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Systematisches Management operationeller Risiken

Operational Risk

Umfassende Beratung für die Identifikation, Bewertung und Steuerung operationeller Risiken in Ihrem Unternehmen. Von der Implementierung regulatorisch konformer Frameworks bis zur Integration fortschrittlicher KI-gestützter Lösungen.

  • ✓Regulatorische Compliance (Basel III, Solvency II, DORA)
  • ✓Reduzierung operationeller Verluste
  • ✓Optimierung des regulatorischen Kapitalbedarfs

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Umfassendes Operational Risk Management

Unsere Stärken

  • Tiefgreifende Expertise in regulatorischen Anforderungen (Basel III, Solvency II, DORA)
  • Erfahrung mit fortschrittlichen Risikomanagement-Methoden und KI-gestützten Lösungen
  • Praxiserprobte Implementierungsstrategien mit nachweisbaren Erfolgen
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Wussten Sie schon?

Operational Risk Management heißt, Risiken frühzeitig zu erkennen und durch klare Kennzahlen, agile Prozesse und transparente Eskalationspfade aktiv zu steuern – so schaffen Sie eine Widerstandskraft, die Ihr Unternehmen sicher durch jede Krise führt.

ADVISORI in Zahlen

11+

Jahre Erfahrung

120+

Mitarbeiter

520+

Projekte

Wir begleiten Sie mit einem strukturierten Ansatz bei der Entwicklung und Implementierung Ihres Operational Risk Managements.

Unser Ansatz:

Analyse der bestehenden Risikosituation und -prozesse

Entwicklung maßgeschneiderter ORM-Frameworks und Methodologien

Implementierung, Schulung und kontinuierliche Verbesserung

"Ein effektives Operational Risk Management ist entscheidend für die Risikoresilienz und den langfristigen Erfolg eines Unternehmens in einem zunehmend komplexen regulatorischen und geschäftlichen Umfeld."
Andreas Krekel

Andreas Krekel

Head of Risikomanagement, Regulatory Reporting

Expertise & Erfahrung:

10+ Jahre Erfahrung, SQL, R-Studio, BAIS- MSG, ABACUS, SAPBA, HPQC, JIRA, MS Office, SAS, Business Process Manager, IBM Operational Decision Management

LinkedIn Profil

Unsere Dienstleistungen

Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation

ORM Framework Entwicklung & Implementierung

Konzeption und Einführung maßgeschneiderter Operational Risk Management Frameworks (ORMF) gemäß Best Practices und regulatorischen Anforderungen.

  • Analyse bestehender Prozesse und Strukturen
  • Definition von Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten (Three Lines of Defense)
  • Entwicklung von Risikoappetit-Statements und Strategien
  • Implementierungsbegleitung und Change Management

Regulatorische Compliance im ORM

Sicherstellung der Konformität Ihres ORM mit relevanten Vorschriften wie Basel III/IV, Solvency II, MaRisk und DORA.

  • Gap-Analysen zu regulatorischen Anforderungen
  • Anpassung von Prozessen und Dokumentationen
  • Unterstützung bei der Kapitalberechnung
  • Vorbereitung auf DORA-Anforderungen (IKT-Risikomanagement, Reporting)

Risikoidentifikation & -bewertung

Systematische Erfassung und Bewertung operationeller Risiken durch etablierte Methoden zur Stärkung Ihrer Risikotransparenz.

  • Durchführung von Risk & Control Self-Assessments (RCSA)
  • Entwicklung und Monitoring von Key Risk Indicators (KRIs)
  • Aufbau und Pflege der Loss Data Collection (LDC)
  • Durchführung von Szenarioanalysen für Extremereignisse

Internes Kontrollsystem (IKS) & Risikominderung

Design, Implementierung und Optimierung interner Kontrollsysteme zur effektiven Minderung identifizierter operationeller Risiken.

  • Bewertung der Kontroll-Effektivität
  • Entwicklung präventiver, detektiver und korrektiver Kontrollmaßnahmen
  • Integration von Kontrollen in Geschäftsprozesse
  • Testen und Überwachung der Kontrollwirksamkeit

Technologie & KI im Operational Risk Management

Nutzung moderner Technologien zur Effizienzsteigerung und Verbesserung der Prognosefähigkeit Ihres ORM.

  • Beratung bei der Auswahl und Implementierung von GRC-Tools
  • Integration von KI und Predictive Analytics zur Risikofrüherkennung
  • Automatisierung von Risikoprozessen und Kontrollen (RPA)
  • Entwicklung von Risiko-Dashboards und Echtzeit-Monitoring

Risikokultur & Governance

Förderung einer proaktiven Risikokultur und Etablierung klarer Governance-Strukturen zur nachhaltigen Verankerung des ORM im Unternehmen.

  • Entwicklung und Kommunikation von Risikogrundsätzen ('Tone from the Top')
  • Schulungen und Awareness-Maßnahmen für Mitarbeiter
  • Integration von Risikoverantwortung in Zielvereinbarungen
  • Aufbau effektiver Risiko-Komitee-Strukturen

Suchen Sie nach einer vollständigen Übersicht aller unserer Dienstleistungen?

Zur kompletten Service-Übersicht

Unsere Kompetenzbereiche in Risikomanagement

Entdecken Sie unsere spezialisierten Bereiche des Risikomanagements

Strategisches Enterprise Risk Management

Entwickeln Sie ein umfassendes Risikomanagement-Framework, das Ihre Unternehmensziele unterstützt und absichert.

▼
    • Aufbau und Optimierung von ERM Frameworks
    • Risikokultur & Risikostrategie
    • Vorstand & Aufsichtsrats Reporting
    • Integration ins Unternehmenszielsystem
Operatives Risikomanagement & Internes Kontrollsystem (IKS)

Implementieren Sie effektive operative Risikomanagement-Prozesse und interne Kontrollen.

