Herausforderung Operational Risk-Management

4.4 Hybridansätze Da sich in der Praxis beide Ansätze bewährt haben, jedoch ihr alleiniger Einsatz nicht ausreichend ist um ein funktionierendes Operational Risk-Management einzuführen, bietet es sich an, eine Kombination der beiden Vorgehensweisen einzusetzen. Top-Down-Ansätze liefern i.d.R. erste wichtige Anhaltspunkte für die Aufdeckung operationeller Risiken. Somit kann durch einen Vergleich mit externen Schäden bereits eine grobe Schätzung der operationellen Risiken durchgeführt werden. Jedoch sind die Top-Down-Ansätze zur genaueren Risiko- und Ertragssteuerung oder Ableitung konkreter Steuerungs- und Anreizimpulse weniger geeignet. Umgekehrt ist es aus Effizienzgründen allerdings auch nicht sinnvoll die gesamte Bank anhand der Bottom-Up-Ansätze zu untersuchen. Deshalb kombinieren Hybridansätze Top-Down- und Bottom-Up-Ansätze durch eine gleichzeitige Verwendung, wodurch sich eine ideale Kombination aus dem Zusammenwirken beider Vorgehensweisen ergibt. Die genaue Verknüpfung hängt jedoch stark von der organisatorischen Ausgestaltung des Operational Risk-Managements ab. Im Sinne von „Measurement follows Management“ lässt sich das ideale Zusammenspiel von zentralen und dezentralen Aufgabenstellungen für Operational Risk-Management, aus dem die richtige Vorgehens- [...]

- 21 Zeitaufwand verbunden ist. Ebenfalls als problematisch ist der fehlende Bezug zum Gesamtrisikomanagement und die Abhängigkeit des Bewertungserfolges von der Einsatzbereitschaft der Mitarbeiter zu sehen.86 Durch die stark ausgeprägte Prozessorientierung kann es dazu kommen, dass Risiken wie bewusstes Fehlverhalten von Mitarbeitern oder Katastrophenrisiken nicht beachtet werden. Problematisch können u.U. auch die sehr hohen Ansprüche an die Datenbasis darstellen, da auf ihnen die gesamten Analysen aufbauen und sie zuverlässige Daten liefern müssen. Es ist anzumerken, dass eine Reihe der Bottom-Up-Verfahren als Basis für die Anwendung komplexerer Ansätze dient. So ist bspw. die Prozessrisikoanalyse als Grundlage und Datenlieferant für ausgefeiltere versicherungsmathematische Ansätze zu sehen. Bottom-UpAnsätze zeichnen sich auch im Gegensatz zu den Top-Down-Ansätzen dadurch aus, dass sie Impulse für eine weitere und detaillierte Risikosteuerung liefern. Das ermittelte Risikokapital ist als nachhaltige Steuerungsgröße im Rahmen von Performance-MeasurementSystemen einsetzbar.87 [...]

4.3 Bottom-Up-Ansatz Der Bottom-Up-Ansatz ist durch eine detaillierte Prozessrisikoanalyse sowie durch die Quantifizierung der operationellen Risiken unter Berücksichtigung bestehender Kontrollen und Vorkehrungen gekennzeichnet. Die Bottom-Up-Ansätze besitzen somit den höchsten Spezialisierungsgrad aller Quantifizierungsansätze.83 Zu Beginn können durch die Bewertung der einzelnen Prozessschritte sowie der implementierten Kontrollen Verbesserungspotenziale erkannt und aufgedeckt werden. Auf diese detaillierte Prozess- und Kausalanalyse aufgebaut, kann anschließend die Quantifizierung jeder einzelnen Risikokategorie des Operational Risk in den jeweiligen Geschäftsbereichen vorgenommen werden. Durch Aggregation der prozess- bzw. bereichsindividuellen Risiken je Risikokategorie kann das zu unterlegende Risikokapital auf dezentraler Geschäftsbereichsebene errechnet und jeweils ein detailliertes Risikoprofil erstellt werden. Zu den Bottom-Up-Ansätzen zählen bspw. kausale Netzwerke, Connectivity-Ansätze, prädiktive Modellierung und statistischversicherungsmathematische Ansätze.84 Ein wesentlicher Vorteil dieser Ansätze ergibt sich daraus, dass das aggregierte Gesamtrisiko auf transparente Art und Weise mit den Einzelrisiken verknüpft werden kann, was wiederum Akzeptanz sicherstellt und Anreize schafft, die erkannten Schwächen zu eliminieren. Weitere Vorteile des Bottom-Up-Ansatzes sind einerseits ein gesteigertes Verständnis für die Ursachen und Wirkungen operationeller Risiken, was sich bspw. durch verbesserte Qualität und Aussagekraft der Informationen für das Management bemerkbar macht. Andererseits liefern die Bottom-Up-Ansätze aufgrund ausgewählter Risikoindikatoren Früherkennungssignale für operationelle Risiken. 85 Es können komplexere Zusammenhänge berücksichtigt werden, wodurch detaillierte Steuerungsmaßnahmen ableitbar sind. Als Nachteil ist zu erwähnen, dass die Identifizierungsphase mit hohen Kosten und großem [...]