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RISIKO MANAGER 07.2017

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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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26 RISIKO MANAGER 07|2017 erwarten individualisierte Vorschläge und sofortige Entscheidungen. Die Antwort der Banken liegt in der Automatisierung; sie ermöglicht zum Beispiel eine sofortige Antwort auf Kreditanträge von Privatpersonen und Unternehmen oder ein einfaches, schnelles Online-Verfahren zur Kontoeröffnung. Wenn Banken auf diesem Niveau liefern wollen, müssen sie ihre Prozesse aus Sicht der Kunden neu aufsetzen, digitalisieren und skalieren. Fintechs wie beispielsweise Kabbage, ein Anbieter von Krediten für kleine Unternehmen in Großbritannien und in den USA, haben die Messlatte für Banken im Kundenservice sehr hoch gelegt und stellen eine neue Herausforderung für die Risikofunktionen der traditionellen Kreditinstitute dar. Bei Kabbage müssen Kreditinteressenten keine langen Formulare ausfüllen, um ihre Kreditwürdigkeit zu belegen. Der Anbieter nutzt stattdessen eine breite Palette an externen Kundendaten, zum Beispiel Transaktionsdaten von PayPal, Amazon und eBay sowie Liefermengen von Paketdienstleistern wie UPS. Wie gut sich solche Fintechs langfristig schlagen, wird sich zeigen, aber die Banken lernen bereits von ihnen. Einige entwickeln momentan Kontoeröffnungsverfahren, die den Großteil der erforderlichen Daten aus öffentlichen Quellen beziehen. Die Risikofunktion wird mit jedem Geschäftsbereich eng zusammenarbeiten müssen, um die neuen, hohen Kundenerwartungen erfüllen zu können und gleichzeitig die Risiken für die Bank im Griff zu behalten. Dank neuer Technologien können Banken und ihre Wettbewerber die Dienstleistungen auch immer besser auf den einzelnen Kunden zuschneiden. Irgendwann könnte eine atomisierte Segmentierung möglich sein, die jeden einzelnen Kunden als ein eigenes Segment betrachtet und demzufolge Preise und Produkte individuell anpassen kann. Dieser Grad der Individualisierung ist für Banken teuer, weil die dahinter liegenden Prozesse sehr komplex sind. Um Verbraucher vor unangemessenen Preisen und Antragsentscheidungen zu schützen, könnte das weitere regulatorische Vorschriften nach sich ziehen. Die Risikofunktion wird gemeinsam mit den operativen Bereichen und anderen Bankfunktionen Mittel und Wege finden müssen, diesen hohen Individualisierungsgrad zu ermöglichen und gleichzeitig die Risiken zu begrenzen. Das Risikomanagement muss eine nahtlos eingegliederte, sofort wirksame Komponente jeder wichtigen Kundenerfahrung werden. Trend 3: Technologie und Advanced Analytics entwickeln sich ständig weiter Der kontinuierliche Strom an technischen Innovationen ermöglicht neue Risikomanagementtechniken und hilft der Risikofunktion, bessere Entscheidungen zu niedrigeren Kosten zu treffen. Big Data, Machine Learning und Crowdsourcing zeigen das Potenzial, das darin steckt: » Big Data: Da die Rechenleistung von Computern immer höher und immer billiger wird, können Risikofunktionen enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten nutzen; das heißt, sie können bessere Kreditentscheidungen treffen, Kreditportfolien auf Frühwarnsignale hin überwachen, Finanzkriminalität früher erkennen und operative Verluste besser vorhersagen. Ob es Banken allerdings gelingt, Aufsichtsbehörden und Kunden von solchen Modellen zu überzeugen, die Daten aus sozialen Medien und Online-Aktivitäten nutzen, bleibt eine wichtige Frage. » Machine Learning: Diese Methode erhöht die Genauigkeit von Risikomodellen, indem sie in großen Datensätzen komplexe, nicht lineare Muster erkennt. Jede noch so kleine Information wird genutzt, um die Prognosegüte des Modells zu erhöhen. Einige Banken, die Modelle mit solchen selbstlernenden Elementen einsetzen, haben bereits vielversprechende erste Ergebnisse erzielt. Da sich solche Modelle nicht auf traditionelle Art und Weise validieren lassen, könnte ihnen die Zulassung zum Einsatz bei der Berechnung des aufsichtsrechtlichen Kapitals verwehrt bleiben. Ihre Präzision ist aber überzeugend, und so werden Banken Machine Learning vermutlich zumindest bei Entscheidungsprozessen einsetzen. » Crowdsourcing: Über das Internet lassen sich externe Gruppen zur Ideenfindung nutzen. Damit verbessern etablierte Unternehmen häufig ihre Effektivität. Viele dieser Innovationen können Risikokosten und Strafzahlungen senken, und sie werden Banken, die früh und mutig darauf setzen, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Auf der anderen Seite bergen solche technologischen Neuerungen unerwartete Risiken, und sie können die Risikofunktion vor neue Herausforderungen stellen. Außerdem müssen sich Banken mit der nötigen Konsequenz um das Thema Datenschutz und Datensicherheit kümmern.