▼
    • Prozess Risikomanagement
    • IKS Design & Implementierung
    • Laufendes Monitoring & Risk Assessment
    • Kontrolle der Compliance-relevanten Prozesse
Financial Risk

Umfassende Beratung für die Identifikation, Bewertung und Steuerung von Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiken in Ihrem Unternehmen.

▼
    • Kreditrisiko Management & Ratingverfahren
    • Liquiditätssteuerung
    • Marktrisiko Bewertung & Limitsysteme
    • Stresstests & Szenarioanalysen
    • Portfoliorisiko Analyse
    • Modellentwicklung
    • Modellvalidierung
    • Model Governance
Non-Financial Risk

Umfassende Beratung für die Identifikation, Bewertung und Steuerung nicht-finanzieller Risiken in Ihrem Unternehmen.

▼
    • Operational Risk
    • Cyberrisiken
    • IT-Risiken
    • Geldwäscheprävention
    • Krisenmanagement
    • KYC (Know Your Customer)
    • Anti-Financial Crime Lösungen
Data-Driven Risk Management & KI-Lösungen

Nutzen Sie moderne Technologien für ein datenbasiertes Risikomanagement.

▼
    • Predictive Analytics & Machine Learning
    • Robotic Process Automation (RPA)
    • Integrationen von Big Data Plattformen & Dashboarding
    • KI-Ethik & Bias Management
    • Risk Modeling
    • Risk Audit
    • Risk Dashboards
    • Frühwarnsystem
ESG & Klimarisikomanagement

Identifizieren und managen Sie Umwelt-, Sozial- und Governance-Risiken.

▼
    • Nachhaltigkeits-Risikoanalyse
    • Integration von ESG-Faktoren in Risikomodelle
    • Dekarbonisierungsstrategien & Szenarioanalysen
    • Reporting & Offenlegungspflichten
    • Lieferkettengesetz (LkSG)

Häufig gestellte Fragen zur Operational Risk

Was ist Operational Risk und wie unterscheidet es sich von anderen Risikoarten?

Operational Risk umfasst laut Basel II "das Risiko von Verlusten, die durch unangemessene oder versagende interne Prozesse, Menschen, Systeme oder durch externe Ereignisse entstehen". Im Gegensatz zu anderen Risikoarten bezieht sich Operational Risk auf betriebliche Schwachstellen, die unmittelbar die Geschäftskontinuität bedrohen können.

🔍 Abgrenzung zu anderen Risikoarten:

• Marktrisiko: Verluste durch Marktpreisänderungen (Aktien, Zinsen, Währungen)
• Kreditrisiko: Verluste durch Ausfall von Kreditnehmern
• Liquiditätsrisiko: Zahlungsunfähigkeit durch mangelnde Liquidität
• Operational Risk: Verluste durch interne Prozesse, Menschen, Systeme oder externe Ereignisse

📊 Typische Ereigniskategorien:

• IT-Ausfälle und Systemversagen
• Prozessfehler und manuelle Fehler
• Interne und externe Betrugsfälle
• Compliance-Verstöße und regulatorische Risiken
• Cyber-Angriffe und Datenschutzverletzungen

⚙ ️ Besonderheiten:

• Schwierige Quantifizierung: Oft qualitative Natur der Risiken
• Vielfältige Ursachen: Komplexe Wechselwirkungen zwischen Faktoren
• Hohe Relevanz für alle Unternehmensbereiche

Welche Komponenten umfasst ein effektives Operational Risk Management Framework?

Ein robustes Operational Risk Management Framework (ORMF) integriert mehrere Schlüsselkomponenten für einen umfassenden Ansatz zur Steuerung operationeller Risiken:

🏗 ️ Grundlegende Struktur:

• Governance und Organisation: - Three-Lines-of-Defense-Modell mit klarer Aufgabentrennung - Operational Risk Committee mit Vertretern relevanter Bereiche - Chief Risk Officer (CRO) mit direkter Berichtslinie
• Risikoappetit und -strategie: - Quantitative Limits für operationelle Verluste - Qualitative Statements zu akzeptablen Risikoniveaus - Verknüpfung mit Unternehmensstrategie

🔄 Kernprozesse:

• Risikoidentifikation: Prozessanalysen, Loss-Daten-Sammlung, Szenarioanalysen
• Risikobewertung: RCSA, KRIs, quantitative Modelle
• Risikominderung: Präventive, detektive und korrektive Kontrollen
• Monitoring und Reporting: KRI-Dashboards, regelmäßige Berichte

💻 Technologische Unterstützung:

• GRC-Plattformen für integriertes Risikomanagement
• Automatisierte Datenerfassung und -analyse
• KI-gestützte Früherkennung von Risikosituationen

Welche regulatorischen Anforderungen gibt es an das Operational Risk Management?

Die regulatorischen Anforderungen an das Operational Risk Management haben in den letzten Jahren erheblich zugenommen:

🏦 Basel-Rahmenwerk für Banken:

• Basel III/IV: Kapitalunterlegung operationeller Risiken - New Standardised Approach (NSA): Ersetzt frühere Ansätze - Business Indicator Component (BIC): Berechnung basierend auf Ertrags-/Aufwandskomponenten - Internal Loss Multiplier (ILM): Berücksichtigung historischer Verlustdaten
• MaRisk: Deutsche Konkretisierung der Basel-Anforderungen - AT 4.3.2 und BTR 4: Spezifische Vorgaben für operationelle Risiken

🏢 Solvency II für Versicherungen:

• Säule 1: Quantitative Kapitalanforderungen
• Säule 2: Qualitative Anforderungen (ORSA, Governance)
• Säule 3: Offenlegungspflichten (SFCR, RSR)

🌐 Digital Operational Resilience Act (DORA):

• EU-Verordnung zur Cyber-Resilienz im Finanzsektor (ab 2025)
• IKT-Risikomanagement, Incident Reporting, Resilience Testing

📋 Branchenübergreifende Standards:

• ISO 31000: Internationaler Standard für Risikomanagement
• COSO ERM Framework: Integriertes Rahmenwerk

Was ist das Three-Lines-of-Defense-Modell im Operational Risk Management?

