ERF BIRD SDD – Vorschlag der EZB zur Weiterentwicklung des Meldewesens Langfristiger Wechsel hin zur Lieferung granularer Daten

Hintergrund

Im Anschluss an die Finanzkrise ist eine zunehmende Fokussierung der Aufsicht auf die Erhebung von Daten der Institute zu beobachten, die nicht nur zu wesentlichen Änderungen in bestehenden Meldungen, sondern auch zu zusätzlichen Anforderungen führt(en). Neben weiterreichenden Meldeanforderungen durch die Einführung des CRR/CRD-IV-Reformpakets mit umfangreichen Auswirkungen auf Corep, Finrep und Offenlegung werden auch zunehmend zusätzliche Anforderungen im Bereich der statistischen Meldungen (bspw. AnaCredit) beobachtet. Unabhängig von konkreten Meldeanforderungen wurden mit den RDARR Principles (BCBS #239) grundsätzliche Prinzipien für das Management von Daten in den Instituten formuliert, welche zunächst lediglich für global systemrelevante Banken (G-SIB) und nominierte national systemrelevante Banken (D-SIB) bindend sind, letztlich jedoch grundsätzliche Prinzipien für alle Institute darstellen.

Diese Zunahme der Meldeanforderungen stellt zahlreiche Institute in Europa vor erhebliche Herausforderungen. Für die zusätzlichen bzw. neuen Anforderungen gilt es, die Verantwortlichkeiten aufseiten der Fachbereiche festzulegen, die entsprechenden Daten in den vorhandenen Kernsystemen bereitzustellen und diese in die bestehenden Reportingsysteme zu integrieren. Ferner gilt es, Budget- und Ressourcenlimitierungen Rechnung zu tragen.

In diesem Umfeld sind in vielen Instituten Lösungen umgesetzt worden, die zwar die aktuellen Anforderungen erfüllen, aber zu Defiziten in ihrer Gesamtarchitektur geführt haben: Die Lösungen erzeugen zum Teil erhebliche „run the bank“-Kosten (bspw. für manuelle Korrekturen, Interimslösungen, Datenkonsistenzlösungen) einhergehend mit hohen „change the-bank“-Kosten (bspw. die Ergänzung bestehender Reports um neue Informationen oder die Einbindung neuer Datenquellen in ein DWH). Sie sind durch die wiederholte Verarbeitung gleicher Daten in verschiedenen Verarbeitungsstufen für verschiedene Meldungen gekennzeichnet.

Demgegenüber stehen die europäische und nationale Bankenaufsicht selbst vor vergleichbaren Herausforderungen wie die Institute: Die Systeme aufseiten der Aufsichtsbehörden sind ebenso historisch gewachsen und müssen zur Aufnahme und Auswertung der neuen Datenlieferungen weiter ausgebaut und angepasst werden. Hierbei bedarf es auch Methoden zur Plausibilisierung von Daten der Institute. Neben der konsistenten Auswertung der Daten auf Institutsebene soll zudem auch ein konsistenter Blick auf den gesamten europäischen Wirtschaftsraum ermöglicht werden. Schließlich ergibt sich aus der Zentralisierung der europäischen Bankenaufsicht ein zusätzlicher Datenbedarf seitens der EZB, welcher sich wesentlich mit dem Datenbedarf der nationalen Aufseher überschneidet. Somit stellt sich auch für die Aufsicht die Frage, wie sie künftig einen qualitativ hochwertigen Datenbestand über alle Institute sicherstellt und langfristig dessen Ausbau und Pflege effizient organisiert.

Vor diesem Hintergrund hat die Aufsicht erkannt, dass eine Harmonisierung des Datenmanagements zwischen den Aufsichtsbehörden einerseits sowie zwischen Aufsicht und Instituten andererseits sinnvoll ist.

BIRD / ERF / SDD

Als Reaktion hierauf hat das Europäische System der Zentralbanken (ESZB) ein gemeinsames Projekt (Quelle: ERF key facts and information (June 2015)) mit der Finanzindustrie zur Konzeption und Etablierung eines koordinierten Datenmanagements aufgesetzt, welches sich zwar noch im Anfangsstadium befindet, jedoch das Potenzial für eine tiefgreifende Veränderung des Meldewesens hat. In der Diskussion befinden sich aktuell drei Kernkomponenten:

1. Banks’ Integrated Reporting Dictionary (BIRD)

Hierbei handelt es sich um ein Datenglossar („statistical data dictionary“), welches auf granularer Ebene Datenelemente beschreibt und einheitlich definiert. Dazu gehören auch Transformationsregeln, wie bspw. die Berechnung von Ergebnisdaten aus auf Basis anderer Einzeldaten. Hiermit soll eine gemeinsame Sprache innerhalb des europäischen Bankensektors in Bezug auf Daten etabliert werden („Common language with the industry“). Auf diese gemeinsame Sprache soll dann in den Meldeanforderungen der Aufsicht referenziert werden.

