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RISIKO MANAGER 05.2018

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RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

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8 RISIKO MANAGER 05|2018 Digitalisierung Risikomanagement im Spannungsfeld zwischen digitalem Kundenerlebnis und optimaler Sicherheit Digitalisierung ist weit mehr als die Effizienzsteigerung von Geschäftsprozessen durch digitale Tools. Sie bedeutet vor allem einen kulturellen Wandel, auf den sich Banken in besonderer Weise einstellen müssen. Kundenerwartungen nehmen zu, Markentreue ab: Die jahrzehntelange Beziehung zwischen Kunde und Hausbank gehört der Vergangenheit an. Banken müssen den digitalen Wandel daher aktiv gestalten, um attraktiv zu bleiben. Aber nicht jedes „hippe“ neue Kundenerlebnis, das technisch möglich und unter Absatzgesichtspunkten wünschenswert ist, entspricht den rechtlichen und sicherheitsrelevanten Anforderungen. Durch dieses Spannungsfeld muss modernes Risikomanagement die Bank navigieren. Diese Aufgabe als strategischer Steuermann in einem komplexen, sich ständig verändernden Umfeld wertet das Risikomanagement enorm auf, stellt es zugleich aber auch vor unbekannte Herausforderungen. Wohl nie zuvor war das Marktumfeld für Banken so dynamisch, aber zugleich auch so unübersichtlich und komplex. Die technischen Möglichkeiten sind durch die Digitalisierung stark gewachsen. Viele Kunden nutzen mittlerweile ihr Smartphone als „Bankfiliale“. Von der Video-Legitimation bis zur Foto-Überweisung, vom mobilen Kreditcheck bis zur Kontostands-App – (fast) alle Bankgeschäfte lassen sich heute unterwegs erledigen. Mit den technischen Möglichkeiten wächst auch die Erwartungshaltung. Überall, zu jeder Zeit, sofort, so wie ich es möchte – diese Bedürfnisse der Kunden gilt es zu erfüllen. Banken haben vor diesem Hintergrund keine Wahl mehr, ob sie sich der Digitalisierung öffnen oder nicht. Tun sie es nicht, wandern Kunden schnell ab, denn der nächste Mitbewerber ist nur einen Mausklick entfernt. Nicht das „Ob“, sondern das „Wie“ ist also entscheidend. Das Risiko, Digitalisierung nur unzureichend durchdacht umzusetzen, ist für Banken mindestens ebenso groß wie die Herausforderung, den digitalen Wandel gar nicht oder zu spät anzuge-

