IBM COGNOS PERFORMANCE. Smarter Decisions. Better Results.



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Transkript:

IBM COGNOS PERFORMANCE Smarter Decisions. Better Results. 1

Risikomanagement Entwurf eines Referenzmodells auf Basis Cognos TM1 Frank Hofmann - Staedtler Mars GmbH & Co. KG, Konzerncontrolling Peter Lohmann IBM Global Business Services Schweiz Frank Hendricks Serwise Deutschland GmbH 2

1 STAEDTLER Tradition und Moderne STAEDTLER Mars GmbH & Co. KG Hersteller von Schreib- und Zeichengeräten mit 24 internationalen Niederlassungen und Präsenz in über 150 Ländern 2.200 Mitarbeiter, davon etwa 1.500 Mitarbeiter in Deutschland Gründung des Industrieunternehmens erfolgte 1835, die handwerkliche Tradition geht zurück auf das Jahr 1662 3

2 Kompetenzen Fokussierung auf Qualität und Umweltverträglichkeit erfordert innovative Technologien auch in traditionellen Branchen Markieren Zeichnen Schreiben Modellieren Produkte zum Markieren, Präsentieren, Modellieren, Kneten, Malen, Basteln, Schreiben und Zeichnen 4

3 Motivation des Risikomanagements Risikomanagement als Element der Unternehmensplanung Identifikation kritischer Ereignisse Auswirkung auf Zielgrößen des Unternehmens Bestimmung der Risikoposition ( Risk Exposure ) Initiierung von Maßnahmen und Projekten Betriebswirtschaftlicher Aspekt als rechtliche Verpflichtung Nationale Gesetze ( eg. 91 II AktG, 317 IV HGB ) WP Standards ( eg. IDW PS 340 ) Internationale Regeln ( eg. Solvency II, Basel II ) Formal-rechtlicher Aspekt Risikomanagement nicht nur als formale Verpflichtung, sondern als Instrument der Unternehmensplanung 5

4 Informationsfluss Hohe Flexibilität - Integrative Prozesse Soziopolitisches Umfeld Ökonomisches Umfeld Ziele Projekte Strategische Planung und Zielplanung Risiken Wettbewerb Chancen Maßnahmen Taktische (Mittelfrist-) Planung Markt Stakeholders Operative Geschäftstätigkeit Budgets Operative Planung (Budgetierung) Hoher Standardisierungsgrad - Fachspezifische Prozesse 6

5 Integration des Risikomanagements Strategische Ebene Chancen Taktische Ebene Maßnahmen Operative Ebene Executive Sales & Marketing Planning Quantitatives Risikomanagement Vertriebsbedarfsplanung Ergebnisplanung (Umsatz, COGS, SFC) GuV-PLANUNG KONSOLIDIERUNG Kosten-, Projektund Investitionsplanung BILANZ Finance and Cash Flow STANDARD- BERICHTSWESEN STAEDTLER Standard Reporting Portal basierend auf SAP BI STAEDTLER REPORTING OPERATIVE GESCHÄFTSTÄTIGKEIT STAEDTLER Enterprise Ressource Planning basierend auf my SAP ERP OLTP BASIS SYSTEM 7

6 Ordnungen der Unsicherheit RISIKO I. II. Objektive Eintrittswahrscheinlichkeiten oder empirische Häufigkeitsverteilungen sind bekannt; Wirkungen können quantifiziert werden. Subjektive Eintrittswahrscheinlichkeiten können abgeschätzt werden; Wirkungen können quantifiziert werden. Quantitatives Risikomanagement adressiert Ereignisse mit vollständig bestimmten Ergebnisraum. UNGEWISSHEIT III. Es können keine Wahrscheinlichkeiten angegeben werden; die Ergebnisse sind unbestimmt, die logisch möglichen Ergebnisse aber bekannt. IV. Selbst die logisch möglichen Ergebnisse können nicht vollständig angegeben werden; der Ergebnisraum ist vollständig unbestimmt. 8

7 Konkretisierung des Risikobegriffs Risiko Ein unsicheres Ereignis mit einer gegebenen oder geschätzten Eintrittswahrscheinlichkeit, das eine negative Abweichung auf Detailpositionen einer unternehmerischen Zielgröße ( EBT, CF ) im relevanten Betrachtungshorizont hat Zuordnung der Risikowirkung zur GuV-Position Kumulierte Effekte über mehrere Geschäftsjahre Risikowirkung Der kalkulatorische wirtschaftliche Effekt des Risikos bezogen auf die vorgegebene Zielgröße ( EBT, CF ) resultierend aus der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Schadenfalls, der Grundgesamtheit möglicher (gleichartiger) Schadenfälle, der Verteilung der Schadenhöhe des Risikos. 9

