Risikosteuerung

Die Jahre 2016 - 2021 waren bei mir geprägt durch die Themen "Meldewesen", "Riskmanagement", "Data-Quality" und "Business-Analyse".
Vier Schwerpunkte, die alle die selbe Zielrichtung haben: qualitativ hochwertige Datenbereitstellung für die Risikosteuerung.

Risikosteuerung in Banken besteht aus meiner Erfahrung aus 2 Hauptfaktoren

Risk-Engine incl. methodischer Verfahren
Datenbereitstellung

Über die methodischen Aspekte findet sich umfangreiche und ausreichende Literatur bei allen Wirtschaftprüfern und renomierten Software-Anbietern.
Viele Institute arbeiten dabei mit selbst erstellten Lösungen, die über Meldewesen-Systeme (ABACUS / BAIS) ergänzt werden.
Andere Banken vetrauen auf die Methodenkompetenz großer Systemanbieter wie msg Gillardon oder VR-Control / okular der Fa. parcIT im genossenschaftlichen Sektor, um nur 2 Beispiele zu nennen.

Mit BAIS und VR-Control habe ich sehr intensiv gearbeitet und deren Einführung betreut. Insofern kann ich verbindlich sagen, dass eine methodische Beratung für Risikosteuerungs-Systeme kein Thema für einen einzelnen Consultant ist.

Hier ist das abzudeckende Spektrum für eine Einzelperson deutlich zu groß und die Änderungsgeschwindigkeit erfordert eine dauerhafte Betreuung der Methoden-Ansätze. Nicht von ungefähr teilen sich die Controlling-Bereiche der Banken die Arbeit in Liquiditäts-, Kontrahenten-Risiken aus Kundengeschäft und solche aus (Eigen-)Handelsgeschäft und Zinsrisikosteuerung auf. Für OpRisk-Themen sind in der Regel sogar getrennte Bereiche zuständig.

Wie soll ein einzelner Berater das Spekturm abdecken, wenn selbst die langjährigen Fachexperten die Themen aufteilen müssen.
Daher empfielt sich hier die Anschaffung einer etablierten Lösung.

Wie sieht es aber mit dem Aspekt der Datenbereitstellung aus?

Hierzu ein Verweis auf ein Informations- und Leistungsspektrums-Dokument der PwC Deutschland aus Juli/Aug.2020:

Quelle: https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/banken/risk-management-fuer-finanzdienstleister.html

Aus diesem beispielhaften Dokument können Sie zweierlei entnehmen:
* Datenqualität ist kein Thema für die großen Beratungshäuser, denn auch die entwickeln mit Ihnen lediglich ein Konzept, die Umsetzungsarbeit müssen sie alleine leisten

* Daten- und Prozessqualität ist Arbeit im Detail und spezifisch für Ihr Institut, daher gibt es keine fertige Lösung

Genau hier kommt der Aspekt der Erfahrung im praktischen Umgang mit Datenhaushalten aus dem Bankenbereich ins Spiel.
Erfahrung gewinnt man dabei nur durch Zeit, eigene Umsetzung sowie Analysen und Abstimmungen mit Fach-Spezialisten und Methodikern.

Und genau hier komme ich ins Spiel mit über 35 Jahren Erfahrung in diesem Bereich.

Einer meiner Auftraggeber fragte im Interviewtermin, ob ich mir zutrauen würde aus einem Host-System die Datenfelder und Informationen zu definieren, die für die Belieferung eines neu einzuführenden Risikosteuerungssystems erforderlich sind. Die Antwort war für mich recht einfach: "Ja! Wir benötigen ca. 300-350 Datenfelder und wenn ich sie sehe, dann sage ich Ihnen, was wir brauchen." - Ich erhielt den Auftrag und das System war 20 Monate später aktiv incl. eines dazwischen geschalteten Data-Warehouse auf DataVault-Technologie.

Welche Rolle spielen dabei spezifische Systemkenntnisse zu SAP oder anderen Anwendungen?

Fordergründig ist es wesentlich die Zuliefersysteme für die Risikosteuerung zu kennen. Praktisch spielt das Zuliefersystem jedoch nur bedingt eine Rolle.
Grund ist, dass für die Risikosteuerung weniger die Datenhaltung, als mehr die Prozesse den Ausschlag geben. Risikosteuerung basiert auf den Basisdaten für

Produktarten
Ratinginformationen
Sicherheitenbewertung
Kundendaten
Ausfalldaten-Ermittlung (NPL, EWB, Direktabschreibungen)
Marktdaten

All diese Informationen müssen auf ihre Entstehung und vor allem auf deren Aktualisierung hin überprüft werden. Mängel in der Aktualisierung sind dabei das primäre Risiko für die Datenqualität. Und dafür bedarf es nicht unbedingt der Kenntnisse des Quellsystems, sondern Informationen zu den Schnittstellen, den Prozessen und den Qualitäts-Sicherungsmechanismen. Das jedoch sind Erkenntnisse, die man sich erarbeiten muss und die man nicht in SAP findet.

Woher kommen die Marktdaten?
Welche Börse wird für die Bewertungskurse der Wertpapiere herangezogen und wie ist die Aktualität der Kurse sichergestellt?
Ist das Ratingverfahren passend zum Kundentyp (Private, Freiberufler, Gewerbetreibend, Bilanzgrößenabhängige Differenzierung bei Firmen-Ratings)?
Wie ist bei ausfallgefährdeten Kunden die Updatefrequenz für die Sicherheitenprüfung sichergestellt?
Sind Kunden im Kundensystem eindeutig oder gibt es Mehrfach-Kundenstämme und wie ist eine Zusammenführung sichergestellt?
Auf welcher Basis werden Refinanzierungs-Informationen / Margen für Festzinsgeschäfte ermittelt?
Wie werden non-performing-loans gekennzeichnet und wie erfolgt die Belieferung mit EWB- oder Direktabschreibungswerten?
Wie ist die Verteilungslogik bzw. empirische Werte für vereinbarte Sondertilgungen und Sonderkündigungsrechte?

Das sind nur einige der Themen, die vor einer Datenlieferung in die Risikosysteme zu behandeln sind und die sich auf die Ergebniswerte auswirken.
Wesentlich ist es die methodischen Einflussfaktoren zu kennen, um genau an dieser Stelle für eine gute Qualität zu sorgen.
Energie in die Qualitätsverbesserung von nicht steuerungsrelevanten Informationen zu stecken ist letztlich nicht zielführend. Und genau dieses Wissen bringe ich mit.

Sprechen Sie mich gerne an.

Ulrich Stingl

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