; für viele Risikomodellierungsszenarien ist dies wichtig, um Vertrauen in den Prozess zu schaffen.

Unternehmen können jetzt auch auf neuere KI-Techniken zurückgreifen. Neuronale Netzwerke sind eine Art von Deep-Learning-Algorithmus, der eher vom menschlichen Gehirn als von statistischen Verfahren inspiriert ist und häufig in KI-Anwendungen eingesetzt wird. Neuronale Netze erkennen komplexe Muster in Daten, bei denen selbst erfahrene Datenwissenschaftler die zugrundeliegenden Beziehungen zwischen den Variablen möglicherweise nicht vollständig verstehen.

Ein weiterer Vorteil neuronaler Netze besteht darin, dass sie auf großen Datenmengen trainiert werden können, was besonders für Risikovorhersageinitiativen mit vielen historischen Daten von Nutzen ist. Allerdings können diese Modelle auch sehr rechenintensiv, schwer zu interpretieren und für Führungskräfte schwer zu erklären sein.

Generative KI kann auch bei der Risikovorhersage eine Rolle spielen. Sie kann die Leistung von neuronalen Netzen für die Risikovorhersage potenziell verbessern. Generative KI kann zum Beispiel dazu verwendet werden, synthetische Daten zu erstellen, die mit den realen Daten vergleichbar sind, mit denen ein neuronales Netz konfrontiert wird. Dies kann dem neuronalen Netz helfen, Muster in den Daten genauer zu erkennen, insbesondere wenn keine großen Datensätze zur Verfügung stehen.

Unternehmen erforschen andere KI- und maschinelle Lerntechniken, wie zum Beispiel Reinforcement Learning und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), für die Vorhersage und das Management von Risiken. Mit Hilfe von Reinforcement Learning, wobei Modelle für maschinelles Lernen durch Trial-and-Error-Methoden verbessert werden, können KI-Agenten darauf trainiert werden, Entscheidungen zu treffen, die das Risiko minimieren. NLP ist eine Art von KI, die die menschliche Sprache versteht und verarbeitet. Sie kann verwendet werden, um Informationen aus Textdaten zu extrahieren und zu klassifizieren, beispielsweise aus Kundenfeedbackformularen oder Beiträgen in sozialen Netzwerken, die für die Risikovorhersage relevant sein könnten.

Bewährte Verfahren für die Entwicklung eines Risikovorhersagemodells

Risikovorhersagemodelle können in der Praxis schwierig zu implementieren sein. Die Erstellung eines effektiven Risikovorhersagemodells erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Hinweise zu bewährten Verfahren und zu den Aspekten, auf die Sie bei der Modellentwicklung und -einführung achten sollten:

• Verstehen Sie die Daten und stellen Sie sicher, dass sie sauber sind. Hochwertige Daten sind die Grundlage für genaue Modelle. Relevante Datensätze sollten identifiziert und vorverarbeitet werden, um fehlende Werte, Duplikate, Inkonsistenzen und andere Datenqualitätsprobleme zu beseitigen. Um bei der Identifizierung zu helfen, können Fachleute aus dem Unternehmen Ratschläge zu nützlichen Datenquellen und -feldern auf der Grundlage der wichtigsten Risikofaktoren geben.
• Wählen Sie das richtige Modell. Verschiedene Modellierungstechniken eignen sich für bestimmte Risiken, die ein Unternehmen vorhersagen möchte. Bei der Wahl der richtigen Technik geht es nicht nur um die Leistung und Genauigkeit des Modells, sondern auch um die Flexibilität und die Verständlichkeit der vom Modell generierten Ergebnisse.
• Vermeiden Sie Verzerrungen (Bias) und stellen Sie die Interpretierbarkeit der Modelle sicher. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-gesteuerten Modellen wird die Gewährleistung von Transparenz und Fairness immer wichtiger. Datenwissenschaftler sollten auf versteckte KI-Verzerrungen/Vorurteile achten, die die Risikovorhersagen verfälschen könnten. Die Bevorzugung von Modellen, die leicht zu interpretieren sind, stärkt auch das Vertrauen und die Verantwortlichkeit gegenüber den Geschäftsinteressenten.
• Machen Sie die Einhaltung von Vorschriften (Compliance) zu einer Priorität. In vielen Fällen müssen Risikovorhersagemodelle die Vorschriften zum Datenschutz, zur fairen Kreditvergabe, zu Beschäftigungspraktiken und zu anderen Aspekten des Geschäftsbetriebs einhalten. Bei der Entwicklung von Risikomodellen kann eine enge Zusammenarbeit mit den Rechtsabteilungen erforderlich sein, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Berücksichtigen Sie auch die Verhaltenskodizes der Branche und die internen Regeln für die Verwendung von Daten.

