Unternehmen sind heutzutage einer steigenden Komplexität und Dynamik der Märkte ausgesetzt, die insbesondere durch den Eintritt unvorhersehbarer Krisen die zukunftsorientierte Steuerung erschwert. Die Analyse bestandsgefährdender Entwicklungen ist somit von grundlegender Bedeutung für eine risikoorientierte Unternehmensführung. So basiert das Risikomanagement auf einer geeigneten Risikomodellierung, die die Realität möglichst gut abbildet. Der Modellierungsprozess unterliegt jedoch verschiedenen Herausforderungen wie einer geeigneten Datenqualität und -quantität und der Integration weiterer Informationen aus externen Datenbanken oder Expertenwissen. Hier stoßen Risikomodelle, die mit den Methoden der klassischen Statistik gewonnen werden, früher oder später an ihre Grenzen. Der Beitrag zeigt unter Berücksichtigung möglicher Stärken und Schwächen auf, wie die Bayessche Statistik das Management auch schwer quantifizierbarer Risiken unterstützen kann.