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01 | 2014 banking insight

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18 banking insight Abb. 13: Datenqualitätsprozess Sind Mitarbeiter als Daten- und Prozessverantwortliche (Process Owner) benannt und mit den erforderlichen Durchsetzungskompetenzen ausgestattet? Min. 5 Prozentpunkte über dem Gesamtwert Min. 5 Prozentpunkte unter dem Gesamtwert Banktyp IRB-Institut Durchsetzungskompetenzen Gesamt Großbank / Landesbank Privatbank / Regionalbank Sparkasse Sonstige* Ja, nach dem IRB- Basisansatz Ja, nach dem fortgeschrittenen IRB-Ansatz Basis (Fallzahl) 111 47 25 14 25 46 33 30 Ja 70 % 81 % 72 % 43 % 64 % 91 % 70 % 40 % Teilweise 24 % 17 % 24 % 43 % 28 % 9 % 24 % 47 % Nein 5 % 2 % 4 % 14 % 8 % 0 % 6 % 13 % Nein Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, nur eine Nennung * Zu Sonstigen zusammengefasst: genossenschaftliches Kreditinstitut, Spezialinstitut, Niederlassung eines ausländischen Kreditinstituts Quelle: Studie banking insight 2014 denkbarer Grund: Sparkassen greifen bei Datenzulieferungen teils auf externe Dienstleister zurück. Wer sich dabei für die Datenqualität verantwortlich zeigt, haben sie oft nur unzureichend geregelt. Überraschend ist der Unterschied zwischen Banken, die bei ihren Mindesteigenkapitalanforderungen den IRB-Ansatz („IRBA- Institute“) anwenden oder auf den fortgeschrittenen IRB-Ansatz zurückgreifen („FIRBA- Institute“). Mit 70 Prozent sagen deutlich weniger FIRBA-Institute, dass sie die Verantwortlichkeiten geregelt haben, als Banken im Basisansatz (91 Prozent). Grundsätze 3 und 4: Genauigkeit, Integrität und Vollständigkeit Banken sollten ihre Risikodaten einheitlich und akkurat aggregieren. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, erwarten die Baseler Regulatoren im dritten Grundsatz eigene Kanäle und Aktionspläne zur Verbesserung einer schlechten Datenqualität. Mit der Güte der Daten allein ist es jedoch nicht getan, sie müssen auch vollständig bearbeitet werden. Daher heben die Aufseher im vierten Grundsatz hervor, dass die Kreditinstitute ihre Risikodaten aus allen Konzernbereichen erfassen und aggregieren sollen. Der Haken: Nur ein Drittel der Befragten betrachtet die Architektur ihrer Risikodatenaggregation und ihrer Risikoberichterstattung als geeignet, um die Anforderungen zu erfüllen. Das heißt im Umkehrschluss: Zwei Drittel der Banken müssen nachlegen (Abb. 14). Eine Möglichkeit, der einheitlichen, genauen und vollständigen Aggregation nachzukommen: ein integriertes Data Warehouse (DWH), also eine zentrale Datenbank, mit der Banken die Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen integriert zusammenfassen können. Die Studie zeigt jedoch, dass der Status quo anders ist. Die meisten Bankhäuser besitzen nur ein Data Warehouse für Finanzdaten (77 Prozent) und für Risikodaten (70 Prozent). Eines für beide Datenarten zusammengefasst gibt Abb. 14: Datenarchitektur und IT-Infrastruktur Wie beurteilen Sie die Eignung der Architektur in Ihrem Institut für Aspekte der Risiko- Aggregation und des Risikoreportings gemäß den nachfolgenden Kriterien? Aufnahme zusätzlicher Berichts- und Auswertungsdimensionen 29 % Schnelle Reaktionsfähigkeit bei Anpassung von Aggregationen Nachvollziehbarkeit der Aggregationsregeln zum Berichtszeitpunkt 37 % 45 % Flexible Anpassungsfähigkeit, Erweiterbarkeit des DWH, Data Marts hinsichtlich Änderungen* 34 % Flexible Auswertung von Szenarien 31 % 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % *z.B. Aggregationskennzahlen und Dimensionen 44 % 56 % 37 % 42 % 45 % Basis: alle Befragten (Fach- und Führungskräfte aus der IT), N = 111, Skala: Sehr gut / Eher gut / Eher schlecht / Sehr schlecht (sortiert nach TOP-2: Sehr gut + Eher gut) es nur in 50 Prozent der Institute. Weitere 50 Prozent haben außerdem Treasury-Daten in dieser Datenbank integriert. 47 Prozent besitzen ein Data Warehouse nur für Treasury. Angesichts dieser Antworten ist zu erwarten, dass nur bei der Hälfte der Institute eine integrierte Datenhaltung vorhanden ist (Abb. 15, S. 20) Ein weiteres Defizit tut sich bei der geforderten Genauigkeit der Daten auf. Nur 55 Prozent der Institute misst die Datenkorrektheit durchgängig, 40 Prozent macht das teilweise und fünf Prozent gar nicht (Abb. 16). Da der ➔ 16 % Sehr gut Eher gut Eher schlecht Sehr schlecht 9 % 15 % 20 % 25 % 6 % 3 % 5 % 1% Quelle: Studie banking insight 2014

Foto: ©Barbol – shutterstock Perspektiven 19

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