Zahlreiche neurologische Studien belegen, dass die jahrhundertelang angenommene Trennung zwischen Körper und Geist ein Irrtum ist und dass vielmehr ein unauflösbarer Zusammenhang zwischen den beiden besteht.

Auch Risk & Insurance Manager, in ihrer Funktion verantwortlich für das konzernweite Risiko- und Versicherungsmanagement, müssen täglich Entscheidungen treffen. Wie jeder Mensch sind auch sie nicht immun gegen irrationales Verhalten und die vielen psychologischen Fallen, die Verhaltensökonomen aufgedeckt haben.

Da wäre z.B. das sog. „Anchoring“: Hierbei nutzen Menschen eine beliebige, zufällig ermittelte Zahl als Ankerpunkt für ihre Einschätzungen und bringen anschließend eine Korrektur nach oben oder unten an.

Oder das Phänomen „Selbstüberschätzung“, bei der Menschen dazu neigen, ihre eigenen Fähigkeiten und Kenntnisse -na was wohl- maßlos zu überschätzen. Und weil diese Verhaltensmuster so tief in uns verankert sind, dürften die meisten Menschen kaum in der Lage sein, psychologische Fallen als solche zu erkennen und erfolgreich gegenzusteuern. Fehlentscheidungen sind damit auch für Risk & Insurance Manager vorprogrammiert.

Ein Weg, Fehlentscheidungen möglichst zu vermeiden ist, verstärkt Daten und Erkenntnisse in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.

Und wenn es uns im Jahr 2016 an etwas nicht mangelt, dann sind es Daten. Durch soziale Netzwerke und untereinander vernetzte Maschinen werden sekündlich so viele Daten produziert, dass man seit ein paar Jahren von „Big Data“ spricht. Aber egal, ob „big, „regular“ oder „small“ Data: Seit jeher haben Daten Unternehmen dabei geholfen, Zusammenhänge zu verstehen, Erkenntnisse zu generieren und Entscheidungen zu treffen, die im Einklang mit den Unternehmenszielen sind. Denn ohne Daten ist der Entscheider bloß „Sklave seiner eigenen (beschränkten) Erfahrungen und Enkulturation“.

Risk & Insurance Management im Rückspiegel

Viele Manager betrachten Risk & Insurance Prozesse ausschließlich aus der Rückspiegel-Perspektive: Daten sind lediglich dazu da, um in der Vergangenheit getroffenen Entscheidungen zu dokumentieren. Viele verkennen dabei die weitaus größeren Möglichkeiten, die Daten bieten, wenn man über den Tellerrand des klassischen „ex-post Berichtswesens“ schaut. So lassen sich z.B. mit Hilfe geeigneter Frühwarnindikatoren zukünftige Entwicklungen und Trends erkennen, um geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Risk & Insurance Manager, die die ihnen zur Verfügung stehenden Risiko-, Versicherungs- und Schadendaten effizient und effektiv nutzen, machen den positiven Beitrag ihrer Arbeit auf den Unternehmenserfolg gegenüber der Geschäftsführung sichtbar und nachvollziehbar. Geeignete Tools, die Unterstützung bei der Datenerfassung, -konsolidierung und -auswertung bieten, gibt es en masse.

Aber bevor sich Corporate Risk & Insurance Services Gedanken über eine passende IT-Lösung machen, müssen sie die wesentlichen Treiber verstehen, die für den Erfolg (oder Misserfolg) ihrer Kernaktivitäten verantwortlich sind. Die Definition einer überschaubaren Zahl wesentlicher „KPIs“ (Key Performance Indicators) unterstützt Risk & Insurance Manager bei der jederzeitigen Überprüfung des Fortschritts der Zielerreichung.

Und dennoch: viele Entscheidungsträger schenken immer noch ausschließlich sog. „KRI“ (Key Result Indicators) Beachtung, also Kennzahlen, die ein bestimmtes Ergebnis ex-post messen. Ein klassischer Spätindikator bzw. nachlaufender Indikator ist die Schadenquote als Quotient von gezahlter Prämie und den Kosten (Zahlungen & Reserve) für bereits eingetretene Schäden. Der KRI „Loss Ratio“ basiert auf Daten aus der Vergangenheit, ist somit eher rückwärtsorientiert und bietet dem Risk & Insurance Manager wenig Unterstützung bei der vorausschauenden Planung seiner Aktivitäten, z.B. Maßnahmen zur Schadenprävention.