2. ECB Single Data Dictionary (SDD)

Analog zu einer gemeinsamen Sprache für die von den Instituten zu liefernden Daten (BIRD), welche vornehmlich der Kommunikation mit den Instituten dient, soll innerhalb der ESZB ebenfalls eine gemeinsame Sprache für alle aus den seitens der Institute gelieferten Daten erzeugten Reports, KPIs usw. erarbeitet werden.

3. European Reporting Framework (ERF)

Eine wesentliche Komponente zur Auswertung der Einzeldaten soll zukünftig das ERF bilden. Ziel ist es, ein integriertes Rahmenwerk für alle Datenanforderungen der Europäischen Zentralbank (EZB) und den Anforderungen der „Implementing Technical Standards“ (ITS) der Europäischen Banken Aufsichtsbehörde (EBA) innerhalb der EU zu etablieren, welches die bisherige Praxis der Vielzahl sich inhaltlich überschneidender Reports unterschiedlichster Granularität auflöst.

Abbildung 1: Die Rolle von BIRD, ERF und SDD

Quelle: In Anlehnung an Präsentation von Aurel Schubert, Director-General Statistics, ECB vom 09. September 2015, Big Data Workshop, Stockholm.

Da sich das Projekt des ESZB aktuell noch in einem frühen Stadium befindet, kann die genaue fachliche, technische und zeitliche Umsetzung aktuell noch nicht abgeschätzt werden.

Letztendlich scheint die Aufsicht mit diesem Vorhaben langfristig die Lieferung vordefinierter und häufig aggregierter Reports durch eine granulare konsistente und redundanzfreie Datenlieferung einzelner Geschäftsobjekte (Kunden, Verträge, Transaktionen usw.) ablösen zu wollen.

Ambition

Vorteilhaftigkeit aus Sicht der Aufsicht

Aus Sicht der Aufsicht führt dieser langfristige Wechsel hin zur Lieferung granularer Daten zu einer Reihe von Vorteilen:

  • Allgemein verspricht sich die Aufsicht von dem Vorgehen eine Verbesserung der Datenqualität, insbesondere der eigentlichen Datenkonsistenz, eine effizientere und kostengünstigere Datenverarbeitung (auf Instituts- und Aufsichtsseite) sowie eine einfachere Nachvollziehbarkeit, bzw. Qualitätssicherung und Prüfung von Daten.
  • Insbesondere bestünde für die Aufsicht auch die Möglichkeit, einfacher eigene Reports bzw. Auswertungsmöglichkeiten zu erarbeiten, ohne hierfür von den Instituten neue bzw. zusätzliche Meldungen einzufordern. Mithilfe von spezifischen Kennzahlen und Indikatoren kann die Vergleichbarkeit der Institute verbessert werden. Ferner könnte auf Basis dieser einzelnen Daten eine Verknüpfung mit makroökonomischen Indikatoren erfolgen (bspw. um die tatsächlichen Auswirkungen von wirtschaftlichen Krisen in bestimmten Branchen oder Regionen auf die europäischen Banken abschätzen zu können).

Vorteilhaftigkeit aus Sicht der Institute

Wie bisher stehen die Institute auch zukünftig vor der Herausforderung, alle relevanten Daten konsistent in den dispositiven Systemen zu sammeln.

  • Mit BIRD soll jedoch zukünftig eine konsolidierte, feingranulare Beschreibung der notwendigen Meldedaten zur Verfügung stehen, welche als Teil eines bankweiten Datenmodells verstanden werden kann. Dieses dürfte zu einem besseren Verständnis der Interpretation und Kommunikation innerhalb der teilnehmenden Institute sowie der Interaktion zwischen den Instituten und der Aufsicht führen.
  • Werden zukünftig relevante Daten auf feingranularer Ebene nur einmal an die Aufsicht geliefert und erfolgt die weitere Verarbeitung (Filter, Aggregation usw.) zu spezifischen Zwecken erst dort, so kann die Fertigungstiefe im Meldewesen aufseiten der Banken signifikant verringert werden, was mit entsprechenden Aufwands- und Kosteneinsparungen einhergehen dürfte.
  • Der implizite Zwang, Daten einzelner Geschäftsobjekte konsistent und vollständig aufzubereiten, birgt zudem das Potenzial, auch seitens der Bank die Konsistenz eigener Reports zu erhöhen und somit die aktuell erforderlichen Überleitungen und Abstimmungen zu reduzieren.

