{"id":14590,"date":"2026-03-07T16:13:31","date_gmt":"2026-03-07T15:13:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.leaplytics.de\/?p=14590"},"modified":"2026-03-07T22:28:39","modified_gmt":"2026-03-07T21:28:39","slug":"kako-je-zavarovalniska-skupina-v-zda-s-pomocjo-matrike-tveganj-power-bi-skrajsala-cas-porocanja-o-tveganjih-za-65","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/kako-je-zavarovalniska-skupina-v-zda-s-pomocjo-matrike-tveganj-power-bi-skrajsala-cas-porocanja-o-tveganjih-za-65\/","title":{"rendered":"Kako je ameri\u0161ka zavarovalni\u0161ka skupina skraj\u0161ala \u010das cikla poro\u010danja o tveganjih za 65% z matriko tveganj Power BI"},"content":{"rendered":"<p><em>\u0160tudija primera - Notranja revizija in upravljanje varnosti - zavarovalni\u0161tvo<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Izziv: Vidnost tveganj brez enega samega vira resnice<\/h2>\n\n\n\n<p>Za skupino za notranjo revizijo ter varnostno strategijo in upravljanje v srednje veliki ameri\u0161ki zavarovalni\u0161ki skupini je poro\u010danje o tveganjih postalo ozko grlo in ne dejavnik, ki bi omogo\u010dal poslovanje. Vsak revizijski cikel je od analitikov zahteval ro\u010dno konsolidacijo podatkov o tveganjih iz ve\u010d preglednic, skupnih diskov in starej\u0161ih sistemov - postopek, ki je zahteval do dva polna delovna dneva na obdobje poro\u010danja. Rezultati so bili stati\u010dni, te\u017eko jih je bilo posodabljati in skoraj nemogo\u010de jih je bilo predstaviti na na\u010din, ki bi vi\u0161jim dele\u017enikom omogo\u010dal hitro ugotoviti, kje so najbolj kriti\u010dna tveganja. V panogi, kjer <strong>regulatorni nadzor in izpostavljenost kibernetskemu tveganju se stopnjujeta.<\/strong>, je ta razkorak med razpolo\u017eljivostjo podatkov in uporabnim vpogledom postajal nevzdr\u017een.<\/p>\n\n\n\n<p>Posebna bole\u010da to\u010dka ekipe je bila odsotnost dinami\u010dne, vizualne matrike tveganj, ki bi v realnem \u010dasu prikazovala gro\u017enje glede na verjetnost in vpliv ter se samodejno posodabljala, ko bi prihajali novi podatki. Obstoje\u010da orodja so po vsaki spremembi podatkov zahtevala ro\u010dni vnos, kar je vodilo do te\u017eav z nadzorom razli\u010dic in nedoslednih ocen tveganja v razli\u010dnih oddelkih. Ker so predstavitve revizijske komisije na\u010drtovane vsako \u010detrtletje in je bilo treba spremljati vedno ve\u010d operativnih tveganj, tveganj skladnosti in kibernetskih tveganj, je skupina za upravljanje potrebovala re\u0161itev, ki bi se lahko prilagodila zahtevam po poro\u010danju, ne da bi pove\u010dala \u0161tevilo zaposlenih.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Re\u0161itev: Power BI Risk Matrix podjetja LeapLytics<\/h2>\n\n\n\n<p>Po oceni ve\u010d mo\u017enosti je ekipa izvedla <a href=\"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/naslovna-stran\/upravljanje-projektov-po-meri-microsoft-powerbi\/toplotna-karta-tveganja-po-meri-za-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Matrika tveganj LeapLytics za Power BI<\/a> - vizualni prikaz po meri, zasnovan posebej za vizualizacijo tveganj v podjetjih v Microsoftovem ekosistemu Power BI. Odlo\u010ditev je temeljila na treh klju\u010dnih merilih: izvirna integracija z obstoje\u010dim okoljem Power BI, mo\u017enost konfiguriranja kategorij tveganj in ocenjevalnih pragov brez razvoja po meri ter dovolj jasen vizualni rezultat, da ga je mogo\u010de neposredno uporabiti v predstavitvah na ravni odbora.