Frühwarnindikatoren: Tacho vs. Tank

Der Ausweg aus diesem Dilemma ist eigentlich simpel: Unternehmen, die Risiko- und Versicherungsdaten als Unternehmensasset und nicht als bloße Last betrachten, messen die Performance ihrer Kernaktivitäten anhand von ausgewählten Frühwarnindikatoren (sog. „leading indicators“).

Folgendes Beispiel verdeutlicht den Unterschied zwischen nachlaufenden Indikatoren und Frühwarnindikatoren:

Betrachten wir die Tankanzeige und den Tacho eines Autos als zwei Indikatoren für die Aktivität „Planung der nächsten Tankfüllung“. Die Tankanzeige ist ein Frühwarnindikator, weil es dem Fahrer die regelmäßige Überprüfung des Füllstands ermöglicht und sogar vorhersagt, wie viele Kilometer beim aktuellen Fahrstil noch gefahren werden können.

Der Tacho hingegen ist ein klassischer nachlaufender Indikator: Erst wenn das Auto zum Stehen gekommen ist weiß der Fahrer, dass der Tank leer ist. Die Geschwindigkeit ist in diesem Beispiel also ein Key Result Indicator (KRI), bzw. Spätindikator.

Das Beispiel zeigt, dass Daten nicht gleichzusetzen sind mit Antworten. Selbst im Zeitalter von „Big Data“ und Predictive Analytics fällt es vielen Risk & Insurance Managern schwer, sich von gewohnten Handlungsmustern zu verabschieden und Fakten sowie Erkenntnisse verstärkt in ihren Entscheidungsprozess einzubeziehen. In Ermangelung von Daten und geeigneten Tools geben daher viele Risk & Insurance Manager Emotionen und Bauchentscheidungen Vorrang vor harten Fakten.

Fakten helfen, Fehler zu vermeiden

Dabei könnte ein zentrales „Datenlager“ mit relevanten unternehmensweiten Risiko-, Versicherungs- und Schadendaten das Fundament für ein datengetriebenes, vorwärts gerichtetes und agiles Risk & Insurance Management darstellen. Eines, das Entscheidungen auf Grundlage von vollständigen und verlässlichen Daten trifft und damit die Chance erhöht, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Und eines, das dem Excel- und Datenchaos ein Ende setzt und stattdessen den Weg bereitet für ein effektives Reporting von KPIs und KRIs in Form von einfach zu verstehenden Dashboards und Berichten.

Sogenannte RMIS (Risikomanagement-Informationssysteme) helfen Entscheidungsträgern im Corporate Risk & Insurance Management dabei, den Überblick und die Kontrolle über ihre unternehmensweiten Risiko-, Versicherungs- und Schadendaten zu behalten. Denn mit Hilfe der in einem RMIS integrierten Analysetools („Business Intelligence“) können auch technisch weniger versierte Risk & Insurance Manager ganz einfach Ihren gesamten Datenbestand nach beliebigen Kriterien auswerten. Damit holen sie sich die Zeit zurück, die sie normalerweise für das Anfragen, Überprüfen, Zusammenkopieren und Auswerten ihrer Daten verschwenden.

Last, but not least kann der Risk & Insurance Manager mit Hilfe eines RMIS seine Entscheidungen viel besser mit Fakten belegen als jemals zuvor. Denn mit den richtigen Tools muss er gar kein „Data Scientist“ sein, um der Geschäftsführung eine schlüssige Story zu erzählen, die er aus den Daten abliest, wie aus einem Buch.

Je öfter also Risk & Insurance Manager Fakten Vorzug vor ihrem Bauchgefühl bei der Entscheidungsfindung geben, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, die richtigen Entscheidungen zu treffen und erfolgreich zu sein.