Eigene Reportingsysteme werden jedoch auch künftig unumgänglich sein, insbesondere um den Anforderungen des internen Reportings, Risikomanagements, Rechnungslegung sowie den Ad-hoc-Anfragen der Aufsicht gerecht zu werden. Hier stellt sich die Frage, inwiefern die Institute auf Rückfragen zur Interpretation ihrer Daten qualifiziert Auskunft geben können, wenn sie keinen umfassenden Einblick in die von der Aufsicht erstellten Reports haben. Aus Sicht der Institute ist es damit besonders wichtig, dass die Aufsicht den Instituten nicht nur die institutsspezifisch erstellten Reports zur Verfügung stellt, sondern auch die angewandten Plausbilitätsprüfungen, Indikatoren und angewandten Transformationsregeln offenlegt. Inwiefern den Banken hierbei technische Lösungen oder lediglich die Methodik zur Verfügung gestellt wird, bleibt abzuwarten.

Den bisher identifizierten Vorteilen stehen Risiken und Investitionskosten im Rahmen der Umsetzung gegenüber, welche im aktuellen Diskussionsstand jedoch noch nicht abschließend quantifiziert werden können.

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Ausblick & Zeitplanung

Die Umsetzung der AnaCredit-Anforderungen wird aus Sicht der Aufsicht als ein erster Schritt in die beschriebene Richtung verstanden. Der derzeitige Entwurf der Anforderung fokussiert mehrheitlich die granulare Lieferung einzelner Geschäftsobjekte. Erste Analysen und Pilotierungen haben gezeigt, dass AnaCredit nicht allein auf schon bestehende Meldewesendaten, sondern auch auf Daten aus anderen Fachbereichen zurückgreift.

Im Herbst 2015 begannen die ersten Workshops zwischen EZB und einer Reihe von Vertretern der Institute. In einem nächsten Schritt sollen weitere Workshops mit der Industrie stattfinden, mit dem Ziel, bis Ende 2016 zumindest für AnaCredit als erstes Modul ein stabiles Glossar zu erstellen.

Der Fortschritt dieses ambitionierten Projekts wird von diversen Erfolgsfaktoren abhängen, welche im Rahmen der Workshops zu adressieren sind. Hier sind bspw. zu nennen:

  • Festlegung einer Methodik zur fachlichen Datenmodellierung
  • Entwicklung einer Methodik zur Beschreibung der Plausibilisierungsregeln
  • Weitere Harmonisierung des europaweiten Verständnisses über Produkte, Sicherheiten
  • Die nationalen Zentralbanken und EZB sollten ein gemeinsames fachliches und technisches Zielbild entwickeln, um die Fülle der Daten effizient managen zu können sowie einen Austausch der Daten zu ermöglichen.

Viele Institute haben zudem damit begonnen, ihren Datenhaushalt aus fachlicher Sicht zu sortieren und in Form eines fachlichen Datenmodells[1] zu beschreiben. Dieses wird zudem durch die von BCBS # 239 (Risk Data Aggregation) geforderte einheitliche Taxonomie gefördert. Auch vor dem Hintergrund eines zukünftig von der Aufsicht zur Verfügung gestellten Glossars (BIRD) erscheint dies sinnvoll, da eine umfassende Definition und Einführung des BIRD für einen so großen Nutzerkreis voraussichtlich einen längeren Zeitraum in Anspruch nehmen wird.

Es ist ferner zu berücksichtigen, dass BIRD nur den Teil der von Banken verwalteten Daten beinhaltet, der für das externe, aufsichtliche Reporting benötigt wird. Daten für die interne Steuerung, Marketing, Kundenbeziehungsmanagement etc. werden voraussichtlich auf absehbare Zeit nicht durch BIRD beschrieben. Banken, welche über ein eigenes fachliches Datenmodell verfügen, können dieses bereits zeitnah mit allen Vorteilen in ihren Change- und Run-Prozessen verwenden. Mit der Einführung von BIRD durch die Aufsicht kann anschließend ein relativ einfaches Mapping der aufsichtlichen Anforderungen auf die eigene Datenwelt erfolgen. Die Verwendung von BIRD wird nach aktuellem Diskussionsstand nicht verpflichtend sein, vielmehr steht den Instituten diese frei.

[1] Synonym „Business Information Model (BIM)“. Ein BIM stellt im Gegensatz zu logischen und physischen Datenmodellen eine Softwaresystem-unabhängige fachliche Beschreibung von Daten dar.

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