AI based Risk simulations and early risk detection
Based on
causal decision models
Retrieval augmentation generation
Based on generated metacode
Use machine learning and LLM as a basis
Run decision intelligence-based simulations
Determine where and when which risk triggers trigger which impacts
Deployment scenarios
Supply chain risk simulations
Service chain risk simulations
Business impact analysis
Chaos engineering and chaos simulations without affecting the operational infrastructure
Risk scenarios and major incidents along critical infrastructure
ESG scenarios
Assess strategic risks
Blogs - Videos - Testimonials of our partners
Teaching Computers to think like decision makers - Mark Zangari - Speech CEO Quantellia
Making trustworthy decisions with AI - Prof. Dr. Lorien Pratt
Risk Simulation - Licenses, Tools and Services - Overview
Auf den Führungsalltag ausgerichtet
Zur Senkung des “Delay in Decision” und zur Ausweitung von Handlungsspielräumen für Entscheider auf Fach- und Fphrungsebene
Das gesamte Enterprise Early Warning Framework basiert auf den Vorgaben der Decision Driven Intelligence. Dies bedeutet, wird jemand nicht zeitgerecht und verarbeitungsgerecht informiert und alarmiert, so kann er auch nicht zielgerichtet entscheiden und zweckgerecht handeln
Auf Krisenszenarien parametrisiert
Das Gesamte Framework ist darauf ausgerichtet, disruptive Ereignisse und Ereignisketten zu erfassen.
Die Ergebnisse aus diesen “Früherkennungs-Domänen” können sowohl einzeln, aber auch im Verbund für die Führungsarbeit und den Aufbau von Unternehmensresilienzen aufgesetzt werden
Market Resilience
Supplychain Resilience
Servicechain Resilience
Organisational Aspects
Krisenbereitschaft und Business Resilience
Zur Erweiterung von Reaktions- und Handlungsspielraum
Das HRO-Framework wurde etabliert, um Organisationen und Führungskräften neben den proaktiven Elementen der Krisenreaktion (abgedeckt im Early Warning Frame.work) auch die Reaktiven Aspekte zu etablieren.
Für das Senken der Cost of Interruption
Das EEWF zielt darauf ab, den potentiellen Kostenverlauf eines Unterbruches möglichst niedrig zu halten. Er berücksichtigt daher auch schon die Hygienefaktoren, welche genutzt werden können, bevor es zum Einsatz von Früherkennungs- und Frühwarnmechanismen kommt
Dies bezieht sich auf die Handlungsebenen
Krisenkompetenz innerhalb der Organisation
Kontextanalyse - Nutzung von erfahrenen und ausgebildeten Mitarbeitern als Frühwarnsensoren
Berücksichtigung der Safetyculture innerhalb des Unternehmens
Datenkompetenz und Reifegrad im Datenmanagement
Services rund um das Framework
Integration in schon bestehende Compliance-Elemente
Early Warning Systems Implementierung
Early Warning as a Service
ESG-Reporting as a Service
Crisis Management Training