8 Modellierung der Risikowirkung Grundgesamtheit potentieller Schäden 0,200 0,160 0,120 Die Realisierung wird als Binomialverteilung diskret modelliert: Schadenhäufigkeit Bin ( M = 100, p = 0,05 ) 0,080 Eintrittswahrscheinlichkeit des Einzelschadens 0,040 0,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Verteilungsfunktion der Schadenhöhe 0,03 0,02 Die Schadenhöhe wird als Dreiecksverteilung stetig modelliert 1,00 0,90 0,80 0,70 0,02 S (Risk) ~ Tri (Min, Mod, Max) 0,60 0,50 0,01 0,40 0,30 0,01 0,20 0,10 RISIKOWIRKUNG 0,00 0,00 80 100 120 140 160 180 200 220 P (X) F (X) 10

9 Integriertes Maßnahmenmanagement FA Finanzmarktrisiken FA01 Wechselkursentwicklung RISIKO FA01-123 MASSNAHMEN ACT-FA01-123 Bewertung 100.000 Grundgesamtheit 100 ACT-FA01-456 Wahrscheinlichkeit 15 % 5 % 150.000 Schadenhöhe Kosten der Maßnahmen Min Modal Max 100.000 500.000 700.000 100.000 200.000 400.000 Resultierende Verteilung muss Wirkungen der Maßnahmen auf Schadenhäufigkeit, und die Charakteristik der Schadenverteilung berücksichtigen; zudem Kosten der Maßnahmen einbeziehen. 11

10 Mehrperiodenmodell Operatives Risikomanagement 1. Risikoinventur 2011 Bewertung durch den Risikoverantwortlichen Risiko MC04-123 "Verlust Kunde" Unmittelbare Folge Wirkung aktuelles Jahr Eintrittswahrscheinlichkeit 15% Wirkung Folgejahr Eintrittswahrscheinlichkeit 25% - Loss of SALES Best Modal Worst Best Modal Worst - Reference to IS 01 400.000 700.000 900.000 600.000 800.000 900.000 Einbeziehung der Risikobewertung in die risikoadjustierte GuV 2010 2011 IRS Income Statement P (RISK MC04-123) 15% P (RISK MC04-123) 25% Best Modal Worst Best Modal Worst 01 Sales 60.000 105.000 135.000 150.000 200.000 225.000 02 Less sales deductions 03 Net turnover 60.000 105.000 135.000 150.000 200.000 225.000 04 Costs of goods sold at standard 34.200 59.850 76.950 85.500 114.000 128.250 Die Referenz zur GuV ergibt sich aus der Risikokategorie. Aus der Bewertung der Einzelrisiken leitet sich die risikoadjustierte GuV ab. 12

11 Risikobewertung in TM1

Staedtler, IBM und Serwise Gemeinsam zum Ziel Hauptfokus des Projektes war das Enablement und der Knowledge-Transfer des Fachbereiches im Hause Staedtler Gemeinsames und integratives Design- und Implementierungsvorgehen Der Fachbereich pflegt und betreibt die Anwendung fachlich, Systembetrieb und -wartung erfolgt durch die IT Externer Aufwand ca. 40 Personentage 14

Datenmodell und Datenfluss in TM1 Risikoaggregation RM Comments RM Workflow Risk Simulation Monte-Carlo-Sim Risk Assessment Erfassungsmasken RM Parameter Risiko Inventur Häufigkeiten Risk Distribution Reporting Activity Management Maßnahmencontrolling Confidenzniveaus (to be done) PnL Planung und Reporting GuV 15

Datenmodell: Multicube-Logik Riskmanagement Common Dimensions (grün) der Schlüssel zur Überleitung von Werten zwischen den Cubes Via Rules Via TI-Prozessen Gewährleistung der Konsistenz bei Änderungen und Erweiterungen Cube-spezifische Dimensionen (weiß und gelb) Eigene Rechenmodelle und Parameter (gelb) Modulare Entwicklung 16

Fazit Risikomanagement als Teil der Unternehmensplanung heißt quantitatives Risikomanagement Risiken sind konkrete Ereignisse, deren Eintritt und Wirkung auf Zielgrößen des Unternehmens separat zu bewerten sind Zuordnung der Risikowirkung zu Positionen der Gewinn- und Verlustrechnung erfordert disjunkte Klasseneinteilung von Risiken Erfolgt die Bewertung hinsichtlich ihrer Wirkung auf die GuV, so wird die Trennung zwischen Risiko und Chance obsolet. 17 17