<\/p>\n\n\n\n<p>Izvajanje sta skupaj vodila skupina za notranjo revizijo in kompeten\u010dni center za BI v organizaciji. V prvih dveh tednih je ekipa povezala vizualno matriko tveganj z obstoje\u010dimi podatki iz registra tveganj, ki so bili shranjeni v kombinaciji seznamov SharePoint in interne podatkovne baze SQL, s standardnimi podatkovnimi povezavami Power BI. Prenos podatkov ni bil potreben. Lastniki tveganj v poslovnih enotah so imeli bralni dostop do nadzorne plo\u0161\u010de v \u017eivo, medtem ko je skupina za upravljanje ohranila nadzor nad logiko to\u010dkovanja in opredelitvami kategorij. Uvedba ni zahtevala zunanjih svetovalcev in je bila izvedena brez motenj pri teko\u010dem revizijskem delu.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Merljivi rezultati: Od stati\u010dnih razpredelnic do \u017eive inteligence o tveganjih<\/h2>\n\n\n\n<p>V 90 dneh po popolni uvedbi je skupina za upravljanje dokumentirala naslednje rezultate:<\/p>\n\n\n<ul>\n<li><strong>65% skraj\u0161anje \u010dasa cikla poro\u010danja o tveganjih<\/strong> - kar je prej trajalo dva dni, zdaj traja manj kot \u0161tiri ure na obdobje poro\u010danja.<\/li>\n<li><strong>Vzpostavljen enotni vir resnice<\/strong> med oddelki za notranjo revizijo, varnost ter strategijo in upravljanje - odprava konfliktov med razli\u010dicami.<\/li>\n<li><strong>100% \u010detrtletnih predstavitev revizijske komisije<\/strong> zdaj so na voljo neposredno iz nadzorne plo\u0161\u010de Power BI v \u017eivo - ro\u010dna priprava diapozitivov ni potrebna.<\/li>\n<li><strong>Pokritost tveganja se je pove\u010dala za 30%<\/strong> - s prihranjenim \u010dasom je ekipa lahko pove\u010dala \u0161tevilo spremljanih tveganih elementov z 48 na 63 brez dodatnega \u0161tevila zaposlenih.<\/li>\n<li><strong>Hitrej\u0161e stopnjevanje tveganj z velikim vplivom<\/strong> - kriti\u010dna tveganja so zdaj vidna vi\u0161jim dele\u017enikom v 24 urah po identifikaciji, medtem ko so bila v prej\u0161njem postopku vidna v 5-7 delovnih dneh.<\/li>\n<li><strong>Izbolj\u0161ana usklajenost med oddelki<\/strong> - dosledna metodologija ocenjevanja tveganj, sprejeta v treh prej lo\u010denih funkcijah.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kaj je povedala ekipa<\/h2>\n\n\n<blockquote>\n<p>\"O izbolj\u0161anju vizualizacije tveganja govorimo \u017ee ve\u010d let, vendar se nam je vedno zdelo, da so prizadevanja nesorazmerna z razpolo\u017eljivimi orodji. LeapLytics Risk Matrix je to spremenil - priklju\u010dil se je neposredno na tisto, kar smo \u017ee imeli v Power BI, in nam omogo\u010dil prikaz toplotnega zemljevida, ki smo ga do tedaj ro\u010dno izdelovali v PowerPointu. Revizijska komisija zdaj porabi manj \u010dasa za vpra\u0161anja \"od kod so ti podatki\" in ve\u010d \u010dasa za dejansko razpravo o tveganjih.\"<\/p>\n<p><em>- Direktor notranje revizije in upravljanja varnosti, U.S. Insurance Group (anonimizirano)<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kaj se lahko druge organizacije nau\u010dijo iz tega primera<\/h2>\n\n\n\n<p>Ta primer ni edinstven za zavarovalni\u0161ko industrijo. Vsaka organizacija, ki v okolju Power BI izvaja funkcije notranje revizije, GRC ali upravljanja varnosti, se verjetno soo\u010da z razli\u010dico istega izziva: <strong>podatki o tveganjih obstajajo, vendar infrastruktura za njihovo vizualizacijo in sporo\u010danje v realnem \u010dasu ni na voljo.<\/strong>. V skladu z <a href=\"https:\/\/kpmg.com\/ch\/en\/insights\/reporting\/key-risks-consider-internal-audit-2024.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KPMG-jeva notranja revizija Klju\u010dna podro\u010dja tveganja 2024<\/a>, morajo funkcije notranje revizije ostati pro\u017ene in hitro poro\u010dati o nastajajo\u010dih tveganjih, kar je standard, ki ga stati\u010dno poro\u010danje na podlagi razpredelnic v osnovi ne more izpolniti.