Das Three-Lines-of-Defense-Modell definiert klare Verantwortlichkeiten und Kontrollen auf drei Ebenen:

🛡 ️ First Line of Defense: Operative Geschäftsbereiche

• Verantwortlichkeiten: - Primäre Verantwortung für Risikoidentifikation und -steuerung - Implementierung von Kontrollen im Tagesgeschäft - Einhaltung von Richtlinien und Meldung von Risikosituationen
• Umsetzung: - Embedded Risk Controls in Geschäftsprozessen - Risk & Control Self-Assessments (RCSA) - Operational Risk Manager in Fachabteilungen

🛡 ️ Second Line of Defense: Risikomanagement und Compliance

• Verantwortlichkeiten: - Entwicklung von Frameworks und Richtlinien - Überwachung der Risikosituation - Berichterstattung an Management
• Umsetzung: - Zentrale ORM-Unit für Methodenentwicklung - Risikoaggregation und unabhängige Kontrolltests - Systemunterstützung durch GRC-Plattformen

🛡 ️ Third Line of Defense: Interne Revision

• Verantwortlichkeiten: - Unabhängige Prüfung des Risikomanagements - Identifikation von Verbesserungspotenzialen - Berichterstattung an Aufsichtsgremien
• Umsetzung: - Risikobasierte Prüfungsplanung - Process Mining und Systemaudits - Follow-up-Prozesse für Prüfungsfeststellungen

Was ist Risk Control Self-Assessment (RCSA) und wie wird es implementiert?

Risk Control Self-Assessment (RCSA) ist eine zentrale Methodik im Operational Risk Management, bei der Fachabteilungen ihre eigenen Risiken und Kontrollen systematisch bewerten:

📋 Definition und Zweck:

• Dezentraler Ansatz: Mitarbeiter bewerten selbst Risiken in ihren Prozessen
• Kombination von Bottom-up und Top-down: Verbindung von operativem Wissen mit strategischen Zielen
• Ziele: Risikoidentifikation, Kontrollbewertung, Maßnahmenentwicklung, Risikobewusstsein

🔄 RCSA-Prozess:

• Vorbereitung: Definition des Bewertungsumfangs, Methodik, Schulung
• Durchführung: Workshops mit Prozessverantwortlichen, Risiko- und Kontrollbewertung
• Nachbereitung: Dokumentation, Maßnahmenpläne, Aggregation, Reporting

🛠 ️ Implementierungsschritte:

• Pilotphase: Auswahl repräsentativer Prozesse, Test der Methodik
• Vollständige Implementierung: Ausrollung, Integration, Verknüpfung mit anderen Tools
• Kontinuierliche Verbesserung: Regelmäßige Überprüfung, Benchmarking

📊 Erfolgsfaktoren:

• Klare Methodik: Eindeutige Definitionen und Prozesse
• Management-Commitment: Sichtbare Unterstützung
• Angemessene Ressourcen und konsequente Nachverfolgung

Wie werden Key Risk Indicators (KRIs) entwickelt und eingesetzt?

Key Risk Indicators (KRIs) sind Frühwarnindikatoren, die potenzielle Risiken signalisieren, bevor sie zu Verlusten führen:

🎯 Definition und Zweck:

• Metriken zur Früherkennung: Messen Risikotreiber, nicht erst eingetretene Verluste
• Proaktives Risikomanagement: Ermöglichen frühzeitiges Handeln
• Ziele: Kontinuierliche Überwachung, objektive Entscheidungsgrundlage

🔍 Eigenschaften effektiver KRIs:

• Relevanz: Direkte Verbindung zu identifizierten Risiken
• Messbarkeit: Quantifizierbar und objektiv erfassbar
• Vorhersagekraft: Indikation zukünftiger Risiken
• Aktionsorientierung: Ermöglichen konkrete Maßnahmen

🔄 Entwicklungsprozess:

• Risikobezogene Auswahl: Identifikation von Schlüsselrisiken und Treibern
• Definition der Indikatoren: Metriken, Datenquellen, Berechnungsmethodik
• Schwellenwertdefinition: Toleranzgrenzen (grün, gelb, rot)
• Implementierung: Datenerfassung, Reporting-Integration

📊 Kategorien von KRIs:

• Prozessbezogene KRIs: Fehlerraten, Durchlaufzeiten
• IT-basierte KRIs: Systemverfügbarkeit, ungelöste Incidents
• Personalbezogene KRIs: Fluktuation, Schulungsquoten
• Compliance-bezogene KRIs: Audit-Findings, Verstöße

🖥 ️ Monitoring und Reporting:

• KRI-Dashboards mit Ampelsystem und Drill-down-Funktionalität
• Eskalationsprozesse bei Schwellenwertüberschreitungen
• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung

Wie integriert man KI und Predictive Analytics in das Operational Risk Management?

