Erweiterung des Machine Learning-gestützten Risikocontro ... / 1 Risikocontrolling als Teil der digitalen Strategie

Risikocontrolling ist ein wichtiges Instrument in vielen Unternehmen, um sich vor möglichen Schäden und Verlusten zu schützen. In der Vergangenheit wurde dies hauptsächlich mithilfe von manuellen Analysen und Prognosen durchgeführt. Doch in Zeiten der Digitalisierung gibt es Möglichkeiten, Risikocontrolling durch den Einsatz von Machine Learning zu verbessern. Insbesondere das Konzept des Synthetic Control kann in diesem Zusammenhang eine wertvolle Unterstützung sein. In diesem Beitrag soll gezeigt werden, wie sich das Risikocontrolling mithilfe von Machine Learning und Synthetic Control verbessern lässt und welche Vorteile diese Methoden bieten.

Risikocontrolling ist für die Umsetzung einer digitalen Strategie von Unternehmen besonders wichtig, da die Digitalisierung viele neue Chancen und Risiken mit sich bringt. Zum einen können Unternehmen durch den Einsatz digitaler Technologien ihre Prozesse optimieren und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.^[1]

Zum anderen können aber auch neue Risiken entstehen, z. B. durch Cyber-Angriffe oder die Abhängigkeit von bestimmten technologischen Plattformen. Deshalb ist es wichtig, dass Unternehmen ein Risikocontrolling etablieren, das auf die spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen im digitalen Bereich abgestimmt ist. Mithilfe von Machine Learning und insbesondere Synthetic Control können Unternehmen ihr Risikocontrolling verbessern und damit ihre digitale Strategie sicherer und erfolgreicher gestalten.

[1] Vgl. Loth 2021a, S. 3 ff.