<\/p>\n\n\n\n<p>Iz te uvedbe so razvidne tri ugotovitve, ki veljajo na splo\u0161no:<\/p>\n\n\n<ul>\n<li><strong>Za\u010dnite z obstoje\u010do podatkovno infrastrukturo.<\/strong> Najuspe\u0161nej\u0161e implementacije ne zahtevajo migracije podatkov. \u010ce je va\u0161 register tveganj \u017ee v SharePointu, Excelu ali podatkovni zbirki, s katero se lahko pove\u017ee Power BI, lahko matriko tveganj v \u017eivo uporabite v nekaj dneh in ne mesecih.<\/li>\n<li><strong>Vizualna jasnost spodbuja sodelovanje zainteresiranih strani.<\/strong> Dobro zasnovan <strong>Matrika tveganj Power BI<\/strong> je ve\u010d kot le urejanje podatkov - spreminja na\u010din, kako vodstvo komunicira z informacijami o tveganjih. Ko so tveganja prikazana po verjetnosti in vplivu na toplotnem zemljevidu v \u017eivo, se pogovori preusmerijo od poro\u010danja k odlo\u010danju.<\/li>\n<li><strong>Ekipam za upravljanje ni treba biti odvisen od IT.<\/strong> Ena od premalo cenjenih prednosti vizualnega orodja Power BI po meri je, da lahko lastniki tveganj sami upravljajo to\u010dkovanje, kategorije in pragove - brez zahtevka za razvoj. Ta neodvisnost je klju\u010dnega pomena za ekipe, ki se morajo hitro odzivati na nove gro\u017enje.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Za organizacije, ki delujejo v reguliranih panogah - zavarovalni\u0161tvo, finan\u010dne storitve, zdravstvo -, je sposobnost dokazovanja strukturiranega, revidiranega in dosledno uporabljenega procesa vizualizacije tveganj vse bolj pri\u010dakovana skladnost, ne le najbolj\u0161a praksa. Orodja, kot je npr. <a href=\"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/naslovna-stran\/upravljanje-projektov-po-meri-microsoft-powerbi\/toplotna-karta-tveganja-po-meri-za-power-bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Matrika tveganj LeapLytics za Power BI<\/a> da bi bil ta standard dosegljiv brez stro\u0161kov uvedbe na ravni podjetja.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><strong>Industrija:<\/strong> Zavarovanje (ZDA) |\u00a0 <strong>Funkcija:<\/strong> Notranja revizija, varnost, strategija in upravljanje |\u00a0 <strong>Orodje:<\/strong> Matrika tveganj LeapLytics za Power BI |\u00a0 <strong>\u010casovni okvir:<\/strong> 60 dni do popolne uvedbe<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0160tudija primera - Notranja revizija in upravljanje varnosti - zavarovalni\u0161tvo Izziv: Za ekipo za notranjo revizijo ter varnostno strategijo in upravljanje v srednje veliki ameri\u0161ki zavarovalni\u0161ki skupini je poro\u010danje o tveganjih postalo ozko grlo in ne dejavnik, ki bi omogo\u010dal poslovanje. Vsak revizijski cikel je od analitikov zahteval, da ro\u010dno ... <\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-14590","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news","latest_post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14590","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14590"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14590\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14603,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14590\/revisions\/14603"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14590"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14590"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/sl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14590"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}