Wer sich mit Risikobeureilung beschäftigt, kennt das Thema vielleicht.
Die Problematik, dass extrem unwahrscheinliche, jedoch sehr schwerwiegende Ereignisse bei einfachen Risikomatrixen nicht angemessen berücksichtigt wird, soll hier nicht weiter vertieft werden.
(Wer es genauer wissen will, dem sei als Einstieg dies empfohlen: https://de.wikipedia.org/wiki/Black_Swan_(Risiken))
Umgekehrt werden von einfachen Risikomatrixen auch Ereignisse nicht sauber abgebildet, die zwar einzeln betrachtet irrelevant sind aber derart häufig eintreten („schlagend werden“), dass aus ihnen nennenswerte Risiken erwachsen.
Übrigens: Kaum jemand ist sich dessen bewusst, das die Mehrzahl von Matrix die Matrizen sind – den Gefühlen dieser wenigen Leser sei mit einer förmlichen Entschuldigung Genüge getan.
Es gibt diverse Ansätze, die Methoden zur Verknüpfung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe zu verfeinern – man ist da mit weiteren Parameter und Logarithmen schnell bei der Hand.
Abgesehen von rein quantitativen Risikobetrachtungen (sozusagen „auf Heller und Pfennig“) ist aber jede qualitative Risikobetrachtung stets mit dem Stigma des Subjektiven behaftet und man darf fragen, ob immer exaktere mathematische Verarbeitung der Risikoeinschätzungen am Ende nicht zu einer Scheingenauigkeit führt, deren praktischer Nutzen vernachlässigbar ist.
Ist es nicht eine schöne Erkenntnis, dass trotz reichhaltigen BI-Instrumentariums, KI-Hype und Ver-Excel-ung ein Stückchen gesunder Menschenverstand sich hartnäckig im Geschäftsleben halten kann?