KI-basierte Risikomodellierung - Workshop

Führungskräfte und Senior Professionals in Risiko- und Sicherheitsfunktionen: CRO, CISO, Head of Risk, Head of BCM, strategische Projektleiter, die Entscheidungen unter Unsicherheit treffen.
Data/Decision Professionals: Risk Analysts, Data Scientists, AI-/ML-Leads, die von „Predictive Analytics“ zu handlungsorientierter, kausaler Entscheidungsunterstützung kommen wollen.
Berater und interne Transformationsteams: Strategy-, GRC-, Digital- und AI-Teams, die Risiko- und Szenarioarbeit professionalisieren und in bestehende Entscheidungsprozesse integrieren möchten.

Inhalt

• Einführung: Von klassischer Risikomatrix zu kausaler Entscheidungslogik (Causal Decision Diagrams, Causal Graphs, World Models, Decision Intelligence).
• Grundlagen Causal Decision Diagrams: Variablen, Kausalpfade, Feedback-Loops, Hebel („levers“), Maßnahmen und Zielgrößen.
• Praktische Modellierung: Gemeinsames Erstellen eines Causal Decision Diagramms für ein konkretes Risikoszenario (z.B. Cyber, Lieferkette, Regulatorik, Reputationsschaden).
• Integration von Wissen & Daten: Nutzung von Retrieval-Augmentation, um Domänenwissen, Policies, Incidents und externe Quellen strukturiert in das Modell einzubetten.
• World Models für Risiko: Wie generative/agentische Modelle Szenarien variieren, Pfade durchspielen und alternative Futures erzeugen.
• Von Modell zu Simulation: Ableitung von Simulationslogiken (What-if, Interventionsanalyse, Hebelwirkung) auf Basis des Causal Decision Diagramms.
• Decision Intelligence Framework: Verknüpfung von Zielen, Risiken, Maßnahmen, KPIs und Entscheidungsregeln; Einbettung in Governance- und Entscheidungsprozesse (z.B. Risk Committees, Projekt-Priorisierung).
• Use Cases aus der Praxis: Beispiele aus Cyber, Supply Chain, Regulatorik oder Critical Infrastructure – inkl. Diskussion, welche Daten/Artefakte realistisch verfügbar sind.
• Umsetzung im Alltag: Wie Teams Causal Decision Diagrams und Simulationen in wiederkehrende Risiko-Workshops, Quartalsreviews und strategische Initiativen integrieren.

Nutzen
 

• Sicherere Entscheidungen unter Unsicherheit: Die Teilnehmenden lernen, komplexe Risikoszenarien kausal zu strukturieren, statt sich auf lineare Excel- oder reine ML-Prognosen zu verlassen.
• Bessere Nutzung von AI & Daten: Sie verstehen, wie Retrieval-Augmented Generation, World Models und Simulation sinnvoll auf Causal Decision Diagrams aufsetzen, statt „black box“-Outputs zu vertrauen.
• Höhere Reife Ihrer Risk Governance: Der Workshop liefert direkt nutzbare Artefakte (Diagramme, Szenariomodelle, Entscheidungslogiken), die in Risiko-Workshops, Board-Vorlagen und Strategierunden weiterverwendet werden können.

• Abschlusszertifikat mit Lerninhalten wird ausgestellt 

Kosten: CHF 0.00