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40 RISIKO MANAGER 06|2017 Kurzfristige Belastungen: Kosten und Mehrarbeit Abb. 02 European Reporting Framework & Banks Integrated Reporting Dictionary: Grundlagen & Ziele Harmonisierung der Regelwerke: European Reporting Framework » Europaweite Harmonisierung der Meldeanforderungen » Erhebung granularer Daten zu allen Meldegegenständen » 1. Stufe: AnaCredit (Kreditdaten) und Statistik Wertpapiergegenstände » Zunächst für statistische Zwecke, spätere Ausweitung auf Bankenaufsicht geplant Noch sind die Vorteile Zukunftsmusik – kurzfristig kommen Umsetzungsprojekte auf die Banken zu, deren Aufwand nicht zu unterschätzen ist. So müssen die Häuser massiv investieren, um eine geeignete IT-Infrastruktur für die granularen Datenmeldungen aufzubauen und Prozesse zur Data Governance zu etablieren. Auch der Berichtsaufwand der Kreditinstitute wird für eine Übergangszeit deutlich steigen: Denn das neue, mikro-datenbasierte und das alte, formularbasierte Meldewesen laufen zumindest so lange parallel weiter, bis das neue Reporting steht. Die Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile zeigt, dass ein hoher Automatisierungsgrad des Meldewesens für Banken zwar langfristig erhebliches Sparpotenzial birgt, aber eine sorgfältige Zeitplanung und Koordination erfordert, um mit einem vertretbaren Aufwand umsetzbar zu sein. Insbesondere bei der Umsetzung der Vorgaben aus BCBS 239 beziehungsweise der MaRisk-Novelle empfiehlt es sich, dass Banken bereits die künftigen Anforderungen aus dem ERF im Auge behalten, sodass hierfür geeignete Voraussetzungen im Bereich IT und Prozesse geschaffen und Synergieeffekte genutzt werden können. Bankinterne Expertenrunde, externer Moderator Welches Vorgehen ist den Kreditinstituten deshalb zu empfehlen? Unter einer Doppelspitze aus IT und Fachbereich sollten sich Vertreter der Abteilungen Risikocontrolling, Finanzen, Meldewesen, Bankbetrieb und IT zusammensetzen. Sinnvoll ist, dass ein neutraler, produktunabhängiger Moderator dabei die Arbeit begleitet. » Konsolidierung einer Vielzahl bestehender, sich teilweise überlappender Meldungen » Effiziente Ausgestaltung neuer Meldungen » Flexibilität bei der Auswertung gemeldeter Daten (z. B. Ad-hoc-Auswertungen) » Verbesserte statistische Datenbasis durch integrierten Ansatz zur Datenerhebung Quelle: © Cofinpro. Umsetzungsinitiative: Banks' Integrated Reporting Dictionary » Datendefinitionen auf granularer Ebene und Transformationsregeln („Input Layer“) » Entwicklung in Kooperation mit Banken » Anwendung BIRD als bankinternes Datenmodell bleibt freiwillig Er blickt von außen auf das Projekt und schafft eine gemeinsame Basis zwischen den Beteiligten – denn erfahrungsgemäß verfolgt jeder Bereich eigene Interessen und möchte sein jeweiliges Berichtswesen beibehalten. Im Fall des Eingangsbeispiels aus dem Rating bedeutet das: Es ist sinnvoller, ein gemeinsames Verständnis einer Bonitätsbewertung zu entwickeln, als auf der Korrektheit der eigenen Interpretation zu beharren. Das gehört auf die Banken- Agenda Im ersten Schritt sollte die Expertenrunde die bestehenden Datensysteme analysieren. Aus der Frage, welche Lücken hier bestehen, kann das Team nun unter Anleitung des Moderators ein für das Institut geeignetes bereichsübergreifendes Datenmodell zunächst definieren und anschließend technisch umsetzen, um für die neuen granularen Meldeanforderungen gewappnet zu sein. Beide Phasen erfordern nicht nur Zeit, sondern auch technisches und prozessuales Know-how. Das Modell und vor allem die definierten Prozesse müssen BCBS 239- beziehungsweise MaRisk-konform sein. Zudem sollte es die Daten systematisiert darstellen und ein fachliches Glossar umfassen, welches ein gemeinsames Verständnis hinsichtlich der Daten sicherstellt. Bei der Konzeption sind folgende Fragen zur Gesamtarchitektur zu klären: Wie soll das Modell aufgebaut sein? Welche Technologie will die Bank dabei verwenden? Wo sollen die Schnittstellen, die Berechnungslogik und die Datenqualitätsprüfungen verankert sein? Ebenso wichtig sind die Punkte adäquate Datenhaltung und -qualität. So müssen die Experten im Rahmen eines Historisierungs- und Versionierungskonzepts dafür sorgen, dass frühere Versionen der Datensätze gespeichert werden. Schließlich kommt es immer wieder vor, dass bestimmte Daten an einem Tag fehlerhaft oder unvollständig geliefert werden – und in solchen Fällen ist es erforderlich, bis zu einer Korrektur beispielsweise auf die Vortagsversion zugreifen zu können.
