Die zunehmende Komplexität und Dynamik von Risiken stellt eine große Herausforderung an alle Unternehmen dar, die in den heute wirtschaftlich schwierigen Zeiten über das Überleben entscheidet.
In der Multidimensionalität von Risiken und unter Berücksichtigung der zeitlichen Dynamik gilt es, die Zusammenhänge, Impulse und Wechselwirkungen von Risiken zu verstehen, die das tägliche Geschehen bestimmen.
In der Bewertung von Risiken neigt der Mensch dazu, von vornherein Bewertungen einzubringen und verläßt damit den Pfad der Unvoreingenommenheit. Gleichzeitig ist er nicht darauf trainiert, in Wechselwirkungen zu denken, sobald die Zahl von Einflussfaktoren eine gewisse Größe erreicht. Gerade die Beherrschung komplexer Interaktionsmuster ist eine kognitive Aufgabe, wo der Mensch und gleichermaßen herkömmliche Risk Management Systeme regelmäßig überfordert sind: Sie fokussieren auf die statische Darstellung von Merkmalen im Sinne von mathematisch-statistischen Häufigkeitsverteilungen zu definierten Zeitpunkten, erkennen aber daraus nicht die impliziten Zusammenhänge. Dies trifft umso mehr zu, als sich die Risiken nicht nur quantitativ verändern, sondern in ihren qualitativen Ausprägungen und Interaktionen.
Nach herkömmlicher Vorgehensweise werden Daten verdichtet, Kennzahlen erarbeitet, feste Abhängigkeiten zwischen Risiken und Merkmalsausprägungen definiert und Zeiträume in punktuelle Einzelbetrachtungen aufgeteilt. Zeitachsenbetrachtungen beziehen sich dabei immer nur auf die Veränderungen einiger weniger Merkmalsausprägungen, was in der Gesamtheit zu einer erheblichen Verfälschung des Gesamtsystems und damit auch zu falschen Aussagen führt. Auch ist in herkömmlichen Business Ingelligence Anwendungen der Detaillierungsgrad von Plandaten meist viel zu umfangreich ausgelegt, was in der Konsequenz dazu führt, dass die Planungen nicht realitätskonform sind bzw. bei Veränderung der Rahmenbedingungen schnell nutzlos werden.
Unternehmen sind ihrem Wesen nach komplexe Systeme. Nach den Prinzipien der Systemtheorie werden Risiken und Merkmalsausprägungen in Coglets als dynamische Prozesse in Regelkreisen betrachtet. Man befreit sich damit vom herkömmlichen einseitig kausalen Denken, wo immer nach Ursache und Wirkung unterschieden wird. Coglets wirken als systemische Wahrnehmungsverstärker, die entsprechende systemische Zusammenhänge offenbaren und dem Anwender gegenüber textuell beschreiben. Auf sprachlicher Ebene (verbale Systemmodelle bzw. Wortmodelle) erzeugen sie beim Menschen die gewünschte cognitive Wirkung, um die Zusammenhänge und Konsequenzen für die Zukunft zu verstehen.
Im Focus der Betrachtung stehen in der Risikoanalyse nach Coglet-Technologie nicht mehr die Merkmalsausprägungen, sondern die Interaktionsmuster der am System beteiligten Einflussfaktoren. Dadurch gewinnt der Anwender ein gesamtheitliches und gleichzeitiges valides Bewertungsergebnis der Risiken.
US Patent No. 6,269,329
Windows-Betriebssysteme, ab Pentium 3 Prozessor, Mindesbedarf auf Festplatte: 100 MB, langsam wachsend auf ca. 500 MB. Dual Core Prozessoren werden unterstützt, sind aber keine Voraussetzung. Lauffähig in Terminal-Server- und Citrix-Umgebung.