Zusätzlich zu diesen bewährten Verfahren sollten Sie bedenken, dass sich die Risiken weiterentwickeln. Um damit Schritt zu halten, sollten Sie Modelle, die in der Produktion eingesetzt werden, kontinuierlich überwachen, ihre laufende Relevanz prüfen und sie bei Bedarf auf neue Daten umlernen. Einige Unternehmen verwenden spezielle Modellüberwachungssysteme, um zu prüfen, ob sich die Leistung im Laufe der Zeit verschlechtert. Andere wiederum trainieren ihre Modelle in regelmäßigen Abständen neu.

Erste Schritte mit Risikovorhersagemodellen

Wenn sie richtig entwickelt und eingesetzt werden, sind Risikovorhersagemodelle leistungsstarke Instrumente, die das Wissen des Unternehmens und das Bauchgefühl durch algorithmische Prognosen ergänzen. Risikomanager und Unternehmensleiter können sie nutzen, um das einst Unquantifizierbare zu quantifizieren. Trotz einiger technischer Herausforderungen müssen prädiktive Risikomodellierung und -management kein Sprung ins kalte Wasser sein. Fangen Sie bei der Modellentwicklung und -validierung mit den folgenden Schritten klein an:

• Identifizieren Sie einen Geschäftsprozess, der mit Unsicherheiten und potenziellen Risiken behaftet ist, zum Beispiel Umsatzprognosen, Wartung von Anlagen oder Kundenbindung.
• Prüfen Sie die vorhandenen Daten zu diesem Prozess und die damit verbundenen Risiken, um sicherzustellen, dass Sie über qualitativ hochwertige Eingaben verfügen, mit denen Sie im Modellierungsprozess arbeiten können.
• Lesen Sie Fallstudien von anderen Unternehmen, Anbietern von Risikomanagement-Software und Anbietern von Data-Science-Plattformen, um herauszufinden, was sich anderswo bewährt hat.
• Erstellen Sie ein grundlegendes Prototypmodell als Pilotprojekt, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz, Ethik und Vertrauen liegt. Leistung und Genauigkeit können im Laufe der Zeit verbessert werden, aber Werte und Grundsätze lassen sich nur schwer nachträglich in ein Modell einbauen.
• Nutzen Sie die durch das Modell gewonnenen Erkenntnisse, um risikobezogene Geschäftsentscheidungen und -prozesse zunächst versuchsweise zu optimieren, bevor Sie sich in größerem Umfang auf das Modell verlassen. Selbst dann sollten Sie die vorhergesagten Risiken weiterhin von Menschen überwachen lassen, um Ihre Risikomodellierungsmethodik zu überprüfen.
• Denken Sie an eine kontinuierliche Modellverbesserung. Risikovorhersagemodelle müssen während ihres gesamten Lebenszyklus kontinuierlich gewartet, abgestimmt und kontrolliert werden.

Unabhängig von der Branche, in der ein Unternehmen tätig ist, verwaltet es bereits Risiken. Dabei stützt es sich möglicherweise einfach auf Erfahrung und Intuition statt auf Daten und wiederholbare Prozesse. Risikovorhersagemodelle fügen dem Risikomanagement-Portfolio eines Unternehmens ein neues Werkzeug hinzu - ein leistungsfähiges und praktisches Werkzeug, das das eigene Gespür für die Zukunft ergänzt, aber nicht vollständig ersetzt.