- Datengetriebenes Risikocontrolling nutzt große Datenmengen und neue Analyseverfahren wie Analytics und Künstliche Intelligenz.
- Veränderungen und Verbesserungen kann es in allen Phasen des Risikomanagementprozesses geben.
- Während sich einerseits dadurch Aufgaben von Risikocontrollern automatisieren lassen, kommen andere hinzu oder werden wichtiger. Das sind insbesondere statistische Analysen als auch die Beratung des Managements.
- Die Aufgaben im Risikocontrolling werden anspruchsvoller und erfordern zusätzliche Kompetenzen, insbesondere in den Bereichen Statistik und KI. Der Beitrag gibt zunächst einen Überblick über das Risikocontrolling an sich und ergänzt dann die datengetriebenen Aspekte.
- Diese werden durch Beispiele und Vertiefungen zur Lieferkettenüberwachung, zu Kreditausfallrisiken, zur Modellgenerierung sowie zu IT-Risiken veranschaulicht. Abschließend werden Anforderungen bzw. Herausforderungen für Risikocontrollerinnen und -controller vorgestellt.
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