ERM 27 » Ansteckungsrisiko: In einem globalen Markt laufen Banken auch stärker Gefahr, von den Problemen anderer Institute erfasst zu werden. Negative Marktentwicklungen können sich schnell auf andere Bereiche einer Bank, andere Märkte und Beteiligte ausweiten. Deshalb müssen Banken ihr Ansteckungsrisiko und die potenziellen Auswirkungen auf ihr Ergebnis messen und managen. Maßnahmen zur Senkung des Gesamtrisikos können die Kapitalanforderungen verringern, denn das Ansteckungsrisiko zählt zu den wichtigsten Einflussfaktoren für die Einstufung als global systemrelevante Bank (G-SIB) und für die damit verbundenen höheren Kapitalanforderungen. Trend 4: Neue Risiken entstehen Die Risikofunktion wird in den kommenden zehn Jahren unweigerlich neue und bislang ungewohnte Risiken erkennen und managen müssen. Modellrisiko, Cybersecurity-Risiko und Ansteckungsrisiko (Contagion Risk) sind Beispiele für bereits bekannte Varianten: » Modellrisiko: Angesichts der zunehmenden Abhängigkeit der Banken von Business Modelling müssen Risikomanager das Modellrisiko besser verstehen und kontrollieren. Die Verluste durch Modellfehler können extrem hoch sein, auch wenn sie häufig nicht ausgewiesen werden. Eine Großbank im asiatischpazifischen Raum verlor beispielsweise vier Milliarden US-Dollar, weil sie mit Zinsmodellen arbeitete, die sich auf falsche Annahmen und fehlerhaft eingegebene Daten stützten. Die Eindämmung dieses Risikos erfordert strenge Richtlinien und Prozesse für die Entwicklung und Validierung und eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserung dieser Modelle. » Cybersecurity-Risiko: Die meisten Banken haben dem Schutz vor Cyberangriffen in ihrer Strategie bereits oberste Priorität eingeräumt, aber die digitale Sicherheit wird weiter an Bedeutung gewinnen und immer mehr Ressourcen binden. Banken speichern immer mehr Daten über ihre Kunden, und damit dürfte auch das Risiko von Cyberangriffen weiter wachsen. Um sich auf neue Risiken vorzubereiten, muss das Risikomanagement für das Topmanagement eine Einschätzung erarbeiten, welche Risiken auftreten könnten, inwieweit die Bank bereit ist, diese Risiken zu übernehmen und wie sie sich erkennen und managen lassen. Dabei braucht die Risikofunktion die nötige Flexibilität, ihre Betriebsmodelle an die neuen Risikoaktivitäten anzupassen. Trend 5: Die Risikofunktion kann bei der Vermeidung von kognitiven Verzerrungen helfen Die Verhaltensökonomik hat große Fortschritte bei der Untersuchung von bewussten und unbewussten kognitiven Verzerrungen in der menschlichen Entscheidungsfindung gemacht. Sie hat zum Beispiel gezeigt, dass wir Menschen in der Regel unter Selbstüberschätzung leiden: In einem bekannten Experiment stuften beispielsweise die große Mehrheit der Befragten ihr Fahrkönnen als „überdurchschnittlich“ ein. Der Ankereffekt ist eine weitere Verzerrung; dieser beschreibt das Phänomen, dass wir in der Regel übermäßig stark von der ersten Information beeinflusst werden, wenn wir uns eine Meinung bilden oder eine Entscheidung treffen. Für das Risikomanagement sind kognitive Verzerrungen von großer Relevanz, denn das Eingehen von Risiken ist essen-

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