Die Integration von KI und Predictive Analytics eröffnet neue Möglichkeiten im Operational Risk Management:

🧠 Anwendungsbereiche:

• Risikoidentifikation: - NLP zur Analyse von Verträgen und regulatorischen Texten - Automatisierte Erkennung von Risikofaktoren in Prozessdaten
• Risikobewertung: - Predictive Analytics zur Vorhersage potenzieller Verlustereignisse - Machine Learning für die Quantifizierung von Eintrittswahrscheinlichkeiten
• Risikominderung: - Automatisierte Kontrollen und Überwachungssysteme - Intelligente Prozessautomatisierung zur Fehlerreduzierung
• Monitoring: - Echtzeit-Überwachung von KRIs - Automatisierte Anomalieerkennung

🔍 Spezifische Technologien:

• Machine Learning für Anomalieerkennung: Betrugsversuche, ungewöhnliche Transaktionen
• Natural Language Processing: Analyse von Verträgen, regulatorischen Änderungen
• Predictive Analytics: Vorhersage von IT-Systemausfällen, Prozessfehlern

🛠 ️ Implementierungsschritte:

• Bedarfsanalyse: Identifikation der größten Risikobereiche
• Datenmanagement: Identifikation relevanter Quellen, Datenaufbereitung
• Modellentwicklung: Auswahl geeigneter Algorithmen, Training, Validierung
• Integration: Einbindung in Workflows und Entscheidungsprozesse

⚠ ️ Herausforderungen:

• Datenqualität: Unvollständige oder verzerrte Daten
• Erklärbarkeit: "Black Box"-Charakter komplexer Modelle
• Regulatorische Compliance: Anforderungen an Modellvalidierung

Was ist der New Standardised Approach (NSA) nach Basel III/IV?

Der New Standardised Approach (NSA) ist die neue Standardmethode zur Berechnung der Kapitalanforderungen für operationelle Risiken nach Basel III/IV:

📊 Grundprinzipien:

• Vereinheitlichung: Ersatz der drei bisherigen Ansätze (BIA, TSA, AMA)
• Risikosensitivität: Berücksichtigung von Größe, Geschäftsmodell und Verlusthistorie
• Vergleichbarkeit: Verbesserte Vergleichbarkeit zwischen Instituten

🧮 Berechnungsmethodik:

• Business Indicator Component (BIC): - Basiert auf dem Business Indicator (BI) für die Geschäftsaktivität - Drei Komponenten: ILDC (Zins), SC (Gebühren), FC (Handel) - Staffelung in drei Buckets mit progressiven Multiplikatoren
• Internal Loss Multiplier (ILM): - Berücksichtigt historische Verlustdaten des Instituts - Werte >

1 erhöhen die Kapitalanforderung, Werte <

1 reduzieren sie

• Operationelles Risikokapital (ORC): ORC = BIC × ILM

📋 Anforderungen an die Verlustdatensammlung:

•

10 Jahre historische Verlustdaten

• Erfassung aller Verluste ab 20.000 EUR
• Umfassende Datenqualitätsanforderungen

🔄 Implementierungsschritte:

• Gap-Analyse: Bewertung der aktuellen Methodik und Datengrundlage
• Datenmanagement: Aufbau oder Anpassung der Verlustdatensammlung
• Methodenentwicklung: Implementierung der NSA-Berechnungslogik
• Governance: Anpassung von Richtlinien und Prozessen

Wie implementiert man ein effektives Business Continuity Management?

Business Continuity Management (BCM) ist ein integraler Bestandteil des Operational Risk Managements:

🎯 Ziele und Nutzen:

• Geschäftskontinuität: Aufrechterhaltung kritischer Prozesse bei Störungen
• Resilienz: Stärkung der Widerstandsfähigkeit
• Compliance: Erfüllung regulatorischer Anforderungen
• Reputationsschutz: Vermeidung von Reputationsschäden

🔄 BCM-Lebenszyklus:

• Business Impact Analysis (BIA): - Identifikation kritischer Geschäftsprozesse - Bestimmung von Recovery Time/Point Objectives (RTO/RPO) - Analyse von Abhängigkeiten und Auswirkungen
• Risikoanalyse: Identifikation von Bedrohungen und Schwachstellen
• Strategieentwicklung: Wiederherstellungsstrategien, Ressourcenplanung
• Planerstellung: - Business Continuity Plan (BCP): Aufrechterhaltung kritischer Prozesse - Disaster Recovery Plan (DRP): Wiederherstellung von IT-Systemen - Krisenmanagementplan: Organisatorische Maßnahmen
• Implementierung: Ressourcenbereitstellung, Schulung, Integration
• Tests und Übungen: Regelmäßige Tests verschiedener Art
• Kontinuierliche Verbesserung: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung

🏗 ️ Organisatorische Einbettung:

• BCM-Governance: Richtlinie, BCM-Beauftragter, Führungseinbindung
• Integration in das ORM: Verknüpfung mit Risikobewertungen
• Krisenmanagementorganisation: Krisenstab, Eskalationswege

💻 Technologische Unterstützung:

• BCM-Software: Zentrale Verwaltung von Plänen und Dokumenten
• Disaster Recovery Lösungen: Backup, Hochverfügbarkeit, Cloud
• Kommunikationslösungen: Krisenkommunikation, redundante Kanäle

Wie geht man mit Cyber-Risiken im Rahmen des Operational Risk Managements um?

Cyber-Risiken erfordern aufgrund ihrer Komplexität und Dynamik einen spezialisierten Ansatz im ORM-Framework:

🔍 Besonderheiten von Cyber-Risiken:

• Hohe Dynamik: Ständig neue Bedrohungen und Angriffsvektoren
• Technische Komplexität: Erfordert spezialisiertes Know-how
• Potenzielle Kaskadeneffekte: Übergreifen auf andere Risikobereiche
• Hohe Schadenspotenziale: Potenziell existenzbedrohend

🏗 ️ Integration in das ORM-Framework:

• Governance: Klare Verantwortlichkeiten, Cyber Security Committee
• Risikotaxonomie: Integration in die operationelle Risikotaxonomie
• Risikoappetit: Spezifische Statements für Cyber-Risiken

🔄 Cyber-Risikomanagementprozess:

• Identifikation: - Threat Intelligence: Überwachung aktueller Bedrohungen - Vulnerability Assessments: Regelmäßige Schwachstellenanalysen - Penetration Tests: Simulation von Angriffen
• Bewertung: - Cyber Risk Assessments: Strukturierte Risikobewertung - Szenarioanalysen: Bewertung potenzieller Angriffe
• Steuerung: - Technische Kontrollen: Firewalls, IDS/IPS, Endpoint Protection - Organisatorische Kontrollen: Richtlinien, Schulungen - Incident Response: Vorbereitung auf Sicherheitsvorfälle
• Monitoring: - Security Information and Event Management (SIEM) - Cyber-spezifische KRIs: Schwachstellen, Phishing-Erfolgsrate

🛡 ️ Spezifische Maßnahmen nach DORA:

• ICT Risk Management Framework: Umfassendes Framework für IT-Risiken
• Digital Operational Resilience Testing: Regelmäßige Tests
• Third-Party Risk Management: Management von IT-Dienstleisterrisiken
• Incident Reporting: Meldepflichten für Sicherheitsvorfälle

Wie entwickelt man eine effektive Risikokultur im Operational Risk Management?

Eine starke Risikokultur ist das Fundament eines erfolgreichen Operational Risk Managements:

🌱 Definition und Bedeutung:

• Gemeinsame Werte und Verhaltensweisen zum Umgang mit Risiken
• "Tone from the Top": Vorbildfunktion der Führungsebene
• "Tone from the Middle": Umsetzung durch mittleres Management
• "Tone at the Bottom": Verankerung bei allen Mitarbeitern
• Auswirkungen: Frühzeitige Risikoerkennung, offene Kommunikation, eigenverantwortlicher Umgang

🏗 ️ Kernelemente:

• Führung und Vorbildfunktion: - Sichtbares Commitment der Geschäftsleitung - Konsistentes Handeln im Einklang mit Risikogrundsätzen - Regelmäßige Kommunikation zur Bedeutung des Risikomanagements
• Verantwortlichkeit und Ownership: - Klare Zuordnung von Risikoeignerschaft - Persönliche Verantwortung für Risiken im eigenen Bereich - Integration in Zielvereinbarungen und Leistungsbewertungen
• Offene Kommunikation: - Förderung einer "Speak-up"-Kultur - Konstruktiver Umgang mit Fehlern und Vorfällen - Regelmäßiger Austausch über Risikothemen

🔄 Entwicklung und Implementierung:

• Ist-Analyse: Mitarbeiterbefragungen, Analyse von Vorfällen
• Definition der Ziel-Risikokultur: Risikogrundsätze, messbare Ziele
• Implementierungsmaßnahmen: Schulungen, HR-Integration, Anreizsysteme
• Monitoring: Regelmäßige Messung, Feedback-Mechanismen

📊 Messung der Risikokultur:

• Quantitative Indikatoren: Melderate für Vorfälle, Schulungsteilnahme
• Qualitative Indikatoren: Mitarbeiterbefragungen, Interviews
• Verhaltensbeobachtungen: Reaktionen auf Risikosituationen

Welche Rolle spielt Loss Data Collection im Operational Risk Management?

Loss Data Collection (LDC) ist ein zentrales Element im Operational Risk Management:

📊 Definition und Zweck:

• Systematische Erfassung von Verlusten aus operationellen Risiken
• Grundlage für quantitative Risikomodelle und Kapitalberechnung
• Basis für Trendanalysen und Identifikation von Schwachstellen
• Regulatorische Anforderung (Basel III/IV, Solvency II)

🔄 Kernelemente eines LDC-Prozesses:

• Verlustdefinition und Schwellenwerte: - Klare Definition operationeller Verluste - Schwellenwerte für die Erfassung (z.B. 10.000 EUR) - Kategorisierung nach Basel-Ereignistypen
• Datenerfassung: - Meldeprozess für Verlustereignisse - Erfassung von Brutto- und Nettoverlusten - Dokumentation von Ursachen und Maßnahmen
• Datenqualitätsmanagement: - Vollständigkeitsprüfungen - Plausibilitätschecks - Abgleich mit Finanzbuchhaltung
• Analyse und Reporting: - Trendanalysen und Mustererkennungen - Regelmäßige Berichte an Management - Input für RCSA und Szenarioanalysen

🛠 ️ Implementierungsschritte:

• Aufbau einer Verlustdatenbank
• Entwicklung von Meldeprozessen und -formularen
• Schulung der Mitarbeiter zur Verlusterkennung
• Integration in das Gesamtrisikomanagement

📈 Nutzung der Verlustdaten:

• Kapitalberechnung nach NSA (Internal Loss Multiplier)
• Identifikation von Schwachstellen in Prozessen
• Priorisierung von Risikominderungsmaßnahmen
• Validierung von Risikobewertungen aus RCSA

Wie führt man effektive Szenarioanalysen im Operational Risk Management durch?

Szenarioanalysen sind ein wichtiges Instrument zur Bewertung seltener, aber schwerwiegender operationeller Risiken:

🎯 Definition und Zweck:

• Strukturierte Bewertung potenzieller Extremereignisse
• Ergänzung zu historischen Verlustdaten (Forward-Looking)
• Identifikation von "Tail Risks" (seltene, aber schwerwiegende Ereignisse)
• Input für Kapitalmodelle und Stresstests

🔄 Szenarioanalyse-Prozess:

• Szenarioidentifikation: - Auswahl relevanter Risikoereignisse - Berücksichtigung interner und externer Faktoren - Fokus auf plausible, aber schwerwiegende Ereignisse
• Workshop-Durchführung: - Einbindung von Fachexperten und Risikomanagern - Strukturierte Diskussion der Szenarien - Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe
• Dokumentation und Validierung: - Detaillierte Dokumentation der Annahmen - Plausibilitätsprüfung der Ergebnisse - Vergleich mit historischen Daten und externen Benchmarks
• Integration in das Risikomanagement: - Input für Kapitalmodelle - Ableitung von Risikominderungsmaßnahmen - Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung

📊 Typische Szenariokategorien:

• Cyber-Angriffe und Datenschutzverletzungen
• Schwerwiegende Systemausfälle
• Interne und externe Betrugsfälle
• Prozessversagen in kritischen Funktionen
• Compliance-Verstöße mit regulatorischen Sanktionen

🛠 ️ Methodische Ansätze:

• Strukturierte Workshops mit Experten
• Delphi-Methode für unabhängige Expertenmeinungen
• Bayesianische Netzwerke für Ursache-Wirkungs-Beziehungen
• Monte-Carlo-Simulationen für Verteilungsanalysen

Wie integriert man Operational Risk Management in die Unternehmenssteuerung?

