Quantitative Risikobewertung
Eine datengestützte Bewertung potenzieller KI-Bedrohungen, bei der Wahrscheinlichkeiten und Auswirkungen numerisch geschätzt werden, um Maßnahmen zur Eindämmung der Bedrohungen zu priorisieren.
Definition
Verwendet statistische und probabilistische Methoden — Monte-Carlo-Simulationen, Value-at-Risk-Berechnungen, Bayessche Risikomodelle —, um identifizierten Risiken (z. B. Modelldrift, Datenschutzverletzungen) numerische Werte zuzuweisen. Quantitative Bewertungen ermöglichen den direkten Vergleich unterschiedlicher Risiken, unterstützen Kosten-Nutzen-Analysen von Kontrollen und fließen in Dashboards für Unternehmensrisiken ein. Die Unternehmensführung schreibt konsistente Methoden zur Risikobewertung, transparente Annahmen und regelmäßige Neuschätzungen vor, wenn sich die Daten weiterentwickeln.
Real-World Example
Ein Versicherer quantifiziert das Risiko automatisierter versicherungstechnischer Fehler, indem er die Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung (2%) und die durchschnittlichen Schadenskosten (10.000 USD) modelliert, was zu einem erwarteten Verlust von 200 USD pro Police führt. Sie vergleichen dies mit der Kontrolle der Implementierungskosten und entscheiden sich dafür, in zusätzliche Validierungen statt in manuelle Prüfungen zu investieren und so die Ausgaben für die Risikominderung zu optimieren.
.svg)
