Die Aussagequalität jeder Risikobetrachtung ist von der Verfügbarkeit und Qualität der Ausgangsdaten abhängig, wobei Fakten klar von Schätzungen und Hochrechnungen zu trennen sind. Dennoch findet diese Binsenweisheit nicht durchgängig Beachtung. So keimt auch bei der Bewertung von Finanzrisiken der Verdacht auf, daß "Nichtwissen" das Risiko erhöhen kann (siehe Artikel "Financial crises and incomplete information" zur Konferenz "Risk Measurement and Systemic Risk").

 

Der Bereitstellungsaufwand einer geeigneten Datenbasis macht oft den größten Anteil bei Einführung und Betrieb von dedizierten Risikomanagementsystemen außerhalb der Informationsverarbeitung aus. Es liegt daher nahe, die Datenquellen für alle anderen Risikomanagementsysteme einzubeziehen und so zur Wissenbasis auszubauen. Es entsteht eine Faktenbasis, die strikt von Schätzungen und Hochrechnungen zu trennen ist, um die Sensitivität von Modellrechnungen zumindest im Zweifel und für Überprüfungen aufzeigen zu können. Dies bringt entscheidende Vorteile mit sich :

  • redundante Daten-Sammlungen (Erfassungen) vermeiden
  • unautorisierte Daten (z.B. Fälschungen) erkennen
  • fehlende Daten erkennen
  • Daten-Sicherung mit der Möglichkeit der Wiederholbarkeit
  • drill down für die Herkunft der Daten ermöglichen
  • eindeutige Zeitbezüge für die Daten herstellen
  • Plausibilitätsprüfungen über jede sinnvolle Datenkonstellation ermöglichen
  • schnelle Realisierung neuer Anforderungen (Gesetze, Normen, Verträge)

Besonders wichtig wird dabei die Erkenntnis über das, was man kontrollieren kann und was gegenwärtig außerhalb der Kontrolle liegt. Das wissenbasierte Risikomanagement erfüllt so eine wichtige Dienstleistungsfunktion für die sonstigen unternehmensweiten Risikomanagementsysteme