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Operationelle Risiken, Risiko-Controlling, Fraud-Detection, Machine Learning

Operationelle Risiken

Wachsende Komplexität – steigende Fehleranfälligkeit

Das Management von operationellen Risiken hat in den letzten Jahren enorm an Brisanz gewonnen. In Zeiten vor Basel II waren sie noch die „Stiefkinder“ unter den Risikoarten. Inzwischen rangiert ihre Bedeutung bei den meisten Banken vor den Marktpreisrisiken auf Platz zwei. Diese Entwicklung ist auf die wachsende Komplexität, Automatisierung und Verkettung der Prozesslandschaft zurückzuführen.

Es ist eine Binsenweisheit: Je komplexer das System, umso anfälliger ist es. Das gilt natürlich auch für operationelle Risiken: Einzelne Fehler und Ausfälle können sich rasant nach dem Domino-Prinzip ausbreiten. PPI unterstützt Banken dabei, sich diesen Herausforderungen erfolgreich zu stellen.

Umfassende Unterstützung in allen Ebenen – vom Risikocontrolling über Fraud Detection bis Machine Learning

Wir unterstützen Sie bei der Konzeptionierung wie auch bei der Weiterentwicklung effizienter Methoden und Prozesse zur internen Messung und Steuerung operationeller Risiken. Auf Basis quantitativer Kennzahlen entwickeln wir eine konsistente, robuste Methodik zur internen Eigenkapitalsteuerung. Ergänzend bieten wir Ihnen ganzheitliche Lösungen für Fraud-Analysen.

 

Dazu verfügen wir über Expertisen aus den folgenden Bereichen:

  • Compliance
  • Zahlungsverkehr
  • Data Analytics

Unsere umfangreichen Kenntnisse in den Bereichen Softwareentwicklung, Data Warehouse (DWH) Design und IT-Architektur stellen die professionelle Anbindung der zahlreichen Datenquellen sicher – von stark strukturierten bis zu unstrukturierten Datenformaten.

Schließlich unterstützen wir Sie bei der IT-Umsetzung im gesamten relevanten Spektrum – von „Fast Prototyping“ für kurzfristige regulatorische Anfragen über die Einführung von Softwarelösungen für operationelle Risiken bis zum Neudesign eines DWH für Verlustdaten.

Unsere Leistungen im Überblick

  • Definition und Validierung von Key Risk Indicators zur Überwachung von operationellen Risiken
  • Konzeptionierung und Umsetzung von Verlustdatenbanken für operationelle Risiken
  • Auswahl und Einführung von Software für das OpRisk-Management
  • Konzeptionierung und Umsetzung eines Fraud Detection Frameworks im Zahlungsverkehr auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen

Whitepaper: Quantifizierung operationeller Risiken

Banken und Versicherungen müssen ihre operationellen Risiken quantifizieren – regulatorisch in Säule I wie auch ökonomisch in Säule II. Dafür stehen zahlreiche Methoden und Modelle zur Verfügung. Wie diese aussehen, können Sie unserem Whitepaper entnehmen. zum Whitepaper

Unsere Themen im Überblick