Seminar cysmo Cyber Risk Rating – Financial Loss View und Cyber-Risikoquantifizierung

Seminar / Training

Finanzielle Cyber-Risiken lassen sich nicht aus einem technischen Score allein ableiten. Das Seminar zeigt, wie technische Außenbewertung, geschäftliche Exposition, regionale Faktoren und ein Frequency-Severity-Modell in eine vorläufige finanzielle Einschätzung einfließen und wie Modellgrenzen transparent dokumentiert werden.

Inhaltsverzeichnis

  1. Einordnung und Lernziele
  2. Kapitel 1: Grundlagen der Cyber-Risikoquantifizierung
  3. Kapitel 2: Frequency-Severity-Logik
  4. Kapitel 3: Kennzahlen der Financial Loss View
  5. Kapitel 4: Entscheidungsanwendung
  6. Kapitel 5: Governance und Kommunikation
  7. Praxisübungen
  8. Arbeitsweise und Dokumentation

Einordnung und Lernziele

Das Seminar verbindet fachliche Einordnung, systematische Arbeitsschritte und praktische Übungen in einer bereitgestellten Schulungsumgebung. Im Mittelpunkt stehen reproduzierbare Entscheidungen und eine nachvollziehbare Dokumentation.

  • Technische Bewertung und finanzielle Verlustschätzung methodisch trennen und verbinden.
  • Frequency, Severity, geschätzte Schadenhöhe und jährlichen Erwartungswert korrekt einordnen.
  • Geschäftsexposition und geografische Faktoren nachvollziehbar berücksichtigen.
  • Annahmen, Bandbreiten, Unsicherheit und Modelländerungen transparent kommunizieren.
  • Quantitative Hinweise in Underwriting, Pricing, Limits und Portfoliosteuerung verwenden.

Seminarinhalte

Kapitel 1: Grundlagen der Cyber-Risikoquantifizierung

  1. Schritt 1: Bewertungszweck und Entscheidungskontext festlegen.
  2. Schritt 2: Technisches Rating, Ereignishäufigkeit, Schadenhöhe und finanzielle Exposition unterscheiden.
  3. Schritt 3: Punktwerte, Bandbreiten und Szenarien als unterschiedliche Aussageformen einordnen.
  4. Schritt 4: Modellrisiko und fehlende historische Daten als festen Bestandteil der Bewertung behandeln.

Kapitel 2: Frequency-Severity-Logik

  1. Schritt 1: Ereignishäufigkeit und Verlustschwere getrennt betrachten.
  2. Schritt 2: Technische Scan-Daten als einen Einflussfaktor innerhalb eines größeren Modells einordnen.
  3. Schritt 3: Geschäftsmodell, Größe, Umsatznähe, Betriebsunterbrechung und Datenabhängigkeit berücksichtigen.
  4. Schritt 4: Geografische Unterschiede und regionale Kostenstrukturen in Szenarien abbilden.

Kapitel 3: Kennzahlen der Financial Loss View

  1. Schritt 1: Geschätzte Verlusthöhe für einen Schadenfall interpretieren.
  2. Schritt 2: Jährlichen Erwartungswert als langfristige Risikokennzahl und nicht als sichere Prognose verstehen.
  3. Schritt 3: Werte mit technischen Ratings, Branchenwissen und Vertragsparametern plausibilisieren.
  4. Schritt 4: Ausreißer, fehlende Eingaben und unerwartete Änderungen gezielt prüfen.

Kapitel 4: Entscheidungsanwendung

  1. Schritt 1: Quantitative Hinweise in Risikoselektion, Pricing, Selbstbehalt, Limit und Rückversicherung einbeziehen.
  2. Schritt 2: Vergleichsgruppen und Szenarien für nachvollziehbare Entscheidungen aufbauen.
  3. Schritt 3: Grenzen automatischer Entscheidungen definieren und manuelle Prüfung auslösen.
  4. Schritt 4: Änderungen im Zeitverlauf für Verlängerung und Portfolioüberwachung nutzen.

Kapitel 5: Governance und Kommunikation

  1. Schritt 1: Annahmen, Datenstand, Modellversion und Freigabe dokumentieren.
  2. Schritt 2: Technische und finanzielle Aussagen in Management-Unterlagen klar trennen.
  3. Schritt 3: Unsicherheit, Bandbreiten und nicht abgedeckte Risiken verständlich darstellen.
  4. Schritt 4: Regelmäßige Plausibilisierung und Rückkopplung mit Schaden- und Portfoliodaten organisieren.

Praxisübungen

  • Interpretation mehrerer Beispielunternehmen mit ähnlichem Rating, aber unterschiedlicher Geschäftsexposition.
  • Aufbau eines Frequency-Severity-Szenarios mit dokumentierten Annahmen.
  • Vergleich von geschätzter Schadenhöhe und jährlichem Erwartungswert.
  • Formulierung einer Underwriting-Entscheidung mit quantitativer Begründung und Modellgrenzen.

Arbeitsweise und Dokumentation

Vortrag, geführte Demonstration, strukturierte Einzel- und Gruppenübungen sowie Fallbearbeitung wechseln sich ab. Arbeitsschritte, Annahmen, Entscheidungen und offene Punkte werden in Checklisten und Vorlagen festgehalten. Produktfunktionen werden entsprechend der in der Schulungsumgebung freigeschalteten Lizenz und Rollen ausgeführt.

Seminardetails

   
Dauer: 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, 2. Tag: 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Underwriting, Aktuariat, Produktentwicklung, Pricing, Rückversicherung, Risikomanagement, Controlling und Financial Lines.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse von Cyberversicherung, Schadenkennzahlen und statistischer Risikobetrachtung. Sichere Interpretation eines cysmo Ratings ist hilfreich.
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Graz 2 Tage
Wien 2 Tage
Stream live 2 Tage
Inhaus / Firmenseminar 2 Tage
Stream gespeichert 2 Tage
Innsbruck 2 Tage
Klagenfurt 2 Tage
Bregenz 2 Tage
Linz 2 Tage
Salzburg 2 Tage
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