Die Integration des Operational Risk Managements in die Unternehmenssteuerung ist entscheidend für dessen Wirksamkeit:

🔄 Strategische Integration:

• Verknüpfung mit Unternehmensstrategie: - Abstimmung des Risikoappetits mit strategischen Zielen - Berücksichtigung operationeller Risiken bei strategischen Entscheidungen - Integration in die Geschäftsplanung und Budgetierung
• Governance-Strukturen: - Verankerung auf Vorstands- und Aufsichtsratsebene - Operational Risk Committee mit Entscheidungsbefugnissen - Klare Verantwortlichkeiten und Berichtslinien

📊 Operative Integration:

• Performance Management: - Integration von Risikokennzahlen in Balanced Scorecards - Berücksichtigung in Zielvereinbarungen und Vergütungssystemen - Risk-adjusted Performance Measurement (RAPM)
• Prozessmanagement: - Integration von Risikokontrollen in Prozessdefinitionen - Prozess-Risiko-Matrizen für Transparenz - Risikoorientierte Prozessoptimierung
• Projektmanagement: - Systematische Risikobewertung in Projektphasen - Go/No-Go-Entscheidungen basierend auf Risikobewertungen - Risikoorientiertes Ressourcenmanagement

💼 Management-Reporting:

• Integriertes Risiko-Reporting: - Konsolidierte Darstellung aller Risikoarten - Verknüpfung mit finanziellen und operativen KPIs - Fokus auf Top-Risiken und Trends
• Entscheidungsunterstützung: - Risikoinformationen für strategische Entscheidungen - Szenarioanalysen für Alternativbewertungen - What-if-Analysen für Geschäftsentscheidungen

🛠 ️ Implementierungsansätze:

• Top-down und Bottom-up: - Strategische Vorgaben von oben - Operative Umsetzung von unten - Regelmäßiger Abgleich und Anpassung
• Schrittweise Integration: - Pilotierung in ausgewählten Bereichen - Lessons Learned und Anpassung - Ausrollung auf weitere Bereiche

Welche Rolle spielen Outsourcing und Third-Party Risk Management im Operational Risk?

Outsourcing und Third-Party Risk Management sind kritische Aspekte des Operational Risk Managements:

🔍 Risiken im Zusammenhang mit Dritten:

• Betriebsunterbrechungen durch Ausfall von Dienstleistern
• Compliance-Risiken durch regulatorische Verstöße von Dritten
• Datenschutz- und Informationssicherheitsrisiken
• Reputationsrisiken durch Fehlverhalten von Dienstleistern
• Strategische Risiken durch Abhängigkeiten von Schlüssellieferanten

🏗 ️ Framework für Third-Party Risk Management:

• Due Diligence und Auswahl: - Risikoorientierte Bewertung potenzieller Dienstleister - Prüfung von Finanzkraft, Compliance, Sicherheitsstandards - Bewertung der Business Continuity-Fähigkeiten
• Vertragliche Absicherung: - Service Level Agreements (SLAs) mit klaren KPIs - Audit- und Kontrollrechte - Exit-Strategien und Notfallpläne - Haftungs- und Entschädigungsregelungen
• Laufendes Monitoring: - Regelmäßige Performance-Reviews - Überwachung von Risikoindikatoren - Periodische Sicherheits- und Compliance-Assessments - Eskalationsprozesse bei Problemen
• Governance und Reporting: - Klare Verantwortlichkeiten für Dienstleistersteuerung - Regelmäßiges Reporting an Management - Einbindung in das gesamte ORM-Framework

📋 Regulatorische Anforderungen:

• Banken (MaRisk AT 9): - Risikoanalyse vor Auslagerung - Schriftliche Vereinbarungen mit Mindestinhalten - Zentrales Auslagerungsmanagement
• Versicherungen (Solvency II): - Verantwortung verbleibt beim auslagernden Unternehmen - Meldepflichten für wichtige Auslagerungen
• DORA (ab 2025): - Umfassende Anforderungen an ICT-Dienstleister - Überwachungs- und Auditrechte - Exitstrategien für kritische Dienstleistungen

🛠 ️ Best Practices:

• Risikoorientierte Segmentierung von Dienstleistern
• Zentrales Vertragsmanagement und Dienstleisterregister
• Standardisierte Assessment-Prozesse
• Gemeinsame Notfallübungen mit kritischen Dienstleistern

Wie misst und bewertet man die Effektivität des Operational Risk Managements?