Regulierung 41 Abb. 03 European Reporting Framework: Vorteile für die Banken Fazit » Geringerer Aufwand für Auswertung und Berichte » Reduzierung der Fehleranfälligkeit » Abbau von Redundanzen im Berichtswesen » Schnellere Eingriffsmöglichkeiten der Risikomanager » Einfachere Wartung des Datenhaushalts Quelle: © Cofinpro. Darüber hinaus muss der Datenschutz durch Zugriffsbeschränkungen sichergestellt werden. Die Zukunft gehört zwar den granularen Daten, aber nicht jeder sollte diese auf Ebene des Einzelkunden auch einsehen dürfen. Bereits heute arbeiten die Banken mit Datamarts, die wie eine Art Filter oder Tor ins Data Warehouse nach dem „Need-to-Know-Prinzip“ fungieren. Sie sorgen unter anderem dafür, dass nicht jeder Bankmitarbeiter alle Daten sieht, sondern nur diejenigen, die er für seine Aufgabe auch wirklich benötigt. Ein Risikomanager hat beispielsweise den Überblick auf das gesamte Kreditportfolio der Bank, um dieses auswerten zu können. Aber im Gegensatz zum Kollegen aus der Beratung ist es für seine Tätigkeit nicht erforderlich, ihm Zugriff auf die persönlichen Daten der Kunden zu gewähren. Für ein übergreifendes, granulares Datenmodell wird es also erforderlich sein, auch bestehende Datamarts umfassend zu überarbeiten und neue Berechtigungskonzepte zu definieren. Data Governance und Datenqualität nicht vergessen Aber das ist nicht alles. Die Banken müssen auch einen Weg finden, für die Zukunft eine effektive Data Governance zu Kostensenkungen im Reporting etablieren, damit dauerhaft der größtmögliche Nutzen aus den Daten gewonnen werden kann. Zu diesem Zweck gilt es, für die Institute, Verantwortlichkeiten und Regeln festzulegen, wie mit den Daten umgegangen werden soll und wie deren Qualität zu messen sowie zu optimieren ist. Die Expertenrunde ist nicht nur gefordert, Prozesse zu beschreiben, sondern auch Regeln zur Überprüfung der Datenqualität zu definieren, die technisch umgesetzt und anschließend automatisiert ausgeführt werden können. Dazu gehört auch die Einrichtung eines Reportings, welches die für die Datenqualität verantwortlichen Stellen zeitnah und automatisiert über Qualitätsmängel unterrichtet, sodass diese rechtzeitig eingreifen können. Wichtig ist, dass die neue Reporting-Struktur flexibel genug ist, um zukünftige Meldeanforderungen integrieren zu können – denn bislang ist das ERF wenig konkret. Und das bedeutet: Die Infrastruktur für das Meldewesen muss sich später jederzeit anpassen oder aus technologischer Sicht erweitern lassen. Einschließlich der Umsetzung in den IT-Systemen kann ein solches Vorhaben zur Vorbereitung der Systeme und Prozesse auf granulare Datenmeldungen bis zu zwei Jahre dauern. Das Kreditregister AnaCredit startet Ende Januar 2018, und die Testphase beginnt bereits in wenigen Monaten. Es ist die erste Stufe des von der EZB geplanten, europaweit harmonisierten Meldewesens für Banken (ERF). Dieses soll künftig vor allem für statistische Auswertungen genutzt werden können, perspektivisch auch von der Bankenaufsicht. Es birgt langfristige Vorteile für die EZB, die nationalen Notenbanken sowie die einzelnen Institute – und hat damit letztlich Potenzial, das Finanzsystem im Euroraum zu stärken. Zunächst jedoch stehen die Banken vor einer Mammutaufgabe, sowohl in monetärer als auch zeitlicher und personeller Hinsicht: Sie müssen ein personalintensives und langwieriges Projekt stemmen, um ihre Systeme und Prozesse darauf vorzubereiten, zukünftig die granularen Daten im entsprechenden Zeitrahmen sowie in der erforderlichen Qualität melden zu können – und müssen währenddessen weiterhin die aktuellen formularbasierten Meldungen erstellen und pünktlich an die Aufsicht liefern. Nicht zu unterschätzen ist bei einem solchen Projekt die initiale Herausforderung, zwischen den Fachbereichen eine gemeinsame Sprache zu finden, um eine konsistente Datenbasis etablieren zu können. Dies ist ein permanenter Übersetzungsprozess, denn die Abteilungen haben oftmals unterschiedliche Sichtweisen auf die Daten, und nicht selten verwenden sie gleiche Begriffe in verschiedenen Zusammenhängen. Die freiwillige Geschäftsbanken-Initiative BIRD rund um die EZB hat gerade ein Pilotrelease veröffentlicht. Dieses definiert mit Fokus auf AnaCredit und die Statistiken über Wertpapierbestände ein standardisiertes, integriertes Datenmodell für einen ersten Teilbereich des neuen Meldewesens und bietet den Banken damit einen ersten Anhaltspunkt für den zukünftigen Standard. Autoren Alexandra Pirmann, Leading Consultant bei der auf Finanzdienstleister spezialisierten Unternehmensberatung Cofinpro. Johanna Schubert, Consultant, Cofinpro.
