Solvency II-Dienstleistungen: Operationelle Risiken

In den quantitativen Studien zur Ausgestaltung von Solvency II werden operationelle Risiken (OpRisk) bislang mit pauschalen Beratungsansätzen bewertet. Solvency II - beziehungsweise die Mindestanforderungen an das Risk Management (MaRisk) - wird voraussichtlich unternehmensindividuelle Einschätzungen auch von operationellen Risiken erfordern.

Deshalb sollten Versicherungsunternehmen frühzeitig anfangen, sich auf diese Anforderungen vorzubereiten.

Bessere Marktchancen für Versicherer dank OpRisk
Operationelle Risiken betreffen sämtliche Funktionsbereiche in Versicherungsunternehmen. Oft müssen erst einmal die organisatorischen Strukturen geschaffen werden, um die unterschiedlichen OpRisk-Methoden anwenden zu können. Auf Basis einer hinreichenden Datenlage ist eine risikosensitive Messung von operationellen Risiken dann möglich. Das kann zu einer effizienteren betriebswirtschaftlichen Risikosteuerung führen, so dass sich die Wahrnehmung auf dem Markt etwa durch Rating-Agenturen verbessert.

Unsere Vorgehensweise: Risikomessung durch Szenarioanalysen
KPMG in Deutschland hat auf der Grundlage der langjährigen Erfahrungen mit Banken aus Deutschland passende Vorgehenskonzepte für deutsche Versicherer entwickelt. Zusätzlich können wir über das internationale KPMG-Netzwerk die vielfältigen Erfahrungen mit Versicherern aus Großbritannien einfließen lassen. Dabei sind Szenarioanalysen eine Möglichkeit zur Quantifizierung von operationellen Risiken. Folgende Schritte haben sich dabei bewährt:

  • Entwicklung eines Risikokataloges,
  • Auswahl und Bewertung der Szenarien,
  • quantitative Analyse der Risiken,
  • Umsetzung und Anwendung von Vermeidungsstrategien und eines angepassten Risikomanagements.

Zu den Vorteilen der szenariobasierten Methode zählen:

  • intuitive Methode, die von den Mitarbeitern nur ein geringes mathematisches Verständnis erfordert,
  • hohe Flexibilität, um verschiedenste Risiken zu erfassen,
  • quantitative Einschätzung auch bei schlechter Datenlage,
  • klare Verbindung zwischen Risikoabschätzung und zugehörigem Risikokapital,
  • Integrationsmöglichkeit von internen und externen Verlustdaten.

 

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