Wir freuen uns, Ihnen heute Archer Insight vorstellen zu dürfen – eine Reihe quantitativer Funktionen zur Risikoanalyse, die in Verbindung mit der branchenführenden integrierten Risikomanagement-Plattform von Archer eine verbesserte risikobasierte Entscheidungsfindung unterstützen. Archer Insight bietet eine breite Palette an erweiterten Funktionen zur Risikoanalyse; in diesem Blogbeitrag konzentrieren wir uns auf eine Funktion, von der wir erwarten, dass sie für Risikoanalysten von großem Interesse sein wird, nämlich die verbesserten Risiko-Heatmaps.
Risiko-Heatmaps sind ein grundlegendes Kommunikationsinstrument für den Risikomanager und bieten einen visuellen Überblick über das Portfolio der identifizierten Risiken. Auf der einen Achse wird die Eintrittswahrscheinlichkeit des Risikos dargestellt, auf der anderen Achse das Ausmaß der Auswirkungen im Falle eines Eintritts. Die Risiken mit der höchsten Eintrittswahrscheinlichkeit und den größten Auswirkungen stellen die größte Bedrohung dar; der entsprechende Quadrant ist rot gefärbt. Die Risiken mit der geringsten Eintrittswahrscheinlichkeit und den geringsten Auswirkungen werden im grün gefärbten Quadranten dargestellt, um ihre relative Unbedeutung widerzuspiegeln, während der Bereich dazwischen in der Regel gelb oder orange gefärbt ist.
Klassische Heatmap
Trotz ihrer allgegenwärtigen Beliebtheit birgt die herkömmliche Risiko-Heatmap einige Herausforderungen:
- Natürlich stellen nicht alle Quadrate derselben Farbe Risiken gleicher Schwere dar, doch die qualitative Bewertung der Eintrittswahrscheinlichkeit und des Ausmaßes der Auswirkungen lässt keine rationale Methode zur Festlegung feinerer Abstufungen entlang des Spektrums von Rot bis Grün zu.
- Die Wahrscheinlichkeit wird in der Regel mit der Eintrittswahrscheinlichkeit für Ereignisse gleichgesetzt, die höchstens einmal auftreten können (wie der Einsturz eines Gebäudes oder der Verlust eines Datensatzes an das Dark Web), oder mit der Häufigkeit des Auftretens für Ereignisse, die mehrfach auftreten können (wie tödliche Unfälle, Systemausfälle oder Bußgelder). Ersteres reicht von 0 bis 1, während Letzteres jeden nicht-negativen Wert annehmen kann. Es ist daher sehr schwierig, beide Arten von Wahrscheinlichkeiten in einem Diagramm darzustellen. Wenn beispielsweise eine erwartete Häufigkeit von fünf Mal pro Jahr als „hoch“ eingestuft wird, müsste eine Wahrscheinlichkeit von 100 % aus Gründen der Konsistenz niedriger sein, was intuitiv keinen Sinn ergibt.
- Auch die Darstellung von Risiken mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit stellt eine Herausforderung dar. Man könnte meinen, dass ein Risiko mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit von 10 % in die Kategorie „Gering“ fallen sollte, doch dies ist immer noch recht bedeutend – wenn man 10 solcher Risiken hat, ist es fast sicher, dass eines davon eintreten würde. Andererseits würde ein Risiko mit einer Eintrittswahrscheinlichkeit von eins zu tausend in dieselbe Kategorie „Gering“ fallen.
- Wenn die Auswirkungen eines Ereignisses eine große Bandbreite an Werten annehmen können, ist es äußerst schwierig zu entscheiden, wie das Risiko dargestellt werden soll. Beispielsweise könnte die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Arbeitsunfall ereignet, bei 10 % pro Jahr liegen, doch die Auswirkungen könnten von leichten Prellungen im Glücksfall (niedrig) über – am wahrscheinlichsten – einen ambulanten Arztbesuch eines Arbeitnehmers (mittel-niedrig) bis hin zu mehreren Todesfällen im Extremfall (hoch) reichen. Wird das Risiko als [Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung] = [niedrig, mittel-niedrig] bewertet, wird das möglicherweise sehr schwerwiegende Ergebnis nicht berücksichtigt; wird es hingegen als [niedrig, hoch] dargestellt, ist die Bewertung übertrieben.
Eine neue Vision für Heatmaps
Archer Insight ermöglicht eine quantitative Risikoeinschätzung mithilfe einfacher, intuitiver Bewertungsmethoden, für die keine Fachkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsmodellierung oder Mathematik erforderlich sind. Das Tool löst das Wahrscheinlichkeits-Häufigkeits-Dilemma und ermöglicht es den Anwendern, bei Bedarf die Bandbreite möglicher Auswirkungen darzustellen. Darüber hinaus bietet Archer Insight quantitative Bowtie-Methoden, um zu veranschaulichen, wie ein Risiko mehrere Folgen haben kann.
Ein Autounfall (Risikoereignis) könnte beispielsweise verschiedene Folgen haben – von Verspätungen bei der Arbeit über Reparaturkosten bis hin zu Verletzungen und Todesfällen bei den Insassen und der breiteren Öffentlichkeit:
Bowtie-Analyse eines Autounfalls
Diese Folgen haben Auswirkungen unterschiedlicher Dimensionen: finanzielle Kosten für Reparaturen, Zeitverluste durch Verzögerungen sowie das Ausmaß an Verletzungen oder Todesfällen bei Menschen. Es ist sogar möglich, mehrere Risiken einer einzigen Folge zuzuordnen. So können beispielsweise mehrere verschiedene Risiken dazu führen, dass ein Vertrag (die Folge) gekündigt wird, was erhebliche finanzielle Auswirkungen hat. Archer Insight berechnet automatisch die Gesamtwahrscheinlichkeit des Eintretens der Folge und berücksichtigt dabei alle möglichen Eintrittswege.
Die Möglichkeit, eine ausführlichere Risikobeschreibung einzubeziehen, hat es ermöglicht, die Heatmap neu zu konzipieren und eine neue Visualisierung zu erstellen, die präziser, umfassender und für Entscheidungsträger nützlicher ist.
Die Standard-Heatmap von Archer Insight verfügt über eine Auswirkungsskala, die von „Extrem gering“ bis „Katastrophal“ reicht, sowie über die Kategorie „Keine“, mit der dargestellt werden kann, wenn die Auswirkungen einer Konsequenz vollständig vermieden wurden. Die feinere Abstufung ermöglicht in Verbindung mit Leitdefinitionen eine weitaus präzisere Bewertung der Auswirkungen. Darüber hinaus können Sie in Archer Insight sowohl qualitative als auch quantitative Auswirkungsbereiche festlegen. Der ausgeklügelte Algorithmus wandelt diese Eingaben in ein einheitliches Skalierungssystem um, auch über verschiedene Auswirkungsarten hinweg. Der Algorithmus stellt sicher, dass alle Folgen, die in derselben Farbe dargestellt werden, von gleicher Bedeutung sind.
Archer Insight P-I-Tabelle für Folgen mit überlagerter Heatmap
Die vertikale Achse ist numerisch und berücksichtigt sowohl die Wahrscheinlichkeit als auch die Häufigkeit; sie wird automatisch angepasst, um den geschäftlichen Zeithorizont und etwaige Änderungen des Zeitfensters, in dem die Risiken eintreten können, widerzuspiegeln.
Die Bewertungen vor und nach der Risikobehandlung werden gemeinsam mithilfe von „Kaulquappenschwänzen“ dargestellt:
Ohrenschwänze – der Kopf steht für den aktuellen Status, das Ende des Schwanzes für die Bewertung vor einer etwaigen Risikobehandlung
Auf diese Weise kann der Manager erkennen, inwieweit man sich auf die Wirksamkeit der Risikomanagementstrategien verlässt. Ist die Linie lang, ist das Vertrauen groß. Die Heatmap ermöglicht es Ihnen, bei Bedarf durch Auswahl einer bestimmten Einheit und einer bestimmten Art von Auswirkung tiefer in die Details einzusteigen. Wenn Sie mit der Maus über eine Auswirkung fahren, wird ein Popup-Fenster mit einer Beschreibung angezeigt; durch Klicken auf den Punkt wird die Auswirkung in der zugehörigen Tabelle hervorgehoben, und durch Klicken auf den Tabelleneintrag werden zahlreiche Informationen angezeigt, die die Strategie beschreiben, mit der die Auswirkung gemanagt wird:
Archer Insight P-I-Tabelle, gefiltert nach Auswirkungen auf den Ruf, mit überlagerter Heatmap
Man kann sich auch die Risikoereignisse anstelle der Folgen anzeigen lassen. Archer Insight zeigt dann jedes Risikoereignis an und berücksichtigt dabei die Vielzahl der Folgen, die sich daraus ergeben könnten:
Archer Insight P-I-Tabelle für Risikoereignisse mit deaktivierter Heatmap-Überlagerung
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Archer Insight eine verbesserte risikobasierte Entscheidungsfindung ermöglicht, kontaktieren Sie uns noch heute.
