Kennzahlen im Risikomanagement: Die wichtigsten KPIs für ein wirksames Risikocontrolling

Was sind Kennzahlen im Risikomanagement?

Kennzahlen im Risikomanagement – häufig auch als Key Risk Indicators (KRIs) bezeichnet – sind messbare Größen zur Identifikation, Bewertung, Überwachung und Steuerung von Risiken.

Während Risiken selbst zunächst abstrakte Unsicherheiten darstellen, machen Kennzahlen sie greifbar und vergleichbar. Sie schaffen eine objektivierte Grundlage für Managemententscheidungen.

Wesentliche Funktionen von Risiko-Kennzahlen sind:

• Strukturierung der Risikolandschaft
• Quantifizierung von Unsicherheiten
• Vergleichbarkeit über Zeiträume hinweg
• Priorisierung von Maßnahmen
• Aggregation auf Gesamtunternehmensebene oder über einzelne Geschäftsfelder hinweg
• Erkennen von Kumpenrisiken

Zentrale Kennzahlen im Risikomanagement – ausführlich erläutert

1. Eintrittswahrscheinlichkeit

Die Eintrittswahrscheinlichkeit beschreibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Risiko innerhalb eines definierten Betrachtungszeitraums eintritt.
In der Praxis erfolgt die Bewertung entweder:

• Prozentual (z. B. 15 % Eintrittswahrscheinlichkeit)
• Qualitativ über Skalen (z. B. 1–5) und deren quantitativer Entsprechung

Entscheidend ist die Konsistenz der Bewertungslogik im gesamten Unternehmen. Nur wenn Wahrscheinlichkeiten einheitlich definiert sind, können Risiken miteinander verglichen und aggregiert werden.

2. Schadenshöhe (Impact)
Die Schadenshöhe beschreibt die potenzielle Auswirkung eines Risikos, also den möglichen Schaden, der bei Eintritt des Risikos auf das Unternehmen zukommen könnte. Risiken sind möglichst monetär bewertet, um Vergleichbarkeit und Aggregation zu ermöglichen.

Typische durch Risiken beeinflusste Kenngrößen sind:

• Umsatz durch geringeren Absatz
• Margenverlust durch sinkende Preise bei gleichbleibenden Kosten
• Liquiditätsbelastung durch steigende Zinsen oder verzögerte Zahlungen
• Zusatzkosten oder Preissteigerungen im Einkauf
• Vertragsstrafen durch Verstöße, verzögerte Auslieferung
• Unerwartete Steuerzahlungen oder Zölle

Je präziser die Bewertungsmethodik definiert ist, desto aussagekräftiger wird die Risikoanalyse.
Allgemein hat es sich bewährt, die Auswirkung der Risiken innerhalb der GuV zu bewerten, z.B. auf EBIT, EBITda oder Ertrag. Auch die Bewertung auf den Cash-Flow sollte erfolgen, damit Liquiditätslücken erkannt werden können.

3. Risikowert (Risk Score)
Der Risikowert ist eine aggregierte Kennzahl, die Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe kombiniert: Risikoerwartungswert = Eintrittswahrscheinlichkeit × Schadenshöhe

Er dient unter anderem der Priorisierung innerhalb der Risikolandschaft. Risiken mit hohem Risikoerwartungswert erhalten erhöhte Aufmerksamkeit, intensivere Überwachung oder sofortige Gegenmaßnahmen.

In reiferen Systemen wird dieser ergänzt um:

• Risikokorrelationen
• Wahrscheinlichkeitsverteilung
• Bandbreitenbewertung bzw. Szenarien

4. Value at Risk (VaR)
Der Value at Risk (VaR) ist eine statistische Kennzahl, die angibt, welcher maximale Verlust mit einer definierten Wahrscheinlichkeit innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht überschritten wird.
Beispiel: „Mit 95 % Wahrscheinlichkeit wird der Verlust im nächsten Jahr 3 Mio. € nicht überschreiten.“

Der VaR wird insbesondere eingesetzt:

• Zur Gesamt-oder Teil-Risikoaggregation
• Für Szenarioanalysen
• Zur Ermittlung der Risikotragfähigkeit

Er verbindet Risikomanagement mit quantitativen Methoden und ergibt sich aus der Simulationstechnik Monte-Carlo-Simulation.

5. Risikotragfähigkeit
Die Risikotragfähigkeit beantwortet eine zentrale Managementfrage: Kann das Unternehmen seine identifizierten und damit eingeganenen Risiken finanziell tragen, falls der „Worst Case“ eintritt?

Hierbei werden:

• Aggregierte Gesamtrisiken
• Verfügbare Eigenmittel
• Liquiditätsreserven
• Ergebnisprognosen

ins Verhältnis gesetzt.

Eine systematische Risikotragfähigkeitsanalyse schafft Sicherheit gegenüber Geschäftsführung, Aufsichtsorganen und Prüfern.

6. Key Risk Indicators (KRIs)
KRIs sind Frühindikatoren, die eine steigende Risikowahrscheinlichkeit signalisieren, bevor ein Schaden eintritt.

Beispiele:

• Steigende Krankenquote
• Sinkender Bestell-Eingang
• Zunehmende Lieferverzögerungen
• Häufung von IT-Sicherheitsvorfällen
• Hohe Projektabweichungen

KRIs wirken präventiv. Sie verschieben den Fokus vom reaktiven Schadensmanagement hin zur proaktiven Risikosteuerung.

Quantitative und qualitative Kennzahlen im Zusammenspiel

Ein professionelles Risikomanagement kombiniert quantitative und qualitative Kennzahlen.

Quantitative Kennzahlen

• Monetär bewertbar
• Statistisch auswertbar
• Aggregationsfähig

Qualitative Kennzahlen

• Experteneinschätzungen und Beobachtungen
• Strategische Bewertung
• Einschätzung von Reputations- oder Innovationsrisiken

Gerade strategische Risiken lassen sich oft nicht sofort präzise monetär beziffern. Hier helfen strukturierte qualitative Bewertungsmodelle oder eine quantitative Bewertung über Bandbreiten.