CONTROLLER Magazin 2/2020

76 sionen zu sehen, u.z. A-, B- und C-Score. Dar- über hinaus zeigt die Grafik auch noch die Ver- teilungen der Scores in den 9 Sub-Dimensio- nen (A1 bis C3). Dabei zeigen sich interessante Details: Die B1-Sub-Dimension ist die Beste unter allen 9, zumal sie den höchsten Median aufweist. Der Grund dafür dürfte darin liegen, dass die großen Unternehmen häufig ihr Risiko- managementsystem extern prüfen lassen und bei derartigen Prüfungen üblicherweise der Risikomanagement-Prozess besonders ein- gehend geprüft wird. Die schlechtesten Sub- Dimensionen liegen vor in der Risikoorganisa- tion (A3) und dem Schulungssystem (B2), wobei das erste Quartil jeweils Null beträgt. Dies zeigt Mängel in der organisationalen Umsetzung der ERM Governance und der durch Schulungen bewirkten nachhaltigen Verankerung von ERM- Kompetenzen innerhalb des Unternehmens an. Durch die Gruppierung von Unternehmen nach Rechtsform, Größe, Eigentümer-Führung und Tätigkeitsdauern von Interner Revision, Risiko- management und Compliance Management las- sen sich die Bestimmungsfaktoren für die Score- Werte bestimmen. Bei Betrachtung des sich für die Grundgesamtheit ergebenden Gesamt- Scores ist beachtenswert, dass der Durch- schnittswert von 1.62 aufgrund der Rechts- schiefe der Verteilung des Gesamt-Scores höher als der in Abbildung 4 dargestellte Median von 1.33 ist. Der Durchschnittswert dient als Refe- renzpunkt zur Bewertung der sich für die ver- schiedenen Gruppierungen ergebenden Werte. Im Vergleich zu diesem zeigt sich, dass Aktien- gesellschaften, Unternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern, Nicht-Eigentümer-geführte Unter- hauptsächlich um wirtschaftsprüfungspflichti- ge, größere Unternehmen aus allen Branchen mit Ausnahme der Finanzdienstleister (Banken und Versicherungen). Abbildung 4 zeigt das Er- gebnis in Form von Box-Plots der Score-Vertei- lungen für die 9-Sub-Dimensionen sowie die daraus durch einfache Durchschnittsbildung aggregierten Score-Werte für die drei Dimensi- onen A), B) und C) sowie den Gesamt-Score. Die Verteilung des Gesamt-Scores ist in der Ab- bildung ganz rechts dargestellt. Links davon sind die Score-Verteilungen in den drei Dimen- Durch eine erneute Nutzung des ERMMA-Moni- toring Tools im Zeitablauf lässt sich die Entwick- lung des Reifegrads monitoren. Der neue Reife- grad in einem nachfolgenden Assessment ergibt sich durch Beantwortung der dann gestellten Fragen. Dabei kommt die Intelligenz des ERM- MA-Fragebogens ins Spiel. Das Assessment startet nämlich nicht wieder am Anfang wie bei der ersten Einstufung. Vielmehr werden Fragen in Abhängigkeit der in den vorangegangenen Einstufungen ermittelten Indikatoren gestellt. Somit wird beim Folge-Assessments auf den je- weils individuellen Stand eines jeden Unterneh- mens eingegangen. Die sich im Zeitablauf erge- benden zeitlichen Entwicklungen der Reifegrade liefern gute Anhaltpunkte für die zielgerichtete Reifegrad-Steuerung. Das ERMMA-Monitoring- Tool liefert somit die notwendigen Informationen für das „Reifegrad-Controlling“, i.e. zur Errei- chung des angestrebten Reifegrads. ERMMA-Ergebnisse: Statistische Analysen An der in Österreich durchgeführten ERMMA- Studie (2017) haben sich 71 Unternehmen be- teiligt. Bei den Unternehmen handelt es sich Abb. 4: ERMMA-Scores – Verteilungen in Boxplot-Darstellung Abb. 3: ERMMA-Monitoring Tool – Feedback-Information (Auszug) ERM-Systeme