Die Messung und Bewertung der Effektivität des Operational Risk Managements ist entscheidend für kontinuierliche Verbesserung:

📊 Quantitative Kennzahlen:

• Verlustbezogene Metriken: - Anzahl und Höhe operationeller Verluste - Trendanalysen und Vergleich mit Vorperioden - Verluste im Verhältnis zum Risikoappetit - Kosten-Nutzen-Verhältnis von Kontrollmaßnahmen
• Prozessbezogene Metriken: - Anzahl identifizierter Risiken und Kontrollen - Abdeckungsgrad von Risikobewertungen - Umsetzungsgrad von Maßnahmen - Anzahl offener Audit-Findings
• Regulatorische Metriken: - Regulatorisches Kapital für operationelle Risiken - Anzahl regulatorischer Verstöße und Bußgelder - Einhaltung regulatorischer Fristen

🔍 Qualitative Bewertungen:

• Reifegradmodelle: - Bewertung anhand definierter Reifegradstufen - Vergleich mit Best Practices und Standards - Gap-Analysen zu regulatorischen Anforderungen
• Interne und externe Audits: - Prüfung der Angemessenheit und Wirksamkeit - Identifikation von Schwachstellen - Benchmarking mit Peers
• Selbstbewertungen: - Regelmäßige Self-Assessments der ORM-Funktion - Feedback von Stakeholdern - Lessons Learned aus Vorfällen

🎯 Balanced Scorecard für ORM:

• Finanzperspektive: - Reduzierung operationeller Verluste - Optimierung des regulatorischen Kapitals - Kosten-Nutzen-Verhältnis des ORM
• Kundenperspektive: - Reduzierung kundenwirksamer Vorfälle - Verbesserung der Servicequalität - Stärkung des Kundenvertrauens
• Prozessperspektive: - Effektivität von Kontrollen - Effizienz von Risikoprozessen - Integration in Geschäftsprozesse
• Lern- und Entwicklungsperspektive: - Risikobewusstsein der Mitarbeiter - Qualifikation des Risikomanagement-Teams - Innovationen im Risikomanagement

🔄 Kontinuierlicher Verbesserungsprozess:

• Regelmäßige Reviews des ORM-Frameworks
• Anpassung an veränderte Geschäfts- und Risikolandschaft
• Implementierung von Best Practices und neuen Methoden

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung eines Operational Risk Managements?

Die Implementierung eines effektiven Operational Risk Managements ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden:

🏢 Organisatorische Herausforderungen:

• Silodenken überwinden: - Fragmentierte Risikoverantwortlichkeiten - Mangelnde Zusammenarbeit zwischen Abteilungen - Lösung: Integrierter Risikomanagementansatz, übergreifende Governance
• Management-Commitment sicherstellen: - Konkurrenz mit anderen Prioritäten - Kurzfristiger Fokus vs. langfristiger Nutzen - Lösung: Business Case, Verknüpfung mit Geschäftszielen
• Ressourcen und Expertise: - Begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen - Mangel an spezialisierten Fachkräften - Lösung: Priorisierung, Schulungsprogramme, externe Unterstützung

🔄 Methodische Herausforderungen:

• Risikoquantifizierung: - Schwierige Bewertung von Eintrittswahrscheinlichkeiten - Herausforderungen bei der Verlustschätzung - Lösung: Kombination qualitativer und quantitativer Methoden
• Komplexität und Interdependenzen: - Vielzahl von Risikofaktoren und -treibern - Komplexe Wechselwirkungen zwischen Risiken - Lösung: Szenarioanalysen, Netzwerkanalysen
• Zukunftsorientierung: - Fokus auf historische Daten vs. neue Risiken - Emerging Risks frühzeitig erkennen - Lösung: Forward-Looking-Ansätze, Trendanalysen

💻 Technologische Herausforderungen:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: - Unvollständige oder inkonsistente Daten - Verteilte Datenquellen und -formate - Lösung: Datenqualitätsmanagement, integrierte Datenbasis
• Systemintegration: - Fragmentierte IT-Landschaft - Legacy-Systeme mit begrenzten Schnittstellen - Lösung: API-basierte Integration, Data Lakes
• Digitalisierung und neue Technologien: - Neue Risiken durch Digitalisierung - Anpassung an technologischen Wandel - Lösung: Agile Risikomanagementansätze, kontinuierliche Anpassung

📋 Regulatorische Herausforderungen:

• Komplexe und sich ändernde Anforderungen: - Vielzahl regulatorischer Vorgaben - Regelmäßige Änderungen und neue Anforderungen - Lösung: Regulatorisches Monitoring, flexible Frameworks
• Internationale Unterschiede: - Unterschiedliche Anforderungen in verschiedenen Ländern - Herausforderungen für global tätige Unternehmen - Lösung: Harmonisierte Ansätze mit lokalen Anpassungen

Wie unterscheidet sich Operational Risk Management in verschiedenen Branchen?

Operational Risk Management variiert je nach Branche in Fokus, Methodik und regulatorischen Anforderungen:

🏦 Finanzdienstleistungssektor:

• Fokus: - Prozess- und Systemrisiken - Betrugs- und Compliance-Risiken - Cyber- und Informationssicherheitsrisiken
• Regulatorischer Rahmen: - Umfassende Vorgaben (Basel III/IV, MaRisk, Solvency II) - Explizite Kapitalanforderungen - Strenge Governance-Anforderungen
• Besonderheiten: - Hochentwickelte quantitative Methoden - Umfangreiche Verlustdatensammlungen - Starker Fokus auf Modellrisiken

🏭 Fertigungs- und Industriesektor:

• Fokus: - Produktions- und Lieferkettenrisiken - Arbeitsschutz- und Umweltrisiken - Qualitäts- und Produkthaftungsrisiken
• Regulatorischer Rahmen: - Branchenspezifische Sicherheitsstandards - Umwelt- und Arbeitsschutzvorschriften - Produktsicherheitsregulierungen
• Besonderheiten: - Integration mit Qualitätsmanagement - Fokus auf präventive Kontrollen - Einsatz von Lean-Management-Prinzipien

🏥 Gesundheitswesen:

• Fokus: - Patientensicherheitsrisiken - Datenschutz- und Compliance-Risiken - Medizinprodukt- und Arzneimittelrisiken
• Regulatorischer Rahmen: - Strenge Patientenschutzvorschriften - Spezifische Datenschutzanforderungen - Medizinprodukte- und Arzneimittelregulierung
• Besonderheiten: - Hohe ethische Standards - Fokus auf Fehlerkultur und Lernsysteme - Integration mit klinischem Risikomanagement

💻 Technologie- und IT-Sektor:

• Fokus: - Cyber- und Informationssicherheitsrisiken - Projektrisiken bei Softwareentwicklung - Intellectual Property und Datenschutzrisiken
• Regulatorischer Rahmen: - Datenschutzgesetze (DSGVO) - Branchenstandards (ISO 27001) - Zunehmende Regulierung kritischer Infrastrukturen
• Besonderheiten: - Agile Risikomanagementansätze - DevSecOps-Integration - Fokus auf Resilienz und Verfügbarkeit

🔄 Branchenübergreifende Best Practices:

• Anpassung an Geschäftsmodell und Risikoprofil
• Integration in Geschäftsprozesse und -entscheidungen
• Risikoorientierte Ressourcenallokation
• Kontinuierliche Verbesserung und Anpassung

Welche Rolle spielt Operational Risk Management bei der digitalen Transformation?

Operational Risk Management spielt eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation:

🔄 Doppelrolle des ORM:

• Risikomanagement für die Transformation: - Identifikation und Bewertung transformationsbedingter Risiken - Absicherung von Transformationsprojekten - Change-Management-Risiken adressieren
• Transformation des Risikomanagements: - Anpassung an neue digitale Geschäftsmodelle - Nutzung digitaler Technologien im Risikomanagement - Agilere und datengetriebene Ansätze

🚀 Neue Risiken durch digitale Transformation:

• Technologierisiken: - Cloud-Migration und Multi-Cloud-Umgebungen - API-Ökosysteme und Schnittstellen-Risiken - Legacy-System-Integration und technische Schulden
• Daten- und Algorithmenrisiken: - Datenqualität und -governance - Algorithmic Bias und Modellrisiken - KI-spezifische Risiken (Explainability, Robustheit)
• Geschäftsmodellrisiken: - Disruptive Geschäftsmodelle und schnelle Marktveränderungen - Neue Wettbewerber und veränderte Kundenerwartungen - Beschleunigte Produktlebenszyklen

🛠 ️ Anpassung des ORM-Ansatzes:

• Agiles Risikomanagement: - Iterative Risikobewertungen - Schnellere Entscheidungsprozesse - Integration in agile Entwicklungsmethoden
• Datengetriebenes Risikomanagement: - Nutzung von Big Data und Advanced Analytics - Predictive Risk Indicators - Automatisierte Risikoüberwachung in Echtzeit
• Kollaborative Ansätze: - Cross-funktionale Risiko-Teams - DevSecOps-Integration - Einbindung von Business und IT

💡 Chancen für das Risikomanagement:

• Automatisierung von Risikoprozessen: - Automatisierte Kontrollen und Überwachung - Robotics Process Automation (RPA) für repetitive Aufgaben - Kontinuierliches Control Monitoring
• Verbesserte Risikoanalyse: - Nutzung von Machine Learning für Mustererkennung - Verarbeitung unstrukturierter Daten (NLP) - Netzwerkanalysen für Risikointerdependenzen
• Innovative Risikokommunikation: - Interaktive Dashboards und Visualisierungen - Kollaborationsplattformen für Risikomanagement - Mobile Risiko-Apps für dezentrale Teams

Wie entwickelt sich das Operational Risk Management in Zukunft?

Das Operational Risk Management wird sich in den kommenden Jahren durch verschiedene Trends weiterentwickeln:

🔮 Technologische Entwicklungen:

• Künstliche Intelligenz und Machine Learning: - Automatisierte Risikoerkennung in Echtzeit - Predictive Risk Analytics für Frühwarnung - Intelligente Automatisierung von Kontrollen
• Fortgeschrittene Datenanalyse: - Integration strukturierter und unstrukturierter Daten - Natural Language Processing für Regulierungsanalyse - Graph-Datenbanken für Risikointerdependenzen

📋 Regulatorische Entwicklungen:

• Verstärkte Anforderungen an digitale Resilienz: - DORA und ähnliche Regulierungen weltweit - Fokus auf IT- und Cyber-Risiken - Anforderungen an Third-Party Risk Management
• Konvergenz von Risiko und Compliance: - Integrierte Frameworks für GRC (Governance, Risk, Compliance) - Harmonisierung regulatorischer Anforderungen

🔄 Methodische Entwicklungen:

• Integrierte Risikoansätze: - Überwindung von Risiko-Silos - Ganzheitliche Betrachtung von Risikointerdependenzen - Integration von finanziellen und nicht-finanziellen Risiken
• Dynamisches Risikomanagement: - Kontinuierliche statt periodische Risikobewertung - Adaptive Risikomodelle und -szenarien - Echtzeit-Anpassung von Kontrollen

Erfolgsgeschichten

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Generative KI in der Fertigung

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KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

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BOSCH KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

Ergebnisse

Reduzierung der Implementierungszeit von AI-Anwendungen auf wenige Wochen
Verbesserung der Produktqualität durch frühzeitige Fehlererkennung
Steigerung der Effizienz in der Fertigung durch reduzierte Downtime

AI Automatisierung in der Produktion

Festo

Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

Fallstudie
FESTO AI Case Study

Ergebnisse

Verbesserung der Produktionsgeschwindigkeit und Flexibilität
Reduzierung der Herstellungskosten durch effizientere Ressourcennutzung
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KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Siemens

Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

Fallstudie
Case study image for KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Ergebnisse

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Digitalisierung im Stahlhandel

Klöckner & Co

Digitalisierung im Stahlhandel

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Digitalisierung im Stahlhandel - Klöckner & Co

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