ERM 9 hen. Wird Digitalisierung nicht „richtig“ gemanagt, steht die Bank schnell vor einer strategischen Bedrohung ihres gesamten Geschäftsmodells. Das Risikomanagement gewinnt durch diese Veränderungen enorm an Bedeutung, gerät aber auch in ein Spannungsfeld zwischen den hohen Kundenerwartungen hinsichtlich Schnelligkeit, Mobilität und Usability einerseits und Absicherung der dadurch steigenden Risiken für Kunden und Bank auf der anderen Seite. Wandel nach innen ermöglicht Digitalisierung nach außen. Digitalisierung nach außen setzt zunächst einmal die Digitalisierung nach innen voraus. „Digitalisierung“ wird dabei ganzheitlich verstanden, als ein Kulturwandel, der weit über das Entwickeln neuer technischer Tools und Anwendungen hinausgeht. Gerade für die ING-DiBa, die seit jeher „Data Minded“ ist und daher eine besondere Sensibilität für die Implikationen des digitalen Wandels mitbringt, spielt agiles Arbeiten in diesem Zusammenhang eine Schlüsselrolle. Die ING als Ganzes agiert dabei europaweit als Vorreiter. Ohne agiles Arbeiten kann digitaler Wandel nicht gelingen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter brauchen die Möglichkeit, zu experimentieren und innovative Ideen einzubringen. Dies können sie nur in einem Umfeld, das von Mut und Offenheit zum Ausprobieren geprägt ist. Dafür bedarf es einer völlig veränderten Arbeitsorganisation. Statt hierarchischer Stab-Linien-Strukturen alter Schule steht nun das Arbeiten in kleinen, multidisziplinären Teams im Fokus. Moderne Methoden der Modellierung Für das Risikomanagement bringen diese Veränderungen vor allem die Erkenntnis mit sich, dass sowohl Prozessmanagement als auch Modellierungsansätze nach dem teilweise jahrzehntelang etablierten Muster nicht mehr in gleicher Weise funktionieren. Angesichts der oben beschriebenen deutlich gestiegenen Wechselbereitschaft der Kunden und ihrer sich dynamisch verändernden Bedürfnisse entpuppen sich linear aufgebaute Projektpläne schnell als Innovationsbremse. Vor allem aber greifen klassische Modellierungsansätze zur Prognose des Kundenverhaltens, die auf lange Datenhistorien aufsetzen, mittlerweile viel zu kurz. Stattdessen sind moderne Methoden der Modellierung – insbesondere auf Basis künstlicher Intelligenz und von Machinery Learning – erforderlich, um das sich mit hoher Geschwindigkeit ändernde Kundenverhalten gleichsam in Echtzeit in den Risikomodellen zu reflektieren. Gerade wenn es also darum geht, nach dem Trial-and-Error-Prinzip neue Ideen zur Kundenansprache auszuprobieren, muss das Risikomanagement auf der einen Seite agil und schnell agieren und den Rahmen für solche Innovationen flexibel anpassen. Auf der anderen Seite steht das Risikomanagement selbstverständlich in der Pflicht, regulatorische Vorschriften und Compliance-Richtlinien konsequent einzuhalten. Diese anspruchsvolle Aufgabe wird zusätzlich erschwert durch die Tatsache, dass die Regulierungsbehörden bei neuen Entwicklungen im Zusammenhang mit der Digitalisierung oftmals erst verzögert reagieren und damit dem Risikomanagement in der Bank nicht selten ein aktuell gültiger, vollumfänglicher rechtlicher Bezugsrahmen fehlt. Datenmanagement als Herausforderung und Chance Risikomanagement muss also agiles Arbeiten trotz teilweise fehlender regulatorischer Rahmenbedingungen jederzeit professionell begleiten. Die Dynamik und der hohe Zeitdruck, denen es sich dabei ausgesetzt sieht, wurzeln in den ständigen technologischen Innovationen bei der digitalen Nutzung von Daten. Digitales Datenmanagement ist der wesentliche Treiber sämtlicher Veränderungen, die Banken heute bewegen. Im Fokus für modernes Risikomanagement steht dabei die Frage, welche Daten in welcher Form so erfasst und verarbeitet werden, dass ein optimales Kundenerlebnis entsteht, zugleich aber die technischen und rechtlichen Risiken für Kunde und Bank minimiert werden bzw. beherrschbar bleiben. Diese Frage muss in immer kürzeren Abständen neu beantwortet werden, da die technologischen Innovationszyklen ebenfalls immer kürzer werden. Um trotz dieses großen Drucks jederzeit die richtigen Antworten auf diese Fragen geben zu können, muss modernes Risikomanagement mit höchster Effizienz arbeiten. Dabei erweisen sich die oben genannten Faktoren wie Big Data, Machinery Learning oder künstliche Intelligenz als mittlerweile unverzichtbare, geradezu konstituierende Elemente des Risikomanagements. Nur so können große Datenmengen erfasst und sinnvoll für die Bank ausgewertet und genutzt werden. So sehr Digitalisierung also einen in der Historie nicht gekannten Druck auf Banken und ihr Risikomanagement auslöst, so sehr hilft digitales Datenmanagement den Instituten zugleich, die sich daraus ergebenden Herausforderungen effizient zu meistern. Allerdings ergibt sich daraus eine weitere Herausforderung für das Risikomanagement: Mit der wachsenden Menge von gespeicherten Kundendaten und der steigenden Zahl digitaler Prozesse wächst zugleich

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