Strategien zum Management langfristiger Risiken für die Lieferkette

Unternehmen müssen für langfristige Risiken wie den Klimawandel oder geopolitische Entwicklungen vorsorgen. Die Kombination präziser Daten mit intelligenten Methoden ermöglicht ein proaktives Risikomanagement, welches die Widerstandsfähigkeit erhöht und die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit sichert.

In den letzten Jahren rücken langfristige Risiken immer mehr in den Fokus führender Unternehmen. Viele Konzerne haben im Rahmen ihrer Supply Chain Risk Programme die Reaktionsfähigkeit gegenüber möglichen Risiken für ihre Lieferkette bereits verbessert. Diesen Anstrengungen steht jedoch gleichzeitig ein stetig wachsendes Risiko gegenüber. Aufgrund der global steigenden geopolitischen Unsicherheiten und des Klimawandels häufen sich Störungen der Lieferkette nicht nur, die Schwere deren Auswirkungen nimmt ebenfalls zu. Außerdem gestaltet sich die Erholungsphase nach dem Eintreten solcher Risikoereignisse zunehmend länger und schwieriger, da beispielsweise Transportwege oder Lieferanten dauerhaft ausfallen oder unter Risikoaspekten untragbar werden. Wie können sich Unternehmen auf die Zunahme dieser Langfristrisiken vorbereiten und reagieren? Die gute Nachricht ist, dass sich solche Risiken mittels Frühindikatoren vorhersagen lassen und Unternehmen daher Vorsorge treffen können.

Klimarisiken modellieren und managen

Die Auswirkungen des Klimawandels sind auch in Europa schon jahrelang spürbar. Ob besonders heiße Sommer, heftige Stürme, Überflutungen durch Starkwetterereignisse oder verheerende Brände: Klimaereignisse sind nicht mehr nur Thema in der dritten Welt, sondern beeinträchtigen die geschäftlichen Aktivitäten in vielen wichtigen Wirtschaftsräumen. Für viele Unternehmen stellt ihre Lieferkette die Achillesferse hinsichtlich der Bedrohung durch den Klimawandel dar. Bei der Identifikation möglicher klimabedingter Risiken ist es sinnvoll, zwischen Lieferantenrisiken, Transportrisiken durch Störungen der Verkehrsinfrastruktur und Risiken hinsichtlich der Energie- und Wasserversorgung zu unterscheiden. Es gilt weiterhin, die verschiedenen klimabedingten Risikofaktoren und ihre Auswirkungen zu betrachten:

  • Hitze- und Trockenperioden: Mögliche Auswirkungen auf Mitarbeitergesundheit, Wasserverfügbarkeit und Binnenschifffahrt
  • Starkniederschläge, Überflutungen und Hagel: Gefährdung von Gebäuden, Produktionsanlagen und Warenbeständen
  • Sturm und Blitzschlag: Mögliche Schäden an sensiblen Anlagen, Stromversorgung und Telekommunikation
  • Meeresspiegelanstieg, Springfluten: Mögliche Auswirkungen auf den Seetransport, Gebäude und Produktionsanlagen

Mithilfe von Geo Intelligence-Methoden können Klimamodelle mit den spezifischen Lieferketten von Unternehmen verknüpft werden. Dabei werden die spezifischen klimabedingten Risiken für Lieferantenstandorte sowie Transport- und Versorgungswege ermittelt und in einem Gesamtmodell aggregiert und visualisiert. Das in diesem Zusammenhang gebildete Modell ermöglicht die Identifikation und Bewertung der klimabedingten Risikolage eines Unternehmens.

Umgang mit politischen Risiken

Politische Risiken und im engeren Sinne politisch motivierte Gewalt, Kriegsrisiko oder Terrorismusgefahr zählen beständig zu den größten Unternehmensrisiken. Gleichzeitig gehören politische Konflikte – gerade in Demokratien – zum politischen Alltag. Besonders nach dem außenpolitischen Kurswechsel der USA und dem Abzug der Truppen aus Afghanistan gewinnen sie kontinuierlich an Bedeutung. Die gute Nachricht dabei ist: Politische Konflikte und Kriege beginnen in der Regel nicht über Nacht, sondern haben eine lange Vorlaufzeit, die sich gut erkennen lässt. Die Herausforderung besteht darin, die tatsächlich relevanten Nachrichten aus dem vielfältigen Rauschen anderer politischer Meldungen herauszufiltern.

Durch die Erfassung der Geschehnisse in einem dynamischen Modell kann das gesamte Spektrum der Konfliktaktivitäten abgebildet werden. Grundsätzlich lassen sich die politischen Konflikte nach ihren zu erwartenden Auswirkungen klassifizieren:

  • Social Conflicts: Interessengruppen verfolgen ihre Forderungen (meist gegenüber dem Staat) und versuchen diese in der Regel durch Demonstrationen, Proteste oder Streiks durchzusetzen.
  • Violent Conflicts: Gewaltbereite Gruppierungen – meist außerhalb der Gesellschaftsordnung und oft anzutreffen in Staaten mit begrenzter Staatlichkeit – versuchen ihre Interessen durch den Einsatz von Schusswaffen und anderen leichten Waffen durchzusetzen. Häufig werden hierbei auch die Kontrolle von wichtigen Transportwegen als Einnahmequelle für diese „Rebellengruppierungen“ verwendet.
  • War oder Warlike Conflicts: Große und gut organisierte Gruppierungen oder Staaten versuchen durch den Einsatz schwerer Waffen ihre Forderungen durchzusetzen und den Gegner durch schwere Schäden an Produktionsstätten, Transportwegen und Infrastruktur niederzuzwingen.

Die moderne Analyse politischer Länderrisiken verlangt nicht nur eine genaue Beschreibung dessen, was droht, sondern auch Antworten auf die Fragen wann und wo Risiken entstehen. Durch einen langfristigen Vergleich und Analyse von Daten können Muster festgestellt werden, die die Bewertung der aktuellen Konfliktlage unterstützen. Hierbei können Kenntnisse insbesondere über die Resilienz von Staaten gewonnen werden, die bei langfristigen Planungen in der Lieferkette enorme Vorteile versprechen. Somit kann zwischen „effektiven“ und „weniger effektiven“ politischen Konfliktlösern unterschieden werden. Diese Unterscheidung hilft insbesondere in Zeiten wachsender Unsicherheiten, in denen Terroranschläge auch in die Zentren westlicher Führungsstaaten hineingetragen werden. Durch eine georeferentielle Verortung des Konfliktaustrags können die räumlichen Dimensionen von Aktionen präzise abgebildet werden. Dadurch kann das Risiko durch politische Konflikte wesentlich exakter kalkuliert werden.

Wechselwirkungen zwischen klimabedingten Veränderungen und geopolitischen Entwicklungen

Da häufig Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Risikoarten bestehen, dürfen einzelne Risiken nicht isoliert betrachtet werden. Klimabedingte Veränderungen wie eine regionale Wasserknappheit oder der Verlust von Lebensraum werden politische Konflikte erzeugen oder verstärken, insbesondere aufgrund klimaverursachter Migrationsbewegungen. Umgekehrt können politische Entwicklungen auch erhebliche Umweltschäden und Naturkatastrophen hervorrufen, etwa durch den rücksichtslosen Abbau natürlicher Ressourcen. Eine Vorhersage der Wechselwirkungen gestaltet sich jedoch in der Regel mit aktuellen Mitteln noch schwierig.   

Risikosteuerung und langfristige Risikominimierung

Auch wenn einzelne Unternehmen nur einen äußerst geringen Einfluss auf den Klimawandel oder geopolitische Entwicklungen haben, sind sie Langfristrisiken gegenüber nicht schutzlos ausgeliefert, sondern angehalten, aktive Vorsorge zu betreiben. Besonderes Augenmerk gilt dabei vor allem Risiken, die sowohl durch eine hohe Eintrittswahrscheinlichkeit als auch durch eine signifikante Schadenserwartung gekennzeichnet sind.  Unter Berücksichtigung von Kostenaspekten lohnt es sich, die Kosten und Nutzen für die Maßnahmen der Risikovorsorge abzuwägen.

Mithilfe von Predictive Analytics und auf Geo Intelligence basierenden Simulationen lassen sich verschiedene Maßnahmen zur Risikosteuerung bewerten, etwa Multi-Sourcing, Near Shoring oder der Aufbau zusätzlicher Pufferbestände. Ein intelligentes, proaktives Risikomanagement steigert so die Resilienz gegenüber Langfristrisiken und sichert die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.

Mit dem MBI CONIAS Ansatz werden alle Daten systematisch auf Ebene der subnationalen Einheiten erhoben. So können differenzierte Lagebilder von Konflikten erstellt, Konfliktdynamiken erfasst und sichere Räume ermittelt werden. Damit ergibt sich für viele Länder ein sehr differenziertes, auf Empirie gestütztes Bild, welches nicht nur Risiken, sondern auch Chancen aufzeigt. Der MBI CONIAS Ansatz ist hierbei besonders innovativ, weil Daten und Entwicklungsschritte von zwei ganz unterschiedlichen Arten von Konflikten gesammelt werden: Einerseits sind das Konflikte, die mit einer ersten Meinungsverschiedenheit begannen, dann über Druck und Drohungen zunächst vereinzelt gewaltsam und schließlich zum Krieg eskalierten. Andererseits gibt es jedoch auch solche, die ganz ähnlich wie spätere Kriege begannen, dann aber friedlich ausgetragen werden konnten. Durch die Vielzahl der erfassten Daten und Attribute lassen sich die Standorte der Lieferanten, aber auch die Lieferketten differenziert bewerten. Somit können Veränderungen in der Risikoeinschätzung für ein proaktives Risikomanagement schnell übermittelt werden.

Durch die Integration der MBI CONIAS Daten in die Lösung von Orbica können sowohl klimabedingte Veränderungen als auch geopolitische Entwicklungen abgebildet werden. Dies ermöglicht präzise Analysen und zielgenaue Maßnahmen, die für die Prävention von Langzeitrisken unerlässlich sind. Nehmen auch Sie dieses wichtige Thema innerhalb Ihres Risikomanagements jetzt in Angriff, um bestmöglich auf etwaige langfristige Risiken für Ihre Lieferkette und Standorte vorbereitet zu sein. Unser Expertenteam unterstützt Sie dabei selbstverständlich gerne. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch.

Über die Autoren:
Dr. Nicolas Schwank
Chief Data Scientist Political Risk
Michael Bauer International GmbH

In Zusammenarbeit mit:
Matthias Frye
Director of Marketing and Sales Europe
Orbica UG

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Die Einschätzung politischer Risiken – Orientierung und Sicherheit durch MBI CONIAS Risk Intelligence

Es ist ein Paradoxon:  Politische Risiken, darunter Kriege und politische Gewalt, gelten als die größten Risikofaktoren für Business-Manager[1]. Lieferketten können unterbrochen und Lagerbestände zerstört werden, Absatzmärkte können wegbrechen. Dennoch wird dem Bereich der Früherkennung von und -warnung vor politischen Krisen in international agierenden Unternehmen nur wenig Aufmerksamkeit gewidmet. Es wird oftmals angenommen, Krisen und Kriege seien zu komplex, um diese effektiv vorhersagen zu können – doch der wissenschaftlich fundierte CONIAS Ansatz wurde genau zu diesem Zweck entwickelt. Eine der verwendeten grundlegenden Methoden, um die vielschichtigen Risikolagen zu verstehen und schneller klassifizieren zu können, ist die Muster-Erkennung (pattern recognition)[2].

Die Muster-Erkennung ist aus generellem menschlichem Vorgehen abgeleitet

Für das komplexe Feld der politischen Risiken ist die Muster-Erkennung deshalb so gut geeignet, weil sie sehr stark dem generellen menschlichen Vorgehen entspricht. Ein Beispiel hierfür ist das folgende Szenario: Zwei Personen, 20 und 50 Jahre alt, beginnen am selben Tag ihre neue Stelle in einem kleinen Unternehmen mit zehn Mitarbeitern. Während die jüngere Person die neue Situation eher still und zurückhaltend auf sich wirken lässt, eher defensiv agiert und lieber zuhört, als selbst zu sprechen, profitiert die ältere Person von ihrer langjährigen Berufserfahrung und vielen Stellenwechseln. Sie hat diese Situation schon oft erlebt und kann deshalb Personen, die ihr in der neuen Situation begegnen, besser und schneller einschätzen. Sie vergleicht ihr Verhalten, ihre Körpersprache, den Klang ihrer Stimmen aber auch ihre Positionen mit Personen, die sie an früheren ersten Arbeitstagen kennengelernt hat. Hierbei erkennt die ältere Person Muster, die ihr Orientierung in der neuen Situation geben und leitet daraus Schlussfolgerungen für ihr Verhalten ab.

Die MBI CONIAS Datenbank erfasst auch nicht-gewaltsame Frühphasen und weitere Konflikte

Menschen bedienen sich der Muster-Erkennung – ganz gleich ob über eigenes Erleben oder über Erfahrung, die durch Erzählen bzw. Lesen erworben wurde – und orientieren sich somit in neuen Situationen. Diesem Gedanken ist auch der CONIAS Ansatz und die CONIAS Datenbank verpflichtet. Anders als herkömmliche Konfliktdatenbanken, die nur Kriege oder gewaltsame Konfliktphasen erfassen, werden in der CONIAS Datenbank auch die nicht-gewaltsamen Frühphasen dieser späteren Kriege verzeichnet[3]. Darüber hinaus – und das macht den CONIAS Ansatz so besonders – werden auch weitere Konflikte, die ähnlich beginnen wie spätere Kriege, letztlich aber einen friedlichen Verlauf nehmen, erfasst. Nur so ist es möglich, Aussagen über die Anfälligkeit bestimmter Konfliktkonstellationen zu treffen. Das lässt sich wie folgt erläutern: Es ist zwar richtig, dass ein Großteil der wenigen zwischenstaatlichen Kriege seit 1945 um Territorium geführt wurde. Beispiele hierfür sind der Überfall des Irak auf Kuwait (1991) oder der Konflikt zwischen Armenien und Aserbaidschan um die Region Nagorny Karabach (2020). Dennoch wäre es umgekehrt falsch zu sagen, dass Territorial- oder Grenzstreitigkeiten besonders häufig zu Krieg führen. Derzeit gibt es etwa 120 verzeichnete Grenzstreitigkeiten zwischen Staaten, die fast alle ohne Gewalt nur auf diplomatischer Ebene ausgetragen werden. Andere Quellen sprechen von einer noch höheren Anzahl ungeklärter Grenzverläufe[4].

Nur eine umfassende Datensammlung erlaubt es, das Risikopotential von Grenzstreitigkeiten richtig einzuschätzen

Insgesamt umfasst die CONIAS Konfliktdatenbank Informationen über den Verlauf von mehr als 1.900 inner- und zwischenstaatlichen, gewaltsamen und gewaltlosen Konflikten seit 1945. Erfasst werden pro Konflikt und beteiligtem Akteur eine Vielzahl von Indikatoren, die alle dynamischen Veränderungen im Konfliktaustrag, aber auch im sozio-ökonomischen Umfeld abbilden[5]. So stellt die CONIAS Datenbank Millionen von Datenpunkten zur Verfügung, die statistischen Aufschluss über das globale Konfliktverhalten liefern. Eine der wichtigsten Erkenntnisse der empirischen Konfliktforschung[6] konnte durch CONIAS ebenfalls bestätigt werden: Demokratien führen keine Kriege gegen andere Demokratien. Dieses „Gesetz“ vom demokratischen Frieden haben wir in unserem Denken schon so weit integriert, dass beispielsweise selbst die stärksten Tiefschläge in den bilateralen Beziehungen zwischen Deutschland und den USA bei den größten Pessimisten dennoch keine Kriegsangst hervorriefen.

Insbesondere in Bereichen, die von anderen Konfliktdatenbanken nicht ausgeleuchtet werden, zeigt die CONIAS Datenbank wesentlich mehr Orientierungspunkte

Die Datenbank hat beispielsweise erfasst, dass kulturell geprägte Konflikte seit dem Ende des Kalten Krieges 1990 und insbesondere nach dem 11. September 2001 deutlich an Bedeutung gewonnen haben[7]. Gleichzeitig zeigt die CONIAS Datenbank, dass es über einen längeren Zeitraum betrachtet nicht die Anzahl unterschiedlicher Religionen in einem Land ist, die dieses für innerstaatliche Gewalt anfällig macht, sondern die Anzahl der unterschiedlichen gesprochenen Sprachen im Land [8].

Die CONIAS Konfliktdatenbank wird kontinuierlich gepflegt und das aktuelle Konfliktgeschehen weiter erfasst. Jedes Quartal wächst das Wissen über die Entwicklung der Konflikte in der Welt um mehrere zehntausend Datenpunkte. Aktuell arbeitet das CONIAS Team daran, die Zusammenhänge zwischen politischen Konflikten, der Verletzung von Menschenrechten und Schaden bzw. Zerstörung an den natürlichen Lebensgrundlagen besser verständlich zu machen. Das neue Lieferkettengesetz, aber auch ein immer stärker wachsendes Verantwortungsgefühl für Menschenrechte und Umwelt verlangt von Unternehmen und letztlich jedem Einzelnen, hierbei sorgfältig zu handeln. Gerne liefern wir Ihnen hier nicht nur Orientierungspunkte, sondern unterstützen Sie mit unserem umfangreichen Know-how und jahrelanger Expertise. Bei Interesse steht Ihnen unser Sales-Team gerne zur Verfügung.

Über den Autor:
Dr. Nicolas Schwank
Chief Data Scientist Political Risk
Michael Bauer International GmbH

Verweise:
[1] Allianz (Hrsg): Allianz Risk Barometer, verschiedene Jahrgänge. Zuletzt 2021
[2] Trappl, Robert (Hrsg.) (2006): Programming for peace. Computer-aided methods for international conflict resolution and prevention. Dordrecht: Springer. Und: Schrodt, Philip A. (2000): Pattern Recognition of International Crises Using Hidden Markov Models. In: Diana Richards (Hrsg.): Political complexity. Nonlinear models of politics. Ann Arbor: Univ. of Michigan Press, S. 296.
[3] Schwank, Nicolas (2012): Konflikte, Krisen, Kriege. Die Entwicklungsdynamiken politischer Konflikte seit 1945. Baden-Baden: Nomos (Weltregionen im Wandel, 9). Und: Schwank, Nicolas, et al. „Der Heidelberger Ansatz Der Konfliktdatenerfassung.“ Zeitschrift Für Friedens- Und Konfliktforschung, Vol. 2, No. 1, 2013, S. 32–63.
[4] Vgl. https://www.cia.gov/the-world-factbook
[5] Schwank, Nicolas (2012): Konflikte, Krisen, Kriege. A.a.O.
[6] Small, Melvin; Singer, J. David (1976): The war-proneness of democratic regimes, 1816-1965. In: The Jerusalem journal of international relations. – 1 (4), S. 50–69.
[7] Croissant, Aurel (2009) et al.: Kulturelle Konflikte seit 1945. Die kulturellen Dimensionen des globalen Konfliktgeschehens. 1. Aufl. Baden-Baden: Nomos (Weltregionen im Wandel, 6). Stiftung, Bertelsmann (2010): Culture and Conflict in Global Perspective. The Cultural Dimensions of Global Conflicts 1945 to 2007. Guetersloh: Verlag Bertelsmann Stiftung.
[8] Ebda.

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