BankingHub https://bankinghub.de BankingHub by zeb ist die Informationsquelle im deutschsprachigen Raum mit Fachinformationen, Neuigkeiten und Meinungen rund um Banking und Innovation Mon, 01 Mar 2021 08:20:47 +0000 de-DE hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.6.2 NSFR 2.0 – Scharfschaltung der strukturellen Liquiditätsquote https://bankinghub.de/banking/steuerung/nsfr-2-0-teil-1 https://bankinghub.de/banking/steuerung/nsfr-2-0-teil-1#respond Sun, 28 Feb 2021 23:00:45 +0000 https://bankinghub.de/?p=29081 Die Net Stable Funding Ratio (NSFR) wurde im Zuge der Aufarbeitung der Finanzkrise 2008 zur Sicherstellung der strukturellen Liquidität von Banken eingeführt. Während die LCR das Überleben der Institute im schwerwiegenden Stressfall über die nächsten 30 Tage sicherstellen soll, wurde die NSFR eingeführt, um zu gewährleisten, dass Institute längerfristig eine stabile Refinanzierung aufweisen. Dabei soll die Refinanzierung den Finanzierungsbedarf sowohl unter normalen Bedingungen als auch unter Stressbedingungen abdecken.
 

Regulatorische Neuerungen zur Scharfschaltung der Net Stable Funding Ratio im Überblick:

 


NSFR 2.0: 10 Jahre ohne Mindestanforderung, nun ist sie da

Definiert ist die NSFR als Quotient aus verfügbarer stabiler Refinanzierung (ASF) und erforderlicher stabiler Refinanzierung (RSF).

Berechnungsformel NSFRAbbildung 1: Berechnungsformel NSFR

Die erforderliche stabile Refinanzierung wird grundsätzlich als Produkt aus dem Buchwert der Aktiva[1] und den aufsichtlich definierten Gewichtungsfaktoren berechnet. Dabei erhalten Aktiva mit kurzen Restlaufzeiten sowie Belastungen niedrigere Gewichtungsfaktoren und sind entsprechend in geringerem Umfang mit stabiler Refinanzierung zu decken. Die verfügbare stabile Refinanzierung wird analog ermittelt. Dabei werden längere Refinanzierungslaufzeiten von der Aufsicht mit höheren Gewichtungsfaktoren belegt, sodass diese eine höhere stabile Refinanzierung bieten als Refinanzierungsgeschäfte mit kurzen Laufzeiten.

Obwohl Institute seit 2013 Bestandsgrößen auf Basis der NSFR-Meldeformulare C 60.00 und C 61.00 quartalsweise zu Kalibrierungszwecken an die Aufsicht melden, existierte bisher keine verbindliche Mindestquote für die NSFR. Die LCR ist bislang die einzige Säule-I-Anforderung für das Liquiditätsrisiko.

Entwicklung der regulatorischen Anforderungen in Bezug auf die NSFRAbbildung 2: Entwicklung der regulatorischen Anforderungen in Bezug auf die NSFR

Mit der Veröffentlichung der überarbeiteten Kapitaladäquanzverordnung (CRR II)[2] im Mai 2019 wurde die NSFR grundlegend überarbeitet und als zweite zentrale Säule-I-Anforderung neben der LCR etabliert. Die CRR II beinhaltet nicht nur die verbindliche NSFR-Mindestanforderung von 100 % (Art. 428b Abs. 2 CRR II), sondern auch neue Regelungen hinsichtlich der Berechnungslogik und Überwachung der NSFR. Die neuen Anforderungen sind ab dem 28. Juni 2021 einzuhalten.

Darüber hinaus wurden die bisherigen Meldeformulare im Zuge der neuen Anforderungen grundlegend überarbeitet und durch die folgenden, neuen NSFR-Meldeformulare[3] ersetzt.

Neue NSFR-Meldeformulare

  • C 80.00: Erforderliche stabile Refinanzierung (Required Stable Funding, RSF)
  • C 81.00: Verfügbare stabile Refinanzierung (Available Stable Funding, ASF)
  • C 82.00: Erforderliche stabile Refinanzierung vereinfachte Meldung (RSF der sNFSR)
  • C 83.00: Verfügbare stabile Refinanzierung vereinfachte Meldung (ASF der sNFSR)
  • C 84.00: Berechnungsformular der NSFR und sNSFR

Grundsätzlich sind alle Institute verpflichtet, die Formulare C 80.00 und C 81.00 sowie das Formular C 84.00, das die Zusammenfassung und die Kennzahlberechnung enthält, zu melden. Die Aufsicht spricht hierbei von der sogenannten „fully-fledged NSFR“.

Endlich Erleichterungen für kleine und nicht komplexe Institute?

Erfüllt ein Institut die Kriterien gemäß Art. 4 Abs. 1 Nr. 145 CRR II für kleine und nicht komplexe Institute (engl. Small and Non-Complex Institution, kurz SNCI) und erhält es die Genehmigung der zuständigen Aufsichtsbehörde gemäß Art. 428ai Satz 1 CRR II, kann alternativ und im Sinne des Proportionalitätsprinzips die sogenannte simplified NSFR (kurz sNSFR) gemeldet werden. Zur Konkretisierung der Antragsmodalitäten hat die BaFin am 25. November 2020 ein Schreiben über die Qualifizierung als kleines und nicht komplexes Institut und die Beantragung zur Nutzung der sNSFR veröffentlicht.[4] Danach darf die Bilanzsumme eines Instituts in den letzten 4 Jahren vor dem aktuellen Jahr höchstens 5 Mrd. EUR betragen. Weitere Kriterien beziehen sich u. a. auf die Beschränkung des Handelsbuchs und den Umfang der Derivatepositionen.

Die sNSFR besteht aus den vereinfachten Meldeformularen C 82.00 und C 83.00 sowie dem Berechnungsformular C 84.00. Die Formulare weisen eine weniger granulare Aufteilung der einzelnen Meldepositionen sowie zwei anstelle von drei Laufzeitbändern auf. Hierdurch sind im Vergleich zur fully-fledged NSFR nur ca. 30 % der Datenpunkte zu melden.[5] Allerdings führen die konservativeren Gewichtungsfaktoren der sNSFR zu einer geringeren Quote.

Mit Blick auf die zunehmenden Meldeanforderungen und den hiermit verbundenen Kostenaufwänden sollten sich SNCI-Institute mit der vereinfachten NSFR-Meldung befassen. Vor einer Antragsstellung empfiehlt sich jedoch eine genaue Prüfung, ob eine vereinfachte Meldung vor dem Hintergrund zusätzlicher Überwachungspflichten bezogen auf die SNCI-Kriterien und konservativere Gewichtungsfaktoren eine Erleichterung mit sich bringt. Bei der Evaluation dieser Entscheidung ist zu berücksichtigen, ob bei Verwendung von Standardmeldewesensoftware die vollumfängliche Meldung vorteilhafter ist, was maßgeblich von der Qualität der eingesetzten Lösung abhängt.

Wesentliche Änderungen zur aktuellen NSFR

Bisher beschränkte sich die Meldung der NSFR nur auf die Darstellungen von Positionen, die eine stabile Refinanzierung benötigen bzw. bieten. Darüber hinaus fand der Ausweis der einzelnen Geschäfte über fünf Laufzeitbänder verteilt statt. Mit Anwendung der CRR II wird zum einen der Aufriss hinsichtlich der Laufzeitbänder als auch der Meldepositionen überarbeitet.

Anstatt der Aufteilung auf fünf Laufzeitbändern erfolgt die Aufteilung in den NSFR-Formularen C 80.00 und C 81.00 in drei Laufzeitbänder (kleiner als 6 Monate, zwischen 6 und 12 Monaten, größer als 12 Monate) und in der sNFSR (C 82.00 und C 83.00) auf zwei Laufzeitbänder (kleiner als 12 Monate, größer als 12 Monate). Zum anderen wurden Gewichtungsfaktoren zur Berechnung der NSFR-Quote in die Meldeformulare integriert. Diese setzen auf den bisherigen NSFR-Gewichtungen des Basler Ausschusses auf, wurden in Teilen jedoch an die Besonderheiten des europäischen Wirtschaftsraums adaptiert.

Die bereits Ende 2014 vorgeschlagenen NSFR-Gewichtungsfaktoren des Basler Ausschusses (BCBS #295)[6] unterscheiden sich überwiegend in Bezug auf die erforderliche stabile Refinanzierung von den Gewichtungsfaktoren gemäß CRR II (vgl. Abbildung 3). In der Tendenz führen die Gewichtungsfaktoren aus der CRR II im Vergleich zu den BCBS-Gewichtungsfaktoren c. p. zu einer besseren Quote.

Übersicht Gewichtungsfaktoren im Artikel zu "NSFR 2.0"Abbildung 3: Übersicht Gewichtungsfaktoren

Auf der RSF-Seite sind vor allem die niedrigeren Faktoren für Realkredite gegenüber Finanzkunden, HQLA sowie Derivativgeschäften erkennbar. Die Anpassung der Faktoren für HQLA von 5 % des BCBS-Gewichtungsfaktors auf 0 % wird vonseiten der Aufsicht dadurch erklärt, dass Institute sonst möglicherweise einen weiteren Anreiz haben, Bargeld bei der Zentralbank zu hinterlegen, anstatt Liquidität auf den Staatsanleihenmärkten bereitzustellen. Darüber hinaus wäre dies nicht mit der LCR vereinbar, da HQLA ggü. Zentralbanken ebenfalls mit einem Abschlag von 0 % eingehen.

Eine Verringerung des NSFR-Faktors bei Derivativgeschäften ist dadurch begründet, dass Derivatgeschäfte sonst in ungerechtfertigter und unverhältnismäßiger Weise beeinträchtigt würden. Abhängig vom gewählten Geschäftsmodell einer Bank können sich größere oder weniger signifikante Abweichungen der nach CRR II errechneten NSFR verglichen zur Berechnung einer NSFR mit BCBS-Gewichtungsfaktoren ergeben. Diese sind institutsindividuell und sollten entsprechend analysiert werden.

 

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Hohe Qualitätsanforderungen der automatisierten Meldungserstellung

Analog zur LCR besteht auch für die NSFR ab dem 28.06.2021 gemäß Art. 428b Abs. 2 und 3 die Pflicht der jederzeitigen Erfüllung der Mindestquote von 100 %. Bei einer tatsächlichen oder erwarteten Unterschreitung sind die Aufsichtsbehörden unverzüglich zu informieren und Wiedereinhaltungspläne vorzulegen.

Darüber hinaus eröffnet Art. 414 Abs. 1 CRR II der Aufsicht die Möglichkeit, eine tägliche Meldung der NSFR zu fordern. Es besteht daher die Notwendigkeit, den Grad der Automatisierung der NSFR-Meldungserstellung im Vergleich zum bisherigen Vorgehen signifikant zu erhöhen. So kann die Überwachung dokumentiert und im Falle einer Unterschreitung der 100%-Grenze potenziellen aufsichtsrechtlichen Anforderungen entsprochen werden.

Weiter erfordert die Einführung der Mindestquote als Säule-I-Anforderung, dass die Qualität der NSFR-Meldung stärker als bisher im Fokus steht. Besonders vor dem Hintergrund, dass eine Nichteinhaltung der Mindestanforderungen zu strengeren Liquiditäts- und/oder erhöhten Kapitalanforderungen führen kann (vgl. Art. 428b Abs. 3 CRR II), ist das Qualitätsniveau der NSFR-Ermittlung von hoher Bedeutung.

Um sicherzustellen, dass die Mindestanforderungen zum ersten Meldestichtag per Ultimo Juni 2021 eingehalten werden, ist es weiterhin notwendig, dass bereits die Quote mit ausreichendem Vorlauf unter Anwendung der zum Stichtag rechtskräftigen Anforderungen ermittelt werden kann. Dies setzt voraus, dass auch Änderungen anderer Meldeanforderungen im Rahmen der Überarbeitung der Verordnung (EU) Nr. 680/2014 vor der erstmaligen Meldungsabgabe antizipiert werden, was insbesondere die umfassenden Anpassungen der Solvency-Meldung beinhaltet.

Fazit: NSFR vervollständigt das aufsichtliche Liquiditätsrisikoregime, führt jedoch zu signifikantem Mehraufwand für Banken

Die neue NSFR kommt nicht unerwartet und doch bringt sie für alle Banken zusätzlichen Aufwand mit sich. Neben initialen Mehraufwänden zur Anpassung von Meldewesensoftware und -prozessen, ist insbesondere die Qualitätssicherung wesentlicher Aufwandstreiber.

Die Integration der Kennzahl in das Management- und Risikoreporting, die Treasury-Prozesse sowie die Gesamtbankplanung und -simulation erhöhen den Aufwand zusätzlich signifikant. Zudem sind die Auswirkungen der geänderten Vorgaben für viele Institute nur schwer abschätzbar, da die Interdependenzen zu anderen neuen Regeln – wie bspw. die Solvency-Meldung oder übergreifende Änderungen z. B. im Hinblick auf die Kategorisierung von Kunden für die Liquiditätsmeldungen – die Berechnung der NSFR gemäß CRR II deutlich komplexer und aufwendiger machen.

Obwohl die Beratungspraxis gezeigt hat, dass die NSFR für viele Institute keinen Engpass darstellt, gibt es eine Reihe von geschäftsmodellspezifischen Ausnahmen. Während die LCR im Vergleich relativ einfach und kurzfristig steuerbar ist, stellt die Steuerung der NSFR für Banken eine größere Herausforderung dar. Dies liegt vorwiegend daran, dass die Steuerungsmasse (Gesamtbilanz vs. 30-Tage-Nettoabfluss) deutlich höher ist und entsprechende Steuerungsmaßnahmen tendenziell aufwendiger und teurer sind.

 


In Teil 2 (erscheint in Kürze) des Artikels stellen wir Ihnen anhand einer Auswirkungsanalyse die Effekte der neuen NSFR-Anforderungen gemäß CRR II in einer quantitativen Analyse vor und diskutieren die Steuerungsimplikationen sowie die Integration der NSFR in das FTP.


 

Quellen

CRR: Verordnung (EU) Nr. 575/2013 des Europäischen Parlaments und des Rates, Amtsblatt der Europäischen Union, 2013 (https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2013/575)
DelVO LCR: Europäische Kommission, Delegierte Verordnung (EU) 2015/61, Amtsblatt der Europäischen Union, 2015 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=CELEX%3A32015R0061)
DelVO LCR Korrigendum: Europäische Kommission, Delegierte Verordnung (EU) 2018/1620, Amtsblatt der Europäischen Union, 2018 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32018R1620&from=EN)

Abkürzungen

BaFin    =   Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht
COREP  =   Common Reporting (Einheitliche Berichterstattung)
CRR       =   Capital Requirements Regulation (Kapitaladäquanzverordnung)
DelVO   =   Delegierte Verordnung
EBA       =   European Banking Authority (Europäische Bankenaufsichtsbehörde)
EZB       =   Europäische Zentralbank
ILAAP    =   Internal Liquidity Adequacy Assessment Process
LCR       =   Liqudity Coverage Ratio (Liquiditätsdeckungsquote)

[1] Eine Ausnahme stellen Derivate dar, deren Ansatz grundsätzlich auf Basis der Marktwerte erfolgt.
[2] CRR II : VERORDNUNG (EU) 2019/876 DES EUROPÄISCHEN PARLAMENTS UND DES RATES vom 20. Mai 2019 zur Änderung der Verordnung (EU) Nr. 575/2013 in Bezug auf die Verschuldungsquote, die strukturelle Liquiditätsquote, Anforderungen an Eigenmittel und berücksichtigungsfähige Verbindlichkeiten, das Gegenparteiausfallrisiko, das Marktrisiko, Risikopositionen gegenüber zentralen Gegenparteien, Risikopositionen gegenüber Organismen für gemeinsame Anlagen, Großkredite, Melde- und Offenlegungspflichten und der Verordnung (EU) Nr. 648/2012, Link: EUR-Lex – 32019R0876 – EN – EUR-Lex (europa.eu).
[3] EBA/ITS/2020/05, Final report Draft implementing technical standards on supervisory reporting requirements for institutions under Regulation (EU) No 575/2013, S. 16. Link: Final draft ITS on supervisory reporting requirements for institutions under Regulation EU No 5752013 (europa.eu).
[4] Link: BaFin – Aktuelles – Liquiditätsanforderungen: BaFin veröffentlicht Schreiben.
[5] Vgl. EBA-CP-2019-10, Consultation Paper – Draft Implementing Technical Standards on supervisory reporting requirements for institutions under Regulation (EU) No 575/2013, S. 9, Link: Consultation Paper on the ITS on Supervisory Reporting.pdf (europa.eu).
[6] Link: Basel III: the net stable funding ratio (bis. org).

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Zahlungsverkehr der Zukunft – aktuelle Trends https://bankinghub.de/banking/research-markets/zahlungsverkehr-zukunft https://bankinghub.de/banking/research-markets/zahlungsverkehr-zukunft#respond Wed, 24 Feb 2021 23:00:53 +0000 https://bankinghub.de/?p=29017 Auf den weltweiten Zahlungsmärkten lassen sich insbesondere durch die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung schon seit Jahren einige Trends im Zahlungsverkehr beobachten: zum einen die Expansion und explodierende Marktmacht internationaler Plattformen mit gigantischen Nutzerzahlen, zum anderen die stetige Verlagerung der Zahlungsvorgänge ins Internet und – damit verbunden – die kontinuierliche Abnahme der Nutzung von Bargeld[1].

Wie sagte etwa Bill Gates, der Gründer von Microsoft, im Jahr 2017:
„Alle Plattformen, egal ob Apple, Google oder Microsoft, werden zukünftig eine Funktion für Zahlungen haben.“

Und tatsächlich lassen sich in vielen Branchen vermehrt große Plattformen und Player beobachten. Dazu kommt, dass das digitale Einkaufserlebnis beeindruckend komfortabel, einfach und intuitiv konzipiert ist. In vielen Ländern Europas kann eine Abkehr vom Bargeld beobachtet werden, und die Nutzung von Kreditkarten und mobilen Zahlungsmöglichkeiten steigt kontinuierlich.[2]

Wie geht es also weiter? Anhand von drei Thesen möchten wir unsere Standpunkte zur zukünftigen Rolle von Plattformen, zu der Frage PayPal vs. Kreditkarten und zur zukünftigen Bedeutung von Bargeld im Folgenden andiskutieren und konkrete Schlussfolgerungen aus dem Gesagten ziehen.

Der Zahlungsverkehr – unsere drei Thesen:


 


These 1: Die breite Marktmacht und Verankerung an der Kundenschnittstelle führt großen Plattformen Marktanteile im Zahlungsverkehr zu

Niemand zahlt gerne, aber wenn es sein muss, ist es als Privatperson größtenteils egal, wie man zahlt. Es soll nichts kosten, und die Zahlung sollte ohne weiteren Aufwand – am besten automatisch und reibungslos – ablaufen.

Mittlerweile gibt es eine ganze Fülle an gängigen (Kreditkarte, Debitkarte, Lastschrift …) und weniger gängigen unbaren Zahlungsmöglichkeiten (Apple Pay, Klarna, paydirekt, Yapital …) am Point of Sale (PoS) oder online.

Allerdings waren in der Vergangenheit neu eingeführte Zahlungsmethoden nur teilweise erfolgreich. Dahinter steckt die Bequemlichkeit der Konsumierenden, die nur auf einen neuen Service wechseln, wenn sich ein spürbarer Vorteil ergibt oder wenn es – wie durch die coronabedingte Ausnahmesituation – zu großen Verschiebungen bei der Nutzung von Bargeld kommt.[3] Beispielsweise hat es PayPal mit dem Käuferschutz geschafft, trotzt leichtem Zusatzaufwand für die Konsumierenden bei der Einrichtung der Zahlungsmöglichkeit, mittlerweile 361 Mio. aktive Kunden weltweit für ihre Zahlungsoption zu begeistern[4].

Aufgrund der bereits hohen Marktabdeckung können große Plattformen das Spiel im Zahlungsverkehr jedoch umdrehen, da sie mit ihren Zahlungsmethoden eine einfache Lösung in bestehenden Strukturen bereitstellen können. Die Kunden müssen also nicht mehr tun, als in bekannten Strukturen auf die (ggf. neue) Schaltfläche „Zahlen“ zu klicken. Neben einer reibungslosen Abwicklung bleibt der Fokus dabei jedoch auf der Marktmacht der jeweiligen Plattform. Denn nur bei einer hohen Marktabdeckung lohnt es sich auch für Händler, eine Zahlungslösung zu integrieren, da so viele Kunden mit dieser attraktiven Zahlungsoption erreicht werden können.

Dabei gibt es schon zahlreiche Plattformen, die eine große Marktabdeckung aufweisen. Beispielsweise ist mehr als jede/-r zweite Deutsche Kunde bei Amazon[5], jede/-r fünfte besitzt ein Smartphone von Apple[6] und jede/-r vierte hat ein Konto bei Instagram[7].

Ein weiterer wichtiger Faktor, um als Plattform mit einer Zahlungsoption Fuß zu fassen, ist eine starke Präsenz an der Kundenschnittstelle mit Zahlungsverkehrsbezug. So ist die Plattform dem Kunden bereits durch ihre Prozesse und die zugehörige Zahlungsmöglichkeit bekannt. Beispielsweise hätte es Instagram eventuell schwerer, Vertrauen für Zahlungsverkehrslösungen zu gewinnen, da die Plattform bisher wenig Bezug zu Zahlungsvorgängen hat. Gleichwohl könnte die Social-Media-Plattform über die schon heute angebotenen Artikel in der App mit einer reibungslos in den Kaufprozess integrierten Zahlungslösung bei Kunden punkten.

Es ist nicht überraschend, dass eine der größten Plattformen schon heute mit einer umfänglichen Lösung in den Zahlungsverkehr drängt. Mit Amazon Pay hat der E-Commerce-Riese eine Zahlungslösung, die es Kunden erlaubt, z. B. bei Drittshops ihr Amazon-Konto nur für den letzten Schritt – die Zahlung – zu verwenden. Somit muss sich ein/-e Onlinekäufer/-in nicht erst bei neuen Shops registrieren oder für einen Einmalkauf seine/ihre kompletten Daten neu eingeben.

Die aktuelle Entwicklung im Zahlungsverkehr stellt zunächst keine bahnbrechende Veränderung dar, denn weiterhin werden E-Commerce-Zahlungen über einen Anbieter abgewickelt, der wiederum in seiner Lösung verschiedene Zahlungsmittel vereint (Lastschriften, Kreditkartenzahlungen …). Nicht anders arbeitet PayPal.

Aber große Plattformen agieren mit breiter Marktmacht an der Kundenschnittstelle und dominieren in Teilen die Lebenswelt ihrer Kunden. Damit haben Plattformen die besten Voraussetzungen, um ihre Kunden im Zahlungsverkehr uvollumfänglich zu bedienen. Wir erwarten daher, dass sich mindestens eine große Plattform als gängige Zahlungsmethode etabliert, während kleinere Plattformen und Anbieter in eine Abhängigkeit geraten, die Zahlungslösung der großen Plattform zu nutzen – zum Beispiel ein kleiner Händler, der nur noch mit Amazon Pay das Vertrauen von Kunden erhält.

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These 2: Kreditkarte vs. PayPal – mit etablierten Ansätzen ist ein Vorbeikommen am Platzhirsch PayPal im Zahlungsverkehr nicht leicht

„Wofür braucht man eigentlich Kreditkarten? Es gibt doch PayPal.“ Diese Frage habe ihm sein Sohn im Teenageralter gestellt, berichtete ein Teilnehmer eines Diskussionspanels rund um das Thema Zahlungsverkehr bereits vor einigen Jahren. Und auch heute gilt: Mit Blick auf den Aufsatz der Zahlungsweise „Kreditkarte“, erscheint manches entlang des Prozesses seltsam: eine ein paar Jahre geltende Kreditkartennummer mit den „Sicherheitskennzeichen“ Ablaufdatum und dreistelliger Code auf der Rückseite, ergänzt durch weitere Sicherheitsfeatures wie SecurePay – das würde man heute wohl anders machen.

Für den Kunden ist die Kreditkarte (zumindest, was das Zahlen im Netz angeht) eine Zahlungsart, die neben neuen Angeboten wie PayPal steht. Und auch wenn technisch gesehen PayPal eine kleine Erweiterung bzw. Vorschaltung zu einer Karte ist, befinden sich beide Angebote in direkter Konkurrenz um die Kundenschnittstelle: Für den Kunden steht die Zahlart „Kreditkarte“ neben der Zahlart „PayPal“ sowie neben diversen anderen Optionen. Die Kreditkartenanbieter sind sich dessen durchaus bewusst, weshalb sie dabei sind, das seit 40 Jahren bestehende Set-up fit für die Zukunft zu machen. So verfügt Visa über Innovationszentren weltweit, und auch Mastercard hat diverse Initiativen gestartet, u. a. im Bereich des Zahlens mit Wearables sowie rund um das Thema Authentifizierung.

Denn die Kreditkarte ist auch 2021 weiterhin ein Zahlungsmittel mit steigenden Nutzerzahlen, das sowohl von der coronabeschleunigten Abkehr vom Bargeld profitiert als auch viele Vorzüge mitbringt, um weiter bei vielen Menschen „top of wallet“, also beliebtestes Zahlungsmittel, zu sein. Einer dieser Vorzüge ist neben der erwähnten Etablierung insbesondere das bereits gewonnene Vertrauen der Zahlenden und der Zahlungsempfangenden.

Anders gefragt – wird es der Kreditkarte mit PayPal oder auch Apple Pay/Google Pay ergehen wie vielen anderen „Hardwareherstellern“, deren Produkt zum Beiwerk eines Softwareanbieters degradiert wurde? Als Beispiel seien hier Autohersteller genannt, in dessen Produkten CarPlay von Apple oder Android Auto von Google Car die Schnittstelle zum/zur Fahrer/-in bilden. Das könnte auch der Kreditkarte passieren. Denn Softwarehersteller punkten gegenüber Hardwareherstellern unter anderem mit der Bequemlichkeit für den Nutzer bzw. die Nutzerin. Etwa so wie es bei PayPal bequem ist, die Kreditkarte einmal zu hinterlegen und bei Ablauf der Karte nur an einer Stelle die Daten zu aktualisieren. Oder wenn man etwa beim Check-out in einem Onlineshop die Bezahlmethode „PayPal“ angeben kann, anstatt jedes Mal eine 16-stellige Nummer inklusive Ablaufdatum und Sicherheitscode einzutippen.

Es stellt sich die Frage, was nötig ist, um an PayPal im Zahlungsverkehr heran- bzw. vorbeizukommen. Beim Blick auf Angebote wie Amazon Pay oder Klarna, die ähnlich wie PayPal agieren (sie haben einen Kontakt zum Händler und treten auch vor den Kaufenden in Erscheinung), dann braucht es in der Regel eine Mischung aus Bequemlichkeit in der Abwicklung für Kaufende und Händler, Integration in ein bestehendes Ökosystem, Überwindung des „Henne-Ei-Problems“[8] und einer Portion Vertrauen, das der Anbieter genießt. Diese Hürden sind hoch, und es gibt etliche Marktteilnehmer, die sie nicht genommen haben. Aber wie die beiden genannten Beispiele zeigen, ist es nicht unmöglich.


 

These 3: Bargeld wird im Zahlungsverkehr nicht komplett verschwinden

In Zeiten der Globalisierung und Digitalisierung versteht es sich von selbst, dass auch Zahlungen zunehmend auf digitalem Weg durchgeführt werden. Allein in den letzten 13 Jahren seit der globalen Finanzkrise 2008 hat sich die weltweite Verlagerung auf digitale Zahlungswege in beeindruckender Weise fortgesetzt. Spitzenreiter ist hier China, wo im Jahre 2011 noch unter 4 Prozent der Zahlungen mobil und damit digital durchgeführt wurden – im Jahr 2018 waren es schon 83 Prozent.[9] Dem gegenüber stehen Länder wie etwa Italien oder Spanien, in denen auch im Jahr 2018 über 71 Prozent der Zahlungen im Privatkundensegment noch „cash“ durchgeführt wurden[10] – also ganz nach dem Motto „Nur Bares ist Wahres“.

Im Folgenden wollen wir die Vor- und Nachteile von Barzahlungen und digitalen Zahlungen etwas näher analysieren.

Nachteile digitaler Zahlungen vs. Nachteile Bargeldzahlungen

Offenkundig ist der größte Schwachpunkt digitaler Zahlungen für private Verbraucher/-innen, dass jede ihrer Bewegungen genau analysierbar ist und rückverfolgt werden kann – aber auch, dass diese Zahlungsmöglichkeit ein Empfangsgerät (z. B. POS-Terminal) voraussetzt. Kundenverhalten, Mobilitätsverhalten und auch Einkaufsgewohnheiten sind Gegenstand der Analyse der dahinter stehenden Unternehmungen (Stichwort „gläserner Mensch“).

Andererseits muss Bargeld immer in ausreichender Menge und passender Währung mitgeführt werden, verbraucht Platz im Portemonnaie und kann insbesondere im Fall von Münzgeld auch schwer sein. Es muss rechtzeitig und in der ausreichenden Menge abgehoben werden, kann gestohlen, verloren oder gar ungewollt zerstört werden.

Vorteile digitaler Zahlungen vs. Vorteile Bargeldzahlungen

Vorteile digitaler Zahlungen sind die Bequemlichkeit sowie die Freiheit, mit einem Zahlungsinstrument jederzeit, in jedem Land (sofern ein Empfangsgerät verfügbar ist) und in jeder Währung bezahlen zu können. Es funktioniert überall, solange ausreichend Deckung vorhanden ist, Abbuchungen können unmittelbar in Apps oder im Internetbanking überprüft werden und Aufzeichnungen der Ein- und Ausgaben werden automatisiert erfasst.

Für Bargeld spricht insbesondere die Anonymität der Zahlung, die weltweit durchgängige Akzeptanz, solange in der richtigen Währung bezahlt wird, und das direkte Settlement einer Transaktion. Darüber hinaus muss ein Händler im Unterschied zu elektronischen Zahlungen keine direkte Gebühr abführen, und das Bezahlen durch echtes, physisches Geld hat tendenziell ein sparsameres Konsumverhalten zur Folge.

Verschiebungen im Zahlungsverhalten

Weltweit kommt es in vielen Ländern zu Verschiebungen im Zahlungsverhalten, und die Zahlungslandschaft wird zunehmend digitaler, weil es dem/der typischen Verbraucher/-in oft egal ist, ob Zahlungen erfasst und aufgezeichnet werden. Zudem ist es bequemer, ein Zahlungsinstrument für alle Geldbelange zu verwenden.

Gleichwohl ist Bargeld gelebter kultureller Wert, Teil unseres Zahlungs- und Werteverständnisses sowie Bestandteil länderspezifisch unterschiedlich starker, aber doch deutlich existenter intransparenter Märkte. Als solche lässt sich die eigene Währung und die nationale Identität in den meisten Ländern nicht gänzlich wegdenken. Viele Regierungen planen, einen Rechtsanspruch auf Bargeld in ihren Verfassungen zu verankern.

Die Autorinnen und Autoren dieses Artikels sind der Ansicht, dass Bargeld in seiner Relevanz aufgrund der Bequemlichkeit vieler Menschen abnehmen wird, allerdings wird sich ein „Sockel“ erhalten, da es auch in Zukunft Situationen und Menschen geben wird, die Bargeld bevorzugen.

 

[1] Vgl. auch zeb-Trendüberblick Payments-Sektor: Payments – eine Branche im Umbruch; Payments are no longer a banks-only party (in Englisch).
[2] Quelle: zeb.research.
[3] Vgl. Bundesbankstudie: Zahlungsverhalten in Deutschland 2020 – Bezahlen im Jahr der Corona-Pandemie. Erhebung über die Verwendung von Zahlungsmitteln.
[4] Stand Q3 2020, Quelle: Statista.
[5] 44 Mio. im Jahr 2016, Quelle: Statista.
[6] Vgl. Kantar’s global consumer panel: Smartphone OS sales market share evolution.
[7] Im Jahr 2020, Quelle: Facebook-Anzeigenmanager.
[8] Vgl. Walter, M. (2020): Deutsche Startups: So knackt man das Henne-Ei-Problem bei Plattform-Businesses. Deutsche Startups.
[9] Vgl. Yihan Ma (2019): Mobile payment market share in China 2011-2018. Statista: Daxue Consulting.
[10] Quelle: zeb.Research.

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Künstliche Intelligenz bei der Kreditvergabe https://bankinghub.de/blog/kuenstliche-intelligenz-kreditvergabe https://bankinghub.de/blog/kuenstliche-intelligenz-kreditvergabe#respond Sun, 21 Feb 2021 23:00:06 +0000 https://bankinghub.de/?p=29044 Die Deep Neuron Lab GmbH besteht seit 2019 und entwickelt KI-gestützte Software zur Analyse bzw. Automatisierung von Geschäftsberichten. Die Software kommt unter anderem bei der Vergabe von Unternehmenskrediten zum Einsatz. Auf Basis einer intuitiven Benutzeroberfläche und unter Anwendung spezifischer Algorithmen kann so eine schnellere Kreditvergabe erreicht werden. Wir haben mit Andreas Schindler (Founder und CEO von KI-Software-Anbieter Deep Neuron Lab) über das Geschäftsmodell und typische Projekte mit Fokus auf den Einsatz von „Natural Language Processing“ (NLP) im Kreditvergabeprozess gesprochen:


 


Hallo Andreas, wir freuen uns sehr über das gemeinsame Interview. Seit 2019 ist Deep Neuron Lab (DNL) am Markt vertreten. Ihr habt Euch mit der Idee einer Machine-Learning-basierten KI-Software aus der TU Berlin heraus gegründet. Bitte erklär uns in diesem Zusammenhang Euer Geschäftsmodell. Insbesondere interessiert uns dabei der Einsatz von „Natural Language Processing“ (NLP) im Kreditvergabeprozess.

Die wichtigste Informationsquelle im Kreditvergabeprozess ist der Geschäftsbericht eines Unternehmens. Die Daten im Geschäftsbericht sind zwar für Menschen verständlich – jedoch nicht maschinell verwertbar. Das liegt daran, dass sie in Form von Fließtext, Tabellen oder Diagrammen vorliegen. Wir nutzen NLP neben anderen Verfahren des Machine Learning, um diese Daten maschinell verwertbar und damit für Menschen leichter zugänglich zu machen. Unsere Kunden können dies als Software-as-a-Service-Lösung in ihre eigenen Prozesse integrieren.

Wie sieht ein typisches Projekt in der Kreditvergabe aus, das unter Einsatz der KI-gestützten Software von Deep Neuron Lab realisiert wird? Wer sind Eure Kunden?

Ein typischer Einsatz unserer Software findet in der Marktfolge einer Bank statt. Hier werden den Analystinnen und Analysten langweilige, jedoch arbeitsaufwendige Aufgaben abgenommen. Dadurch haben sie mehr Kapazitäten, um an komplexeren Aufgaben zu arbeiten. Einzigartig ist dabei, dass Prozesse automatisiert werden können, ohne zur Blackbox zu werden. Typische Kunden sind Versicherer, Banken, Ratingagenturen, Wirtschaftsprüfer etc. – alle, die Informationen aus Geschäftsberichten in ihrer Arbeit nutzen.

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Bezugnehmend auf die KI-Software von DNL zur automatischen Weiterverarbeitung von Geschäftsberichten in der Finanzbranche, welche Rolle spielt DNL im Rahmen des medienbruchfreien Übertragungsstandards „Digitaler Finanzbericht“ (DiFin) im Kreditantragsprozess?

DiFin ist ein einzigartiges Projekt. Die Idee dahinter ist naheliegend und wegweisend, wie Banken in Zukunft mit Kunden kommunizieren sollten. Leider hat ein Projekt dieser Größenordnung mit so vielen Beteiligten auch seine Herausforderungen. Diese führten bisher dazu, dass DiFin in der Praxis kaum eine Rolle in der Kreditvergabe spielt. So sind wir bisher noch keinem Kreditinstitut begegnet, bei dem auch nur 5 % der Kunden ihre Finanzdaten per DiFin melden. Die Kernherausforderung von DiFin ist die starke Abänderung des bisherigen Prozesses – Marktteilnehmer müssen ihr Verhalten ändern.

Wir hingegen nutzen den bestehenden Prozess und lösen so die Probleme. Die Kunden können einfach ihren Geschäftsbericht verschicken und die Bank wird so gestellt, als hätte sie strukturierte Daten wie bei DiFin erhalten – wir kümmern uns um die Übersetzung von Dokumenten zu strukturierten Daten. Zusätzlich haben wir eine größere Datendichte, da wir den gesamten Geschäftsbericht nutzen und nicht nur einzelne Elemente. Das führt zu besseren Kreditentscheidungen, weniger Rückfragen und schlussendlich zu besseren Beziehungen zwischen Finanzinstitut und Endkunden bei der Kreditvergabe.

Die Datenaufbereitung bei traditionellen Finanzinstituten gestaltet sich in vielen Bereichen noch vorwiegend manuell, was zu hohen Aufwendungen und somit Kosten in der Informationsbereitstellung sowie zu Zeitverzug in der Kreditvergabe führt. Wie schätzt Du diesbezüglich die zukünftige Entwicklung bei Finanzinstituten ein? Geh hierzu gerne besonders auf technologische Trends und deren Einsatzmöglichkeiten im Kreditvergabeprozess ein.

Aktuell sehen wir, dass insbesondere das Standardgeschäft durch digitale Prozesse voll automatisiert wird. Anträge/Anfragen werden vollständig und ohne dass ein Mensch Hand anlegt verarbeitet. Dieser Trend ist super für die Endkunden, weil Prozesse schneller und Produkte günstiger werden, er drückt aber die Margen in diesem Segment.

Deshalb wird das Augenmerk immer mehr auf Kundengruppen mit geringeren Stückzahlen, aber höheren Margen gelegt – wie den Markt der KMU. Das ist ein sehr großer Markt in Deutschland, der noch ausreichend große Stückzahlen und gleichzeitig gute Margen hat. Da das Geschäft hier aber nicht standardisiert ist, kann die einfache Digitalisierung von Prozessen nicht genügend helfen. Aus diesem Grund werden an dieser Stelle komplexere Lösungen wie KI in der Kreditvergabe benötigt und wir werden deshalb in diesen Prozessen auch vermehrt den Einsatz von KI sehen. Somit wird auch hier die Automatisierung von Prozessen ermöglicht, wodurch die Endkunden günstigere Dienstleistungen und besseren Service bekommen.

Neben der KI-gestützten Übertragung von Daten und Zahlen in die entsprechenden Anwenderformate entwickelte DNL auch eine Lösung zu Analysezwecken von kritischen Unternehmensfaktoren. Wo bestehen aus Deiner Sicht noch weitere Anwendungsbereiche bzw. ‑potenziale der KI-Software von DNL bei Finanzinstituten?

Neben dem Zahlenwerk in einem Geschäftsbericht (Bilanz, Gewinn-und-Verlust-Rechnung, Kapitalflussrechnung) analysieren wir auch die Texte (Anhang, Lagebericht etc.). Die Kombination beider Informationsquellen schafft ein deutlich umfangreicheres Bild über die Lage eines Unternehmens. Dies hilft insbesondere in der Marktfolge/im Underwriting. Darüber hinaus sind aber auch Analytics-Abteilungen an uns herangetreten. Dadurch dass wir Daten zugänglich machen, die zuvor nicht verfügbar waren, können analytische Verfahren ausgeweitet und verbessert werden.

Mit dem Ziel, Institute von schwerfälligen und manuellen Prozessen zu befreien, um sich auf das Kerngeschäft fokussieren zu können, wie gestaltet sich die aktuelle sowie zukünftige Wettbewerbssituation von DNL am Markt? Was sind Eure Wettbewerbsvorteile gegenüber aktuellen bzw. zukünftigen Wettbewerbern in der Kreditvergabe?

Wir sehen drei Typen von Mitbewerbern in unserem Markt:

Die erste Mitbewerbergruppe sind Anbieter von Finanzdaten. Diese können allerdings nur bereits veröffentlichte Daten anbieten. Der Nachteil dabei ist, dass KMU sehr verzögert und eingeschränkt veröffentlichen. Damit können diese Daten nur selten als Grundlage für analytische Entscheidungen verwendet werden.

Zweitens gibt es Anbieter, die Finanzinstituten die manuellen Prozesse abnehmen. Hier wird der manuelle Prozess einfach outgesourct und zusätzlich in eine Blackbox umgewandelt. Die Analystinnen und Analysten können oftmals nicht nachvollziehen, wie und warum auf eine bestimmte Art und Weise gearbeitet wurde. Letzten Endes sehen wir diese Anbieter als potenzielle Kooperationspartner, da sie stark von unserer Lösung profitieren können.

Drittens gibt es international auch Anbieter von ähnlichen Lösungen wie unserer. Bisher haben wir hier aber noch keinen dieser Anbieter antreffen können und mit Deutschland haben wir einen eindeutigen Wettbewerbsvorteil.

Insgesamt kann jedoch festgehalten werden, dass unser Markt noch nicht so erschlossen ist, um in einen direkten Wettbewerb mit jemandem zu treten – zusätzlich wächst die Nachfrage im Markt überdurchschnittlich.

Mit den Pro-FIT-Fördermitteln der Investitionsbank Berlin sichert sich DNL weitere finanzielle Mittel. Inwiefern trägt der bereitgestellte finanzielle Spielraum zur aktuellen Weiterentwicklung von DNL bei?

Die Pro-FIT-Mittel werden bei uns insbesondere in der Forschung und Entwicklung eingesetzt. Dies ermöglicht es uns, an Verfahren zu arbeiten, die dem, was aktuell verwendet wird, weit voraus sind. Die Investitionsbank Berlin ist einer der wichtigsten Player in Berlin, was die Finanzierung von Innovation angeht. Mithilfe der Förderungen schaffen wir den Ausbau unseres technologischen Vorsprungs und können gleichzeitig weitere Arbeitsplätze am Standort Berlin schaffen.

Was sind mittel- bis langfristig Eure nächsten Meilensteine mit DNL?

Unsere Mission ist es, den Zugang zu Unternehmensdaten zu erhöhen. Um dies zu erreichen, entwickeln wir jetzt die Werkzeuge zur Datengewinnung – zukünftig werden wir aber auch selbst Daten anbieten und unsere Werkzeuge nutzen, um öffentliche Daten zu strukturieren. Dadurch werden diese Daten maschinell verwertbar und zugänglicher für Menschen.

Der Markt der Finanzdatenanbieter wird bisher durch eine Handvoll Unternehmen aus den USA dominiert. Wir sind der Meinung, dass es Zeit für einen europäischen Teilnehmer in diesem Markt ist, der europäische Werte beim Umgang mit Daten vertritt. Deshalb arbeiten wir Tag für Tag daran, dieser Teilnehmer zu werden.

Andreas – vielen Dank für das Interview und die spannenden Einblicke!

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Löschkonzept (EU-DSGVO) – Recht auf Vergessenwerden https://bankinghub.de/innovation-digital/loeschkonzept-eu-dsgvo https://bankinghub.de/innovation-digital/loeschkonzept-eu-dsgvo#respond Tue, 16 Feb 2021 23:00:08 +0000 https://bankinghub.de/?p=28989 Eine zentrale Forderung im Datenschutzrecht ist Recht auf Vergessenwerden, das heißt das Löschen von personenbezogenen Daten, wenn deren Verarbeitung nicht mehr erforderlich ist. Mit einem Löschkonzept gemäß EU-DSGVO soll sichergestellt werden, dass Betroffene vor der nicht rechtmäßigen Verwendung ihrer Daten geschützt werden.

Die Leitlinie zur Entwicklung eines Löschkonzepts nach der EU-DSGVO im Überblick:


 


Recht auf Vergessenwerden: Löschen gemäß EU-DSGVO

Hackerangriffe, Datendiebstahl, Datenmissbrauch – immer wieder wird durch verschiedene Skandale deutlich, dass persönliche Daten einen hohen emotionalen und ökonomischen Wert aufweisen. Auch wenn in der Konsequenz vorsichtiger mit den eigenen Daten umgegangen wird, lässt es sich kaum vermeiden, dass diese herausgegeben und verarbeitet werden.

Um auf europäischer Ebene den Schutz von Daten sicherzustellen, hat die Europäische Union (EU) die EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) erlassen. Diese gilt seit dem 25. Mai 2018 und etabliert ein weitestgehend einheitliches Datenschutzrecht innerhalb der EU – besitzen die Maßnahmen doch unmittelbare Gültigkeit für alle Mitgliedstaaten.

Durch das Löschen von personenbezogenen Daten gemäß Datenschutzrecht soll sichergestellt werden, dass Betroffene vor der nicht rechtmäßigen Verwendung ihrer Daten geschützt werden.

Von Bedeutung beim Löschkonzept sind insbesondere die folgenden Gesetzesgrundlagen:

  1. Die Forderung nach allgemeinen Löschregeln und deren Umsetzung kann aus Artikel 5 abgeleitet werden, wobei sich diese aus den Prinzipien Zweckbindung, Datenminimierung und Speicherbegrenzung ergeben.
  2. Eine Verarbeitung inklusive Speicherung ist gemäß Artikel 6 nur zulässig, wenn eine Rechtsgrundlage besteht.
  3. Beim Vorliegen von bestimmten Bedingungen kann gemäß Artikel 17 – Recht auf Vergessenwerden – eine Löschung verlangt werden.
  4. Auf Einzelebene muss gemäß Artikel 18 die Aussetzung von der Löschung möglich sein.

Denkbar ist, dass sich im Zeitverlauf Änderungen für die Rechtsgrundlage der Verarbeitung sowie der Zulässigkeit der Speicherung ergeben – die Aufgabe „Löschen“ bleibt aber bestehen. Wird dieses Recht auf Vergessenwerden nicht umgesetzt, werden Verstöße von den Aufsichtsbehörden mit Geldbußen geahndet, wobei sich diese bis auf 20.000.000 EUR oder 4 % des weltweiten Jahresumsatzes belaufen können.

In der Praxis gibt es allerdings häufig Umsetzungsdefizite bei den rechtlichen Löschvorgaben. Entsprechend ist es sinnvoll, dass jede Organisation Löschkonzepte aufsetzt und diese im Unternehmensalltag implementiert. Ein Löschkonzept beschreibt dabei ein auf ein spezifisches Unternehmen individuell ausgestaltetes System, welches unter Berücksichtigung der bestehenden Verfahren und Prozesse das Vorgehen definiert, wie und wann personenbezogene Daten zu löschen sind.

Bezüglich der Umsetzung des Rechts auf Vergessenwerden kann nicht auf die EU-DSGVO zurückgegriffen werden, da diese ein Verfahren wie ein Löschkonzept im Detail nicht regelt – als Best Practice hat sich jedoch die DIN 66398 bewiesen. Diese wurde im Mai 2016 veröffentlicht und trägt den Namen „Leitlinie zur Entwicklung eines Löschkonzepts mit Ableitung von Löschfristen für personenbezogene Daten“. In dieser DIN-Norm können Empfehlungen zu Inhalt, Aufbau und notwendigen Verantwortlichkeiten einer Löschkonzeption entnommen werden.

Personenbezogene Daten im Bankenumfeld

Gemäß der Definition fallen unter personenbezogene Daten alle Informationen, die sich direkt oder indirekt mithilfe anderer Quellen einer einzelnen Person zuordnen lassen. So lässt beispielsweise eine allein stehende Kontonummer noch keinen Rückschluss auf einen Kunden zu, mittels einer Kontenliste, die Vor- und Nachname enthält, kann diese jedoch eindeutig dem/der Kontoinhaber/-in zugeordnet werden. Wichtig ist, dass hiervon nur natürlich Personen betroffen sind. Einzelangaben zu juristischen Personen sind lediglich im Fokus, wenn sich die Angaben auf die dahinter stehende natürliche Person beziehen.

Beispiele für personenbezogene Daten im Bankenumfeld sind:

  1. Name, Vorname, Geburtsdatum
  2. Privatanschrift, Telefonnummer, E-Mail-Adresse
  3. Personalnummer, Sozialversicherungsnummer
  4. Kontonummer, Verbundnummer, Kreditkartendaten
  5. Standortdaten
  6. IP-Adresse
  7. Physische, physiologische, genetische, psychische, wirtschaftliche, kulturelle oder soziale Merkmale

Zu den personenbezogenen Daten gehören auch pseudonymisierte Daten, sollten diese zur erneuten Identifizierung verwendet werden können. Nicht mehr als personenbezogene Daten gelten ausschließlich anonymisierte Daten, für die keine Umkehr mehr möglich ist.

Personenbezogene Daten müssen unabhängig von der zur Datenverarbeitung verwendeten Technik geschützt werden – betroffen ist die automatisierte wie auch die manuelle Prozessierung. Ebenfalls ist nicht relevant, ob die Daten zum Beispiel in einem IT-System, mittels Videoüberwachung oder auf Papier gespeichert sind – in allen Fällen gelten die Datenschutzbestimmungen der EU-DSGVO.


 

Generelle Leitlinie zur Erstellung eines Löschkonzepts

Da ein Löschkonzept nicht nur unternehmensspezifisch ist, sondern sich auch zwischen verschiedenen Abteilungen unterscheiden kann, gibt es kein universelles Muster hierfür. Es empfiehlt sich, folgende Punkte bei der Erstellung eines Löschkonzepts zu berücksichtigen:

  1. Kategorisierung von Daten
    Da es in der Praxis sehr aufwendig wäre, für jeden einzelnen Datensatz eine individuelle Löschung zu definieren, wird eine Kategorisierung vorgenommen: Der komplette Bestand an personenbezogenen Daten ist in einzelne Datenarten zu gliedern, wobei jede Datenart Inhalte mit einheitlichem rechtlichem oder fachlichem Zweck umfasst. Beispiele hierfür sind Stammdaten, Bewerbungsdaten, Zahlungsverkehrsdaten oder auch wirtschaftliche Verhältnisse.
  2. Definition von Löschregeln
    Für jede Datenart muss eine Löschregel festgelegt werden, wobei diese aus einem Startzeitpunkt und einer Löschfrist besteht. Wichtig ist, dass der Startzeitpunkt genau konkretisiert und begründet wird: zum Beispiel durch den Tag der Kontoschließung oder das Ende des Arbeitsverhältnisses.

      •      Gilt eine gesetzliche Aufbewahrungsfrist als Grundlage, muss die konkrete Norm angegeben werden – so zum Beispiel bei Buchungsbelegen Paragraf 147 Absatz 1 Nummer 3 sowie Absatz 3, 4 Abgabenordnung (zehn Jahre ab Ende des Kalenderjahres, in dem der Buchungsbeleg entstanden ist) oder bei Handelsbriefen Paragraf 257 Absatz 1 Nummer 2, 3 sowie Absatz 4, 5 Handelsgesetzbuch (sechs Jahre ab Ende des Kalenderjahres, in dem der Handelsbrief empfangen oder abgesendet wurde).
      •      Basiert die Löschfrist nicht auf einer gesetzlichen Aufbewahrungsfrist, muss die Überlegung erläutert werden, auf der die Speicherfrist basiert.
  3. Definition des Löschverfahrens
    Pro Löschregel gilt es zu definieren, wie die konkrete Löschung ausgestaltet werden soll. Zu beachten sind insbesondere folgende Überlegungen:

      •      Periodizität der Löschung: Neben der regelmäßigen Löschung – zum Beispiel einmal pro Jahr – muss es die Möglichkeit für eine anlassbezogene Löschung geben. Dies kann der Fall sein, wenn ein Unternehmen rechtswidrig Daten erhoben hat, ohne dass hierfür jemals eine rechtliche Grundlage existierte, oder die Aufsichtsbehörde die Löschung außerhalb der sonst geltenden Frist anweist.
      •      Mechanismus der Löschung: Die Löschung kann automatisiert durch technische Löschroutinen erfolgen, wobei die Löschfristen im System hinterlegt sind und dieses eigenständig löscht. Alternativ kann die Löschung manuell angestoßen werden. In diesem Fall muss definiert werden, wer für die Initiierung der Löschung verantwortlich ist und wie die Umsetzung sichergestellt wird (zum Beispiel durch interne Anweisungen).
      •      Dauer der Löschfrist: Werden die in einem spezifischen System zu löschenden Daten noch in weiteren Systemen gespeichert, kann die Löschfrist verkürzt werden, da eine frühzeitige Löschung möglich ist.

 

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Zusätzliche Herausforderungen

Die Projekterfahrung in Bezug auf das Recht auf Vergessenwerden zeigt, dass primär die nachfolgenden Aspekte berücksichtigt werden müssen:

  1. Verantwortlichkeit
    Jede Organisation braucht eine/-n Datenschutzbeauftragte/-n, der sich um das Thema Löschung kümmert. Zusätzlich empfiehlt sich ein/-e Stellvertreter/-in, sollte bei einer Anfrage eine Reaktion innerhalb weniger Stunden nötig werden. Hierbei sollte die Anforderung des Aussetzens von Löschungen auf Einzelpersonenebene aufgrund von rechtlichen Fragestellungen organisatorisch geregelt werden.
  2. Löschen in Archiven
    Erfolgt eine physische oder digitale Archivierung einer Anwendung, ist diese im Rahmen der Löschung zu berücksichtigen. Zusätzlich ist aufgrund der Anforderungen aus der EU-DSGVO zu prüfen, inwieweit technisch auf Einzelpersonenebene in Archiven gelöscht werden kann.
  3. Unstrukturierte IT-Systeme
    Ebenfalls zu löschen sind personenbezogene Daten, die zum Beispiel in Dokumenten auf dem Fileshare, in einem E-Mail-Programm oder auf einer lokalen Festplatte gespeichert sind. Da sich eine zyklische Löschung kaum über automatisierte Routinen abbilden lässt, bedarf es organisatorischer Prozesse und Anweisungen sowie entsprechender Schulungen und regelmäßiger Überprüfungen durch die/den Datenschutzbeauftragte/-n.
  4. Löschen bei Auftragsverarbeitern
    Sobald die Daten bei externen Dienstleistern gespeichert werden, ist zu definieren, wie und wann die Löschung dort konkret umgesetzt wird.
  5. Löschprotokoll
    Um im Zweifelsfall einen Nachweis der Löschung vorliegen zu haben, muss zwingend eine Protokollierung erfolgen.

Fazit: Löschkonzept – ohne geht es nicht mehr

Die Anfertigung einer umfassenden Löschkonzeption ist nicht einfach, aber notwendig. Oftmals stellen die historisch gewachsene IT-Infrastruktur sowie die in allen Bereichen anfallenden personenbezogenen Daten ein Unternehmen vor große Herausforderungen.

Das Recht auf Vergessenwerden ist komplex – die Unterstützung der ganzen Organisation ist gefordert. Empfohlen wird eine möglichst zeitnahe Erstellung – wird mit dem Löschkonzept doch eine wesentliche Grundlage für die Datenschutzkonformität eines Unternehmens geschaffen. Insbesondere die IT-Abteilung sollte so früh wie möglich eingebunden werden, da diese nach der Konzeption die technische Umsetzung vornimmt.

Ein Unternehmen kann zudem auf Widerstand in einzelnen Fachbereichen stoßen, da diese befürchten, dass wichtige Daten zu früh gelöscht werden und weil ein Löschkonzept – parallel zur eigentlichen Tätigkeit – eine weitere Belastung darstellt. Entsprechend ist eine intensive und frühzeitige Abstimmung zwischen Datenschutzbeauftragten, Fachbereichen und sonstigen Projektbeteiligten unabdingbar.

Sowohl in der Konzeptionsphase als auch bei der praktischen Umsetzung kann es sinnvoll sein, einen externen Dienstleister einzubeziehen, der über nötiges Fachwissen wie auch Erfahrung verfügt. So sind es sorgfältige Planung, Struktur und Arbeitsaufteilung, die zum Erfolg führen.

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Mit KI zu einer effizienten Kundenkommunikation https://bankinghub.de/innovation-digital/ki-effiziente-kundenkommunikation https://bankinghub.de/innovation-digital/ki-effiziente-kundenkommunikation#respond Sun, 14 Feb 2021 23:00:51 +0000 https://bankinghub.de/?p=28952 Die Analyse des Kundenkommunikationsportfolios stellt eine sinnvolle Anwendung von KI-Algorithmen mit direktem geschäftlichem Mehrwert und Nutzen in der Kundenkommunikation dar. Im Folgenden erläutern wir Ihnen erste Anknüpfungspunkte für den Einsatz von KI in der Kundenkommunikation:


 


Ausgangslage: Fehlende Onlinedurchdringung und Rückkopplung in der Kundenkommunikation

Die Interaktion mit Kunden läuft in vielen Banken und Versicherungen oftmals noch in Papierform ab. Die Gründe dafür sind dabei recht unterschiedlich und reichen von fehlender Onlinedurchdringung über regulatorische Erfordernisse bis hin zu explizitem Kundenwunsch.

Gleichzeitig liegen die Nachteile einer papieren Kommunikation über den Postweg auf der Hand: hohe Druck- und Portokosten verbunden mit manuellen Aufwänden in der Erstellung, Pflege und Weiterentwicklung des Kommunikationsportfolios. Daneben stellt die Kommunikation per Anschreiben häufig eine Einbahnstraße dar, ohne Rückkopplung und Ausschöpfung eines Multikanalangebots. Doch selbst über digitale Kanäle wirkt Kundenkommunikation aus Sicht der Kunden häufig noch redundant, unkonkret und missverständlich.

Unsere Projekterfahrung zeigt aber auch: Bevor über eine moderne, am Kundenlebenszyklus ausgerichtete Kommunikation mit kundenindividuellen Inhalten über alle verfügbaren Kanäle nachgedacht werden kann, braucht es zunächst einmal Transparenz über das Ist-Portfolio der unterschiedlichen Anschreiben. Führt man sich vor Augen, dass diese Portfolios häufig über viele Jahre gewachsen sind und in der Praxis schnell über 1.000 verschiedene Kundenanschreiben umfassen, wird deutlich, welche Herausforderung in der Kundenkommunikation auf die verantwortlichen Abteilungen zukommt – von diversen Quellsystemen und neuen regulatorischen Anforderungen ganz zu schweigen.

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NLP und KI als Lösungsansätze in der Kundenansprache

Vor diesem Hintergrund bieten sich KI-Algorithmen in der Kundenkommunikation an, um ressourcenschonend einen ersten „Griff“ an die vielen Dokumente zu bekommen. Natural Language Processing (NLP) kann helfen, einen schnellen Überblick über das heutige Portfolio an Kundenanschreiben zu erhalten und Auffälligkeiten aufzudecken.

Durch die KI-basierten Analysen lassen sich konkrete Ansatzpunkte im Portfolio identifizieren: Wo gibt es inhaltliche Überschneidungen? Wo bestehen womöglich Redundanzen? Wie komplex und verständlich sind die einzelnen Anschreiben? Wie lassen sich die unterschiedlichen Anschreiben inhaltlich clustern?

Auswahl möglicher Analysen in "Mit KI zu einer effizienten Kundenkommunikation"Abbildung 1: Auswahl möglicher Analysen

Grundsätzlich sind verschiedene Analysen der Kundenkommunikation mit unterschiedlichen Schwerpunkten zur ganzheitlichen Betrachtung des Ist-Portfolios denkbar. Eine mögliche Auswahl erfolgt dabei individuell und je nach Zielsetzung.

In Abbildung 1 können beispielhafte Ansatzpunkte entnommen werden mit dem Ziel der Reduktion von Varianten oder der Zusammenführung sich überschneidender Schreiben, der Auflösung von Redundanzen, der Reduktion von Satzlänge und der Vermeidung von Schachtelsätzen. Aber auch die Reduktion von Wortlänge und Komplexität sowie die Aufnahme weiterführender Hinweise kann analysiert werden.

Des Weiteren kann die Überprüfung der regulatorischen Erfordernis durch den Einsatz von Algorithmen durchgeführt werden. Die Verwendung von unnötigen Fachbegriffen und negativen Formulierungen in der Kundenkommunikation kann genauso untersucht und optimiert werden wie die grundsätzliche Optimierung hinsichtlich der Ansprache für den jeweiligen Zielkanal, z. B. für Post oder E-Mail.

In unseren Projekten empfehlen wir eine „sprinthafte“ Herangehensweise mit wöchentlichen Review-Zyklen, um möglichst schnell zu verwertbaren Erkenntnissen zu kommen. Dabei unterscheiden wir grundsätzlich zwischen zwei aufeinanderfolgenden Phasen, wie Abbildung 2 zeigt.

Als Grundlage für die anschließenden Analysen werden die zu betrachtenden Dokumente zunächst zerlegt, vereinfacht oder, sofern erforderlich, mithilfe von OCR ausgelesen. In der Explorationsphase werden dann die in Abbildung 1 aufgeführten Analysen auf das bestehende Portfolio angewendet und erste Erkenntnisse zur Kundenkommunikation abgeleitet.

In der anschließenden Konkretisierungsphase werden die ersten Erkenntnisse vertieft und erhärtet. Warum werden beispielsweise ähnliche Sachverhalte in verschiedenen Anschreiben unterschiedlich formuliert? Folgen die Anschreiben aus Kundensicht immer einer gleichen Logik und bauen inhaltlich aufeinander auf? Welche Gesprächsanlässe lassen sich sinnvoll mit weiterführenden Themen verknüpfen und welche Vertriebsansätze generieren? Mithilfe dieser und weiterer Fragestellungen können konkrete Maßnahmen in der Kundenkommunikation abgeleitet und verdeutlicht werden. Der gesamte Prozess ist durch einen engen Austausch mit dem jeweiligen Fachbereich gekennzeichnet.

Wie lange jede einzelne Phase dauert, ist unter anderem von Umfang und Komplexität der Dokumente abhängig. Erfahrungsgemäß können bereits mit 1–2 Wochen je Phase brauchbare Ergebnisse erzielt werden.

Ein iteratives Sprintvorgehen in "Mit KI zu einer effizienten Kundenkommunikation"Abbildung 2: Ein iteratives Sprintvorgehen, bei dem die Anzahl der Sprints abhängig vom Umfang des Portfolios und von den angestrebten Analysen ist

KI-Algorithmen für die Kommunikationsanalyse

Der Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse des Kundenkommunikationsportfolios wirkt sich im Wesentlichen auf zwei Dimensionen aus: Zum einen lassen sich Effizienz- und Kostenpotenziale durch die Optimierung des Portfolios realisieren. Hier sei beispielsweise auf die Reduktion von Druck- und Portokosten oder die Vermeidung von manuellen Aufwänden im Rahmen der Redaktion und Administration der Schreiben in der Kundenkommunikation hingewiesen. Unsere Projekterfahrung zeigt, dass bis zu 25 % des bestehenden Portfolios aufgrund von Redundanzen wegfallen können.

Zum anderen wirkt sich jede Anpassung am Kommunikationsportfolio direkt auf die Kundenschnittstelle aus und hat somit vertriebliche Relevanz. Eine einheitliche Ansprache und eine Verbesserung der Verständlichkeit zahlen positiv auf das Kundenerlebnis ein.

In einem zweiten Schritt ließen sich mithilfe von Data Analytics gezielt Kundengruppen zu bestimmten Themen und Produkten ansprechen, für die sie besonders empfänglich sind. Im Ergebnis profitieren Kunden von weniger, aber dafür zielgerichteter und verständlicherer Schreiben.

Fazit zum Einsatz von KI in der Kundenkommunikation

Durch die Analyse mit NLP lassen sich konkrete Ansatzpunkte für die Optimierung des Kundenkommunikationsportfolios ableiten, die sich letztlich alle auf ein verbessertes Kundenerlebnis auswirken. Gleichzeitig bietet das vorgestellte Sprintvorgehen die Möglichkeit, binnen kürzester Zeit verwertbare Ergebnisse zu produzieren und diese Erkenntnisse wiederum auf den nächsten Sprint zu übertragen. Auf diese Weise bildet die Analyse eine gute Ausgangsbasis für weitere Optimierungen auf dem Weg hin zu einer modernen und effizienten Kundenkommunikation.

Haben Sie Fragen oder Interesse an einem Austausch zu unseren Erfahrungen? Dann sprechen Sie uns gerne an.

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Omnichannel-Management macht den Unterschied https://bankinghub.de/innovation-digital/omnichannel-management https://bankinghub.de/innovation-digital/omnichannel-management#respond Wed, 10 Feb 2021 23:00:44 +0000 https://bankinghub.de/?p=28915 Ein umfassendes Omnichannel-Management (OCM) wird immer wichtiger. Digitalisierung, Social Media, Big Data und andere innovative Technologien wie z. B. künstliche Intelligenz verändern nachhaltig die Art und Weise, wie Unternehmen heutzutage operieren. Gerade im Retailbanking erwarten Kunden zunehmend einfache, persönliche Interaktionen rund um die Uhr, in Echtzeit und unabhängig von einem bestimmten Vertriebskanal. Neben den traditionellen Kontaktpunkten wie dem Filialnetz oder Telefon suchen die Kunden zunehmend den Zugang über Internet, mobile Apps und Social Media.

Das Omnichannel-Management bezeichnet die synergetische Planung und Steuerung all dieser Kundenkontaktpunkte mit dem Ziel, das Kundenerlebnis und den Unternehmenserfolg über alle Kanäle, Produkte und Prozesse hinweg zu optimieren.

Im Folgenden erfahren Sie, welche Vorteile Omnichannel-Management bietet und wie Sie die wichtigsten Herausforderungen bei der Umsetzung lösen:


 


Omnichannel-Management verschafft Vorteile – OCM-Vorreiter aller Branchen erzielen überlegene Kapitalmarktperformance

Der OCM-Gedanke hat sich seit ca. 2014 erfolgreich in vielen Industrien etabliert. Unternehmen wie Apple, Nike, Grainger, Singapore Airlines und andere haben nicht nur bewiesen, dass OCM ein branchenunabhängiges Thema ist, sondern auch, dass ein erfolgreicher Einsatz mit Fokus auf den Kundenbedürfnissen zu einer deutlichen Steigerung des Erfolgs führen kann.

Betrachtet man neun Beispiele führender OCM-Vorreiter[1] aus verschiedenen Branchen und deren Kapitalmarktperformance im Vergleich zum MSCI World seit 2010, so ist eine klare Outperformance zu erkennen. Diese hat ab 2014, dem Zeitpunkt der Dissemination von OCM, deutlich an Fahrt gewonnen. Der nach Marktkapitalisierung gewichtete Total Shareholder Return der OCM-Vorreiter stieg von 2014 bis Ende 2020 um +602 %, der des MSCI World im gleichen Zeitraum nur um +99 % (siehe Abbildung 1).

Kapitalmarktperformance der OCM-Vorreiter im Vergleich zum MSCI World im Artikel "Omnichannel-Management macht den Unterschied"Abbildung 1: Kapitalmarktperformance der OCM-Vorreiter im Vergleich zum MSCI World

Der positive Einfluss von OCM auf den Erfolg dieser innovativen Unternehmen hat eine große Zahl von Nachahmern auf den Plan gerufen, die die Konzepte kopieren und auf andere Branchen übertragen.

OCM im Banking ist eine Erfolgsgeschichte – OCM-Vorreiter haben bessere Net Promoter Scores (NPS) und höhere Ertragswachstumsraten

Eine der Branchen, die auch aufgrund des veränderten Kundenverhaltens seit 2015 mit der Einführung von OCM-Konzepten begonnen haben, ist die Bankenbranche. Wie OCM in der Bankenbranche zum Einsatz kommt, beschreibt der BankingHub-Artikel „Omnichannel-Banking und die Auswirkungen auf das Bankmanagement“:

Der Artikel hebt die besondere Bedeutung von OCM in einer Welt der Digitalisierung und Kundenzentrierung hervor und liefert Einblicke in eine Studie unter führenden europäischen Banken in Bezug auf den Reifegrad in fünf Dimensionen: Omnichannel-Strategie, Kundenfokus, Steuerungsmodell & KPI, Organisation sowie Technologie & Infrastruktur. Insgesamt zeigt die Studie, dass die meisten Banken einen mittleren Reifegrad im Omnichannel-Management aufweisen, es allerdings eine breite Streuung nach oben und unten gibt.

Es bleibt jedoch die Frage, ob die Banken, die in Bezug auf OCM das Feld anführen, finanziell erfolgreicher sind. Zur Beantwortung dieser Frage wurde eine Analyse der globalen Top-100-Banken nach Marktkapitalisierung im Hinblick auf ihren Net Promoter Score, ihr Ertragswachstum und ihren OCM-Reifegrad durchgeführt. Die Studie zeigt, dass OCM-Vorreiter deutlich häufiger NPS-Werte über dem Landesdurchschnitt haben als OCM-Nachzügler, was auf einen klaren Zusammenhang zwischen erfolgreichem OCM und Kundenzufriedenheit schließen lässt. Darüber hinaus sind OCM-Vorreiter zumeist in der Lage, ihre regionalen Mitbewerber in Bezug auf das durchschnittliche BIP-bereinigte Ertragswachstum (2015 bis 2019) klar zu übertreffen (siehe Abbildung 2).

Net Promoter Scores und BIP-bereinigte Ertragswachstumsraten im Artikel "Omnichannel-Management macht den Unterschied"Abbildung 2: Net Promoter Scores und durchschnittliche BIP-bereinigte Ertragswachstumsraten der globalen Top-100-Banken

Besonders im europäischen Retailbanking müssen die Banken einem erheblichen Ertragsdruck standhalten und brauchen dringend Lösungen, um der Abwärtsspirale zu entkommen. Für die 19 europäischen Banken unter den globalen Top 100 wurde deshalb detailliert die Ertragsentwicklung im Privatkundengeschäft anhand individueller Segmentberichte analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die durchschnittlichen BIP-bereinigten Ertragswachstumsraten der OCM-Vorreiter im Retailbanking von 2015 bis 2019 mit -0,2 % nahezu stabil waren, während die OCM-Nachzügler im gleichen Zeitraum einen durchschnittlichen Ertragsrückgang von -2,1 % verzeichneten (siehe Abbildung 3).

Durchschnittliche BIP-bereinigte Ertragswachstumsraten im Artikel "Omnichannel-Management macht den Unterschied"Abbildung 3: Durchschnittliche BIP-bereinigte Ertragswachstumsraten im Privatkundengeschäft der europäischen Banken aus der globalen Top-100-Stichprobe

Letztlich kann die Frage, ob OCM die finanzielle Outperformance im Bankensektor antreiben kann, mit einem klaren Ja beantwortet werden.

Kein „One size fits all“-Ansatz bei der OCM-Implementierung – unterschiedliche Erfolgsmuster zu beobachten

Es gibt keine allgemeingültige Erfolgsformel für die Omnichannel-Management-Implementierung in einer Bank. Spezifische Rahmenbedingungen und die DNA der Bank sind stets zu berücksichtigen. Je nach strategischer Positionierung können sich erfolgreiche OCM-Implementierungsgeschichten deutlich unterscheiden, wie die beiden Fälle der singapurischen DBS Bank und der Lloyds Banking Group zeigen.

Lloyds als ehemalige traditionelle „Brick and Mortar“-Bank bedient heute ihren vielfältigen Kundenstamm mit einem Multimarken-, Multikanal-Kundenangebot und einem datenzentrierten Kundenerlebnis. Anstatt für „digital only“- entschied sich Lloyds frühzeitig für eine „digital first“-Strategie: Traditionelle Filialen bleiben eine wichtige strategische Ergänzung zum Angebot an digitalen Kanälen und sind nahtlos in die Customer Journey integriert. Ein Erfolgstreiber der OCM-Einführung bei Lloyds war das stringente Projektmanagement der Transformation mit einer generalstabsmäßigen Planung, klaren Zielen und einer gemeinsamen Vision. Es wurde ein Mehrjahresplan mit spezifischen Zielen aufgestellt und dessen Einhaltung fortwährend mittels Monitoring überwacht – hinsichtlich Plan und Zielen hat Lloyds eine Punktlandung geschafft.

Bei der DBS Bank ist die Kundenzentrierung tief in DNA und Strategie verankert. Sie hat ein offenes Ökosystem mit der größten Anzahl offener APIs unter allen Banken weltweit geschaffen und bietet eine nahtlose Customer Journey für ihre Bankprodukte, bei der sämtliche Kundenbedürfnisse abgedeckt sind. Im Gegensatz zu Lloyds setzte die DBS Bank auf „digital only“ und bettete physische Kanäle nur dann in die Prozesse ein, wenn dies zwingend erforderlich war.

Drei Hauptelemente stechen als Treiber für den OCM-Erfolg der DBS Bank hervor. Erstens eine gelungene Harmonisierung der Kanäle: Der DBS Bank gelingt es, identische Sichten auf Kundengeräten und den Front- und Backend-Systemen der Bankmitarbeitenden zu schaffen, Angebote und Werbeaktionen aus mehreren Kanälen in die Banking-App zu integrieren und ihre Filialen zu zentralen „Pickup-Points“ im Rahmen relevanter Customer Journeys auszubauen. Zweitens werden den Kunden erweiterte Angebote unterbreitet – interne Data-Science-Teams entwickeln Algorithmen, um Empfehlungsmodelle auf jede Kundengruppe anzuwenden und so relevante Inhalte und Angebote zu entwickeln.

Als weitere Erfolgsfaktoren für die Transformation der DBS Bank sind nicht zuletzt eine klare Vision, der „tone from the top“ und ein Management, das seiner Vorbildfunktion gerecht wird, auszumachen. Zu Beginn der Transformation wurden zehn Leitprinzipien definiert, die als Vorgabe für jede Entscheidung dienten. Zu diesen Prinzipien gehörte das Postulat „keine Filialen“ und gleichzeitig „keine Entlassungen“, das dafür sorgte, dass die Mitarbeitenden diesen Wandel aktiv unterstützten.

Mehr Details zur DBS Bank finden Sie auch im spannenden Artikel „Die Bank, die sich als Big Tech ausgibt“ (hinter der Paywall der Börsen-Zeitung ). Im Artikel teilen Laura Pfannemüller und Axel Sarnitz, Senior-Managerin und Partner bei zeb,  ihre Eindrücke von einem Vor-Ort-Besuch in Singapur.

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Im Bankwesen ist die Lösung von vier zentralen Herausforderungen bei der Implementierung von Omnichannel-Management entscheidend

Wie diese beiden Beispiele zeigen, gibt es nicht den einen OCM-Ansatz, der im Banking stets zum Erfolg führt – ob ein „digital only“- oder „digital first“-Grundsatz angewendet wird, hat keinen Einfluss auf den Erfolg der Transformation in Richtung Kundenzentrierung.

In unseren Gesprächen und Projekten mit Kunden stellen wir typischerweise fest, dass es vier Fallstricke gibt, mit denen Banken konfrontiert sind, wenn sie ihre OCM-Reise beginnen – die Bewältigung dieser Herausforderungen ist eine Voraussetzung für den Erfolg:

  1. Kundenzentrierung: Ein klarer Fokus auf das Kundenerlebnis entlang der gesamten Customer Journey ist entscheidend. Der reine Verkauf eines bestimmten Produkts sollte nicht im Mittelpunkt stehen – dieser wird vielmehr zum Nebeneffekt einer optimal gestalteten Customer Journey.
  2. Organisation: Synergien zwischen den Kanälen sind zu fördern – eine Silo-Organisation der verschiedenen Kanäle behindert die Bereitstellung eines nahtlosen Kundenerlebnisses.
  3. Technische Infrastruktur: Der Aufbau einer vernetzten und leicht zugänglichen digitalen Infrastruktur zugeschnitten auf die Kundenbedürfnisse ist entscheidend – die Integration bzw. der Ersatz von Altsystemen stellt oftmals eine große Herausforderung dar.
  4. Steuerung: Eine kundenzentrierte Strategie kann nur umgesetzt werden, wenn die Kundenzentrierung in der Banksteuerung verankert ist. Neben outputorientierten KPIs für kundenverantwortliche Bereiche sind inputorientierte KPIs für verschiedene Kanäle in der Customer Journey maßgebend – weitere Details finden sich auch im BankingHub-Artikel:

Über die letzten fünf Jahre hinweg haben wir Banken auf ihrem Weg in Richtung Kundenzentrierung und OCM aktiv unterstützt. Wenn Sie mehr über OCM erfahren möchten oder darüber, wie wir Sie auf Ihrer Transformationsreise unterstützen können, wenden Sie sich gerne an einen der Autoren.

 

[1] Apple, Netflix, Nike, Target, Amazon, Grainger, Walmart, Deutsche Telekom und Singapore Airlines.

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Asset Allocation in Zeiten von COVID-19 https://bankinghub.de/banking/research-markets/asset-allocation-covid-19 https://bankinghub.de/banking/research-markets/asset-allocation-covid-19#respond Tue, 09 Feb 2021 23:00:01 +0000 https://bankinghub.de/?p=28729 Seit März 2020 hat die Coronakrise das wirtschaftliche Leben und die Finanzmärkte fest im Griff. Bei vielen Regionalbanken haben die Auswirkungen deutliche Spuren in der Asset Allocation der Eigenanlagen hinterlassen. zeb hat dies zum Anlass genommen, die betriebswirtschaftlichen und prozessualen Auswirkungen auf die Depot-A-Anlagen von deutschen Sparkassen und Genossenschaftsbanken während der Krisenmonate im zweiten Quartal 2020 tiefer zu beleuchten.

An der Umfrage zur Asset Allocation haben mehr als 30 Regionalbanken mit einer über alle Institute hinweg durchschnittlichen Bilanzsumme von ca. 4,1 Mrd. EUR und einem Eigenanlagenanteil in einer Bandbreite von ca. 15 % bis ca. 50 % der Bilanzsumme teilgenommen. Etwa 80 % der Institute gaben zudem an, über mindestens einen Spezialfonds zu verfügen.

Im Einzelnen wurden in der Umfrage folgende Themenstellungen zu den Auswirkungen auf die Asset Allocation der Regionalbanken adressiert:


 


Auswirkungen auf die Bewertungsergebnisse der Regionalbanken und kurzfristige Maßnahmen

Die Auswirkungen der COVID-19-Krise auf das Bewertungsergebnis der befragten Institute für das Jahr 2020 werden insgesamt unterschiedlich beurteilt. Wie die Ergebnisse zeigen, gaben ca. 65 % der Institute an, dass sie kaum spürbare Bewertungseffekte bei den Eigenanlagen erwarten. 31 % der Teilnehmenden sprachen hingegen von Bewertungseffekten bis zu 0,20 % bezogen auf die durchschnittliche Bilanzsumme (DBS), und 4 % rechnen mit deutlicheren Bewertungseffekten von bis zu 0,50 % der DBS (vgl. Abbildung 1). Gegenüber den Vorjahren stellt dieses Ergebnis für Regionalbanken insofern eine zusätzliche Belastung dar, als das Bewertungsergebnis aus Wertpapieren in den vergangenen Jahren in den meisten Instituten kaum ausgeprägt bzw. aufgrund der guten Kapitalmarktentwicklung sogar positiv war.

Prognostizierte Auswirkungen von Corona auf das Bewertungsergebnis Wertpapiere im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 1: Prognostizierte Auswirkungen von Corona auf das Bewertungsergebnis Wertpapiere

Differenzierter wird das Bild, wenn zusätzlich die kurzfristigen Maßnahmen während der Krisenmonate betrachtet werden. Wie in Abbildung 2 erkennbar, haben die befragten Institute auf die Verwerfungen am Kapitalmarkt unterschiedlich reagiert. Einheitliche Strategien über alle Institute hinweg sind nicht zu beobachten („passive“ Buy-and-hold-Strategie von ca. 1/3 der Institute, „aktives“ Handeln über den Verkauf von Wertpapieren (27 %), den Ausbau von Risikopositionen (22 %) oder die Nutzung von Absicherungsinstrumenten (19 %)).

Zudem haben die verfolgten Strategien unterschiedliche Auswirkungen auf die erwarteten Bewertungsergebnisse. Während lediglich 23 % der Institute, die konsequentes buy and hold verfolgten, mit negativen Bewertungsergebnissen rechnen, erwarten die Institute mit aktiven Strategien deutlich höhere Belastungen aus dem Depot A. (vgl. Abbildung 2).

Anteil und Nutzen unterschiedlicher Maßnahmen im Vergleich im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 2: Anteil und Nutzen unterschiedlicher Maßnahmen im Vergleich

Implikationen aus Spezialfondsanlagen und Fondspreisuntergrenzen

Wie oben bereits erläutert, verfügt der Großteil der befragten Institute (ca. 80 %) über einen Spezialfonds, dessen durchschnittlicher Anteil am Depot-A-Volumen ca. 30 % beträgt. Die Umfrageergebnisse zeigen, dass weder nennenswerte Unterschiede bzgl. der erwarteten Belastungen durch das Bewertungsergebnis Wertpapiere bestehen noch Abweichungen mit Blick auf die getroffenen Maßnahmen gegenüber den Häusern ohne Spezialfondsanlagen zu beobachten sind.

Weiterhin ist erkennbar, dass die deutliche Mehrheit der befragten Institute mit der Krisenkommunikation der Fondsmanager/-innen im betreffenden Zeitabschnitt Q2 2020 insgesamt zufrieden war (ca. 85 %) – trotz der Tatsache, dass bei ca. 70 % der Institute mit einer Fondsuntergrenze (bei ca. 50 % der Häuser definiert) der vereinbarte Schwellwert infolge des massiven COVID-Marktstresses unterschritten wurde.

Überblick Spezialfonds im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 3: Überblick Spezialfonds

Die Unterschreitung der Fondspreisuntergrenze führt zudem bei ca. 75 % der betreffenden Institute dazu, dass negative Bewertungsergebnisse erwartet werden. Im Vergleich dazu waren negative Bewertungseffekte bei Instituten ohne vereinbarte Fondspreisuntergrenze seltener zu beobachten. Aus Anlegerperspektive gilt folglich, gerade in Stresssituationen Fondspreisuntergrenzen zu hinterfragen und den Einsatz und die Ausgestaltung sehr bewusst zu gestalten. Strategien wie z. B. ein Buy-and-hold-Konzept mit einer ggf. konservativeren Portfoliostruktur, die im Einklang insbesondere mit der Risikotragfähigkeit steht und durchgehalten werden kann, könnten eine sinnvolle Alternative darstellen.

Fondspreisuntergrenze und Bewertungseffekt im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 4: Fondspreisuntergrenze und Bewertungseffekt

Prozessuale Anpassungen in der Depot-A-Steuerung der Regionalbanken

Im Rahmen der Umfrage wurden die Teilnehmer zudem zu kurzfristigen prozessualen Veränderungen durch COVID-19 befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass die befragten Institute insbesondere die Anforderungen an ihr Reporting in der Krise deutlich erhöht haben. Insbesondere wurden verkürzte Reportingintervalle eingeführt und ein verstärkter Kontakt zu den Asset Managern gesucht.

Temporäre Veränderungen im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 5: Temporäre Veränderungen

Bei einer differenzierten Betrachtung „aktiver“ und „passiver“ Institute hinsichtlich der vorgenommenen Prozessumstellungen wird sichtbar, dass erstere neben verkürzten Reportingzyklen und stärkerer Kommunikation mit den Asset-Manager/-innen zusätzlich das Research intensiviert und die strategische Asset Allocation außerplanmäßig geprüft haben. Passive Institute mit einer Buy-and-hold-Strategie haben den Fokus eher auf eine Anpassung der relevanten Limite gelegt.

Vergleich operativer Maßnahmen aktiver und passiver Institute im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 6: Vergleich operativer Maßnahmen aktiver und passiver Institute

Implikationen für die zukünftige Ausrichtung mit Blick auf die Asset Allocation

Mit Blick auf mögliche, durch COVID-19 getriebene Strukturveränderungen in der Depot-A-Allokation zeigen die Umfrageergebnisse keine eindeutigen Aussagen. Zwar erwarten etwa zwei Drittel der Banken langfristige Veränderungen in der Asset Allocation als Folge der COVID-19-Pandemie. Hinsichtlich konkreter Anpassungen beziehen allerdings nur vereinzelte Institute klare Position (z. B. mit Blick auf Anpassungen von Gewichtungen der Assetklassen oder die Aufnahme neuer Assetklassen zur Stärkung der Diversifikation).

Erwartungen bzgl. langfristiger Veränderungen in der Asset Allocation im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 7: Erwartungen bzgl. langfristiger Veränderungen in der Asset Allocation

Dieses Bild bestätigt sich auch durch die Einschätzung der Institute hinsichtlich der Auswirkung von COVID-19 auf die Attraktivität verschiedener Assetklassen. Die aufgrund des Niedrigzinsniveaus und Ertragsdrucks neben Aktien zunehmend im Vordergrund stehenden Real Assets (wie z. B. Immobilien, Private Equity oder Infrastrukturinvestitionen) werden von einer Mehrzahl der befragten Institute als unverändert attraktiv eingeschätzt und weiterhin gefragt sein. In Bezug auf Anleihen wird die Attraktivität zumindest bei Titeln hoher Bonität und High Yields zurückhaltender beurteilt, was auf das weiter gesunkene Zinsniveau (Anleihen hoher Bonität) bzw. den krisenbedingten Druck auf die Credit Spreads (High Yields) zurückzuführen ist. Ein langfristiger, struktureller COVID-19-Einfluss ist an dieser Stelle aus den Rückmeldungen nicht herauszulesen.[1]

Auswirkung COVID-19 auf die Attraktivität verschiedener Assetklassen im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 8: Auswirkung COVID-19 auf die Attraktivität verschiedener Assetklassen

Abschließend wurden die Institute hinsichtlich ihrer Meinung zum Einfluss von COVID-19 auf die Bedeutung von Nachhaltigkeitsaspekten in der Depot-A-Allokation befragt. An dieser Stelle hat zwar ein Großteil der Institute erklärt, dass das Thema Nachhaltigkeit in der Depot-A-Steuerung an Bedeutung gewinnen wird. Allerdings wurde zusätzlich angemerkt, dass diese Einschätzung auch ohne COVID-19 erfolgt wäre. Es kann daher konstatiert werden, dass COVID-19 lediglich ein weiterer Beschleuniger dieses Trends ist.

Bedeutungsgewinn nachhaltiger Anlagekonzepte im Depot A durch COVID-19 im Artikel "Asset Allocation in Zeiten von COVID-19"Abbildung 9: Bedeutungsgewinn nachhaltiger Anlagekonzepte im Depot A durch COVID-19

Fazit zur Asset Allocation der Regionalbanken in Zeiten von COVID-19

Die Umfrage zeigt insgesamt, dass die befragten Sparkassen und Volksbanken betriebswirtschaftlich unterschiedlich von der Krise im Frühjahr 2020 betroffen waren und vor diesem Hintergrund auch heterogene Bewältigungsstrategien gewählt haben.

Insgesamt lassen sich fünf Tendenzen festhalten:

  1. Zyklisches Handeln im Sinne aktiver Verkäufe von Wertpapieren war in der Krise nicht zielführend und resultierte häufig in negativen Bewertungseffekten – die besten betriebswirtschaftlichen Ergebnisse wurden mit buy and hold erzielt.
  2. Fondspreisuntergrenzen als ein zentrales Instrument der Risikosteuerung in Spezialfonds haben sich in der Krise häufig nicht bewährt und sind zumindest konzeptionell zu überprüfen.
  3. Qualitative prozessuale Elemente im Investment- und Risikosteuerungsprozess (insbesondere kürzere Reportingzyklen und engere Kommunikation mit den Spezialfondsmanagern und ‑managerinnen) wurden von vielen Instituten systematisch genutzt. Dies scheint ein Indiz dafür zu sein, dass Banken aus früheren Krisen gelernt und ihre „Notfallpläne“ ergänzt haben.
  4. Von den meisten Instituten werden Veränderungen in der Asset Allocation erwartet, die allerdings aktuell noch nicht spezifiziert werden können – bereits eingesetzte Tendenzen zur weiteren Stärkung der Diversifikation insbesondere über Real Assets werden sich aber fortsetzen.
  5. Der grundsätzliche Trend zu einer nachhaltigen Portfolioausrichtung hat unverändert Bestand.

[1] IG = Investment Grade

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Finanzierungsplattform fundingport: Erneuerbare Energien im Fokus https://bankinghub.de/blog/finanzierungsplattform-erneuerbare-energien https://bankinghub.de/blog/finanzierungsplattform-erneuerbare-energien#respond Mon, 08 Feb 2021 23:00:51 +0000 https://bankinghub.de/?p=28706 Das Unternehmen fundingport besteht seit 2019 und vereinfacht die Zusammenarbeit, indem Projektentwickler/-innen, Kreditgeber, Investierende und PPA-Abnehmer in einer Plattform vereint werden. Wir hatten die Gelegenheit mit Maria Starke (Managing Director der fundingport GmbH) über das Geschäftsmodell und das Projektportfolio mit dem Fokus „Erneuerbare Energien“ der Finanzierungsplattform zu sprechen:


 


Hallo Maria, wir freuen uns sehr über das gemeinsame Interview. Seit 2019 ist fundingport am Markt vertreten. Bitte erklär uns in diesem Zusammenhang Euer Geschäftsmodell. Uns interessiert dabei insbesondere Eure „Matching-Engine“ sowie der damit verbundene Finanzierungsprozess.

fundingport ist eine Finanzierungsplattform mit den drei Produkten Erneuerbare Energien, Unternehmensfinanzierung und Kreditservices („Agency“). fundingport „matcht“ Qualitätskunden und ‑projekte mit Kapitalgebern. Die Matching-Kriterien basieren auf unserer Erfahrung im Bereich Unternehmens- und Projektfinanzierung. Die Kriterien werden beim Onboarding der Kapitalgeber erfasst, sodass die Ablehnungsquote maßgeblich sinkt.

Wie sieht ein typisches Projekt im Regenerative Energien (RE)-Sektor aus, das über fundingport realisiert wird?

Kunden oder deren Finanzierungsberater suchen für ein Projekt in Deutschland oder im Ausland Banken, die ihre Projektfinanzierung zu optimalen Konditionen anbieten. Da weltweit Einspeisevergütungen und Direktstromabnahmeverträge sinken, ist es wichtig, die besten Konditionen in der Finanzierung zu erzielen.

Denn auch wenn die meisten unserer Kunden einen Beitrag zur nachhaltigen Gestaltung der Welt leisten wollen, ist dennoch eine adäquate Rendite für das aus der Planungs-, Bau- und Betriebsphase resultierenden Risiko und Investment wichtig.

In der Renditeberechnung spielen die Finanzierungskonditionen eine wichtige Rolle – zum Beispiel: Je weniger Eigenkapital ich als Projektentwickler einsetzen muss, umso mehr Projekte kann ich realisieren. Aber auch: Umso effizienter der Finanzierungsprozess läuft, umso mehr Zeit haben Projektentwickler für ihr Kerngeschäft – Projekte zu entwickeln.

Bezugnehmend auf das Projektportfolio der Finanzierungsplattform fundingport – setzt ihr bestimmte Schwerpunkte innerhalb der einzelnen Segmente (z. B. Wind, Solar, Biomasse etc.)? Gibt es Unterschiede im Projektablauf bzw. Finanzierungsprozess?

Alle fundingport-Produkte richten sich am Kunden aus. Da Wind- und Solarprojekte im OECD-Raum noch dominant sind, findet man sie auch auf der Plattform am häufigsten. Der größte Unterschied im Finanzierungsprozess liegt für die Bank im Vergütungsregime. Direktstromabnahmeverträge sind komplexer in der Einwertung, und wir empfehlen daher bei der Angebotsfrist auf der Plattform mehr Zeit einzuräumen. EEG-Projekte können recht schnell bewertet werden, und Angebote auf der Plattform sind schneller verfügbar.

Die fundingport GmbH ist ein Tochterunternehmen der Hypoport SE. In diesem Zusammenhang gehört fundingport mit dem Finanzierungsmarktplatz und der Beratung für Firmenkunden (Corporate Finance) zum Segment Kreditplattformen in der Hypoport SE. Inwieweit profitiert Ihr von diesem Know-how und Netzwerk – insbesondere mit Blick auf die weitere Entwicklung von fundingport?

Wir profitieren in jeder Hinsicht von Hypoport als Deutschlands ältestem FinTech. Von unserer Schwester Europace haben wir gelernt, die richtigen Dinge zu tun und frühe Fehler zu vermeiden. Europace vernetzt über 750 Partner aus Banken, Versicherungen und Finanzvertrieben und generiert über 35.000 Transaktionen mit einem Volumen von über 7 Mrd. EUR – monatlich. Und das schon seit mehr als 20 Jahren und für mittlerweile 30.000 Nutzer. Zudem steht uns Hypoport mit Know-how in allen Bereichen zur Verfügung, und wir können Stabsstellen nutzen, um uns selbst auf unser Kerngeschäft konzentrieren zu können.

Zum Ende des letzten Jahres wurde bekannt, dass der Mittelstands- und Fördermittelspezialist IKB Deutsche Industriebank AG mit Hypoport eine Kooperation abschließt – Fokus hier auf der Zusammenarbeit im Rahmen mit der Corporate-Finance-Plattform fundingport. In diesem Zusammenhang ergeben sich für uns die folgenden Fragen: Was waren die Gründe für diese strategische Zusammenarbeit? Welche Kompetenzen trägt die IKB zur Weiterentwicklung der Finanzierungsplattform bei?

Im Rahmen der Zusammenarbeit will die IKB einen neuen Vertriebskanal erschließen und ein signifikantes Volumen an qualitativ hochwertigen Unternehmensfinanzierungen über die Plattform fundingport anbieten. Zudem wird die IKB ihre Kreditprozess- und Fördermittelexpertise in die Kooperation einbringen, sodass fundingport nah am Markt eine digitale Plattform dafür bauen kann. Das auf der Plattform angebotene Volumen der IKB ist gut strukturiertes Neugeschäft, wovon auch andere Kapitalgeber profitieren.
 

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Gibt es generell Kooperationen mit klassischen Banken oder Förderbanken bei den durch Euch strukturierten Finanzierungen? Wie Blickt Ihr auf „den Bankenmarkt“?

Unser Ziel ist es, ein starkes Kapitalgebernetzwerk auf der Plattform aufzubauen, damit jeder Kunde die passenden Kapitalgeber finden kann. Fördermittel spielen dabei eine große Rolle. Im „Fördermitteldschungel“ wollen wir Beratern und Kunden den Finanzierungsalltag erleichtern und über bestehende und neue Schnittstellen die Auswahl von passenden Fördermitteln vereinfachen. Hierbei freuen wir uns über die Offenheit der großen Förderinstitute.

Um den Finanzierungsprozess insgesamt effizienter zu gestalten, wollen wir aber auch in Bereichen wie bspw. KYC und Jahresabschlussdigitalisierung mit den besten Anbietern kooperieren, damit sich die Zeit bis zur Kreditgenehmigung reduziert.

Mit dem Ziel, den stark fragmentierten sowie intransparenten Finanzierungsprozess zu vereinfachen, wie gestaltet sich die aktuelle sowie zukünftige Wettbewerbssituation von fundingport am Markt? Was sind Eure Wettbewerbsvorteile gegenüber aktuellen bzw. zukünftigen Wettbewerbern?

Wettbewerb belebt das Geschäft, und umso mehr Player am Markt dazu beitragen, Zukunftsprojekte von Unternehmenskunden schneller zu realisieren, desto besser. Mit dem Produkt „Erneuerbare Energien“ sind wir einer der wenigen Anbieter am Markt. Zudem konzentrieren wir uns vor allem bei Unternehmenskrediten auf große Kredite über 5 Mio. EUR. Bisher wurde der Markt eher im kleineren gewerblichen Segment von FinTechs bearbeitet.

Wir sind zudem eine unabhängige Vermittlungsplattform und haben keinen Fonds mit vorgegebenen Konditionen hinter uns. Multi-User zu Multi-Lender trifft es wohl am besten.

Wie schätzt Du generell den Sektor für erneuerbare Energien mit Blick auf die nächsten fünf Jahre ein? In welchen Bereichen entstehen aus Deiner Sicht hier weitere Geschäftspotenziale?

Wir rechnen mit einer „Rückkehr“ der Biomasse. Nachdem die Technologie in frühen Jahren noch nicht ausgereift war, haben sich viele Banken und Investoren die Finger verbrannt. Heute gibt es aber tolle Technologien und fähige Entwickler und Betreiber, die das Risiko minimieren.

Wir hoffen auch, dass es mehr kombinierte Wasserstoffprojekte (bspw. mit Windprojekten) geben wird, und freuen uns, dass die deutsche Wasserstoffinitiative vor allem während Corona maßgeblich vorangekommen ist.

Auch wenn das Ausschreibungssystem in Deutschland zwischenzeitlich zu einer Reduzierung der zugebauten Kapazität am Markt geführt hat, sehen wir hier eine Erholung. Zudem entsteht mit der Offenheit für Direktstromabnahmeverträge (PPAs) von Energieversorgern und Industrieunternehmen ein weiterer Abnahmeweg vor allem für größere Projekte, die es heutzutage in der Ausschreibung schwerer haben.

Was sind mittel- bis langfristig Eure nächsten Meilensteine der Finanzierungsplattform fundingport?

Mit den drei Produkten Erneuerbare Energien, Unternehmensfinanzierung und Agency haben wir uns für 2021 und 2022 bereits einiges vorgenommen. Ziel ist, dass alle drei erfolgreich den Markteintritt schaffen.

Zudem wollen wir im Bereich Erneuerbare Energien den gesamten Prozess nach der Projektentwicklung unterstützen und auch PPA-Offtaker, Investoren, Versicherungen und Due-Diligence-Anbieter mit Projekten „matchen“.

Maria – vielen Dank für das Interview und die spannenden Einblicke!


 

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Dynamic Risk Management Accounting: Empfehlungen https://bankinghub.de/banking/steuerung/dynamic-risk-management-empfehlungen https://bankinghub.de/banking/steuerung/dynamic-risk-management-empfehlungen#respond Wed, 03 Feb 2021 23:00:00 +0000 https://bankinghub.de/?p=28629 Im Fokus des dritten und letzten Teils der Artikelserie steht die potenzielle Wirkung von Dynamic Risk Management Accounting auf das Eigenkapital und die Vereinbarkeit mit unterschiedlichen Ansätzen im Zinsrisikomanagement. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für den Umgang mit Dynamic Risk Management Accounting abgeleitet.

Der dritte Teile zu Dynamic Risk Management Accounting im Überblick:


 


Wirkung von Dynamic Risk Management Accounting auf das Eigenkapital

Im Dynamic Risk Management Accounting werden die Grundgeschäfte weiterhin zu fortgeführten Anschaffungskosten bilanziert. Ein Ausweis der Veränderung des Hedge Fair Value in der GuV – wie im Portfolio Fair Value Hedge Accounting (PFVHA) unter IAS 39 – erfolgt nicht mehr. Vielmehr werden die Dirty-Fair-Value-Änderungen der Sicherungsgeschäfte über das sonstige Ergebnis – bei perfektem Angleich – vollständig in das Eigenkapital gebucht.

Die Zinsabgrenzungen der Sicherungsinstrumente werden periodengerecht aus dem sonstigen Ergebnis in die GuV reklassifiziert, um das Nettozinsergebnis zu stabilisieren (vgl. Artikel 1 der Serie zur Methodik des Dynamic Risk Management).

Die Clean-Fair-Value-Schwankungen verbleiben im sonstigen Ergebnis und wirken sich auf das Eigenkapital aus. Im Gegensatz zum PFVHA werden die Fair-Value-Änderungen des Sicherungsinstruments folglich nicht durch gegenläufige Hedge-Fair-Value-Änderungen des Grundgeschäfts in der GuV kompensiert. Die Fair-Value-Änderungen der Sicherungsinstrumente wirken sich somit zwar nicht auf die GuV aus, sind aber eigenkapitalwirksam.

Abbildung 1[1]zeigt eine Analyse der Fair-Value-Änderungen von 2017 auf 2018 der in Fair-Value-Hedge-Beziehungen designierten Sicherungsinstrumente in Relation zum Eigenkapital 2018. Dabei wurde angenommen, dass alle in Fair-Value-Hedge-Beziehungen designierten Sicherungsinstrumente gemäß Dynamic Risk Management Accounting mit perfektem Angleich bilanziert werden.

DRM-Eigenkapitaleffekt (in % des Eigenkapitals)Abbildung 1: DRM-Eigenkapitaleffekt (in % des Eigenkapitals)

Die Ergebnisse – Eigenkapitaländerungen in Höhe von bis 6,1 % – legen nahe, dass mit teils signifikanter Eigenkapitalvolatilität zu rechnen ist. Ein Muster bezüglich der Region oder des Geschäftsmodells ist in der Stichprobe nicht erkennbar. Eigenkapitalschwankungen dieser Größenordnung dürften Bilanzlesenden nur schwer vermittelbar sein und verlangen eine zusätzliche Kommunikation und Erläuterung gegenüber den Stakeholdern.

Weiterhin sind zum jetzigen Zeitpunkt die Auswirkungen auf das regulatorisch vorgeschriebene Eigenkapital unklar. Eine Regelung analog zur Cashflow Hedge Reserve (CRR 33(1)(a)), die es erlaubt, die Effekte aus dem Hedge Accounting auf das regulatorische Eigenkapital nicht anzurechnen, wäre aus Anwendersicht wünschenswert.

Vereinbarkeit mit Zinsrisikosteuerung

Banken steuern das Zinsrisiko des Kreditbuchs sowohl periodisch als auch barwertig – regulatorisch ist die Anwendung beider Ansätze durch die Leitlinie Interest Rate Risk in the Banking Book (IRRBB) grundsätzlich vorgeschrieben. Bei einer rein periodischen Steuerung wird das Ziel verfolgt, die Auswirkungen auf die GuV auszusteuern. Hier soll insbesondere der Zinsüberschuss über die Zeit stabil gehalten werden, wobei der Barwert des Zinsbuchs schwankt. Bei einer rein barwertigen Steuerung wird das barwertige Risiko des Zinsbuchs bei einer Veränderung der Zinsstrukturkurve gesteuert, allerdings zum Preis einer höheren Volatilität des Zinsüberschusses.

Eine jeweilige komplette Aussteuerung nach einem Ansatz führt also zu diametralen Ergebnissen im jeweiligen anderen Ansatz. In der Praxis verfolgen die Institute in der Regel ein integriertes Modell, das Aspekte beider Steuerungsarten beinhaltet und Schwankungen der jeweiligen Steuergrößen innerhalb eines festgelegten Intervalls zulässt.

Ein Ziel des IASB ist der sachgemäße bilanzielle Ausweis der Zielerreichung der Zinsrisikosteuerung mit Dynamic Risk Management Accounting. Das IASB hat dabei ein festes Nettozinsergebnis als Ziel des Risikomanagements unterstellt. Mit der Definition des Zielprofils geht die Formulierung eines genauen Zielwerts für das Nettozinsergebnis einher, das über den vom Risikomanagement festgelegten Steuerungszeitraum stabil gehalten werden soll. Damit setzt das DRM implizit eine periodische Zinsbuchsteuerung voraus.

Im Ergebnis bildet das DRM die Zielerreichung einer periodischen Zinsrisikosteuerung durch das Risikomanagement – wie vom IASB intendiert – sachgerecht in der Rechnungslegung ab. In Abbildung 2 ist die Vereinbarkeit von Dynamic Risk Management Accounting bei periodischer Zinssteuerung zusammengefasst.

Dynamic Risk Management Accounting bei periodischer ZinssteuerungAbbildung 2: Dynamic Risk Management Accounting bei periodischer Zinssteuerung

Bei einer barwertigen Aussteuerung wird das Zinsergebnis gerade nicht stabil gehalten. Das Zielprofil mit seinem fixen Nettozinsergebnis für einen bestimmten Steuerungszeitraum wird nur schwerlich festzulegen sein. Zudem bedingt jede Änderung des Zielwerts für das Nettozinsergebnis eine Auflösung und erneute Designation der Hedge-Beziehung.

Der IASB empfiehlt Instituten mit häufig wechselnden Zielwerten des Nettozinsergebnisses auf die Anwendung der neuen Hedge Accounting Vorschriften zu verzichten. In Abbildung 3 ist die Vereinbarkeit bei barwertiger Zinssteuerung zusammengefasst.

Dynamic Risk Management Accounting bei barwertiger ZinssteuerungAbbildung 3: Dynamic Risk Management Accounting bei barwertiger Zinssteuerung

Da schon allein aus regulatorischen Anforderungen sowohl periodische als auch barwertige Ansätze zur Zinsrisikosteuerung angewendet werden müssen, ist die alleinige Fokussierung des IASB auf ein stabiles Nettozinsergebnis als praxisfern zu kritisieren. Institute mit einer stark barwertig ausgerichteten Zinsbuchsteuerung werden das Dynamic Risk Management Accounting in seiner jetzigen Ausgestaltung nicht oder nur sehr bedingt anwenden können.
 

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Handlungsempfehlungen: Dynamic Risk Management Accounting

Vor dem Hintergrund der oben erläuterten Problemfelder sollten potenzielle Anwender des Dynamic Risk Management Accounting jetzt handeln. zeb empfiehlt den Instituten die Durchführung der folgenden Schritte:

  1. Quantifizieren der Eigenkapitalwirkung: Mit welcher Eigenkapitalvolatilität muss gerechnet werden, wenn bestehende Portfolio-Fair-Value-Hedge-Accounting-Beziehungen auf Dynamic Risk Management Accounting umgestellt werden?
  2. Vereinbarkeit mit der Zinsrisikomanagementstrategie: Passt die aktuell für das Zinsbuch verfolgte Risikostrategie zu der Dynamic-Risk-Management-Accounting-Prämisse eines stabilen Nettozinseinkommens?

Mit den institutsspezifischen Antworten auf diese beiden Fragen können dann Handlungsoptionen für die Risikosteuerung und ihre bilanzielle Abbildung abgeleitet werden:

  1. Prüfung von IFRS 9 General Hedge Accounting und der Fair-Value-Option: Gegebenenfalls sind diese Ansätze zielführende Alternativen zur Reduktion von GuV- und Eigenkapitalvolatilität, wenn Portfolio Fair Value Hedge Accounting nicht mehr zur Verfügung steht und der neue Ansatz mit der bestehenden Risikomanagementstrategie nicht vereinbar ist.
  2. Überleitungsmöglichkeiten der Zinsrisikostrategie: Prüfung der Überleitungsmöglichkeiten der Zinsrisikostrategie des Risikomanagements auf ein duales Treasury, bei dem die periodische Aussteuerung des Zinsrisikos unter Berücksichtigung der Dimensionen Kosten und Risikoappetit unter Minimierung von GuV- und Eigenkapitalvolatilität stärker berücksichtigt werden kann.
  3. Auf das IASB einwirken: Dