Operationelle Risiken stellen sowohl für Finanzdienstleister als auch für Industrieunternehmen eine ebenso große wie schwer zu analysierende Bedrohung dar.
Zusammenhänge zwischen verschiedenen OpRisk-Ereignissen können hierbei trotz komplexer Modelle in der Praxis kaum identifiziert werden und tieferliegende Ursachen bleiben oft unerkannt. Andererseits haben sich Data Science-Verfahren für ähnliche Fragestellungen bereits etabliert und ermöglichen die Untersuchung großer Mengen unterschiedlicher Daten nach Zusammenhängen, etwa im Bereich der Analyse des Kaufverhaltens von Kunden im Onlinehandel.
Durch Anpassung auf die Gegebenheiten operationeller Risiken angepasst und können bereits entwickelte Algorithmen für die Identifizierung von Interdependenzen zwischen operationellen Schäden verwendet werden.
Unternehmen können damit Kausalbeziehungen zwischen Schäden ausfindig machen, wodurch die Suche nach gemeinsamen Ursachen erleichtert wird. Das gesamte angesammelte Wissen kann effizient genutzt werden, um künftige Schäden möglichst zu vermeiden bzw. frühzeitig zuantizipieren.
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