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RISIKO MANAGER 10.2019

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RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

26 firm Frankfurter

26 firm Frankfurter Institut für Risikomanagement und Regulierung Dr. Sebastian Rick, Mitglied bei FIRM, zeigt mit dem Compliance-Index-Modell einen Weg, die Wirkung von Compliance-Maßnahmen zu messen. Sebastian Koch von EON zum Thema: „Messen – Wiegen – Zählen“ im Compliance-Umfeld. Big Data, Machine Learning und Analytics: Das Dream-Team Gleichzeitig hätten große Datenmengen ihren Vorteil. Denn ohne Big Data wäre Machine Learning nicht möglich. Döllner: „Daten sind das neue Öl. Als Ressource, die man verarbeiten muss.“ Und ergänzt: „Machine Learning ist die Raffinerie.“ Anders gesprochen, Daten werden erst mithilfe von Machine Learning veredelt. Zudem sind diese großen Datenmengen die Grundvoraussetzung für Analytics, wie beispielsweise Prescriptive Analytics und der damit verbundenen Location Intelligence. „Mit Big Data und Analytics können wir viele Unternehmensprozesse neu aufziehen“, so Döllner. Er spricht in diesem Zusammenhang vom Dream Team Big Data, Machine Learning und Analytics. Für ihn heißt das beispielsweise, Risiken besser vorherzusagen oder Knappheit und Erwartungen frühzeitig vorherzusagen. Gleichzeitig lassen sich ganze Handlungsvorschläge generieren und Muster erkennen. Diese enormen Datenmengen in Kombination mit Analyseverfahren brauchen eine dementsprechende Rechenleistung, sprich Hardware, um zu validen Daten und damit sinnvollen Aussagen zu gelangen. Nach Aussage des Experten ist spezialisierte Hardware wichtig, die schnell und parallel arbeitet, um die großen Datenmengen überhaupt zu bewältigen. In diesem Kontext spricht Döllner auch vom Energieverbrauch durch große Server-Farmen. Und nicht nur dort, wie Döllner mit Blick auf jede Google-Suche und dem damit zusammenhängenden Stromverbrauch unterstreicht. Software Engineering und der Schlüssel zum Erfolg Als Erfolgsfaktor nennt Döllner den Bereich des „Software Engineering“. „Software ist der Schlüssel zum Erfolg“, erklärt Döllner. Die Abhängigkeit von Software verschone seiner Meinung nach keine Branche. Ein Risiko, das damit verbunden ist, sind sogenannte Software-Defekte. Döllner warnt: „Ganze Firmen können durch Software-Defekte untergehen.“ So nennt er das Beispiel eines Mobilfunkanbieters: „Wenn ein Mobilfunkanbieter nur einen Tag seine Server nicht mehr hochfahren kann, dann hat er einen enormen Reputationsschaden.“ Vom reinen finanziellen Schaden noch gar nicht gesprochen. Trotz dieser Schlüsselfunktion von Software gleiche das Engineering eher Kunsthandwerk. Denn Software ist ein klassisches Siloarbeiten in Organisationen. Es existieren sehr viele Datentöpfe. Und an dieser Nahtstelle kann AI wertvolle Dienste leisten. Mit AI lassen sich die Daten aus den Töpfen zusammenzuführen“, schlussfolgert Döllner. Dabei gehe es vor allem darum, menschliche Tätigkeiten im Software Engineering zu modellieren und um die Beantwortung der zentralen Fragen: Wer macht was? Und: Wie viele Menschen arbeiten an einem Projekt in einer gewissen Zeit? Damit einher geht auch der Blick auf das zentrale Element, nämlich Muster zu erkennen. Hier kann Machine Learning nach Döllners Ansicht das Monitoring vereinfachen und beschleunigen. Mehr noch können Entwicklungsressourcen besser eingesetzt und Teams optimal zusammengesetzt werden. Schlussendlich führe das nach Döllners Worten dazu, Fehler frühzeitig zu erkennen und Prozesse zu verbessern. In diesem Kontext resümiert Döllner: „Ich sehe Machine Learning als Schlüssel, weil es mehr kann als der Mensch.“ Bildquellen: Stefan Heigl und Frank Romeike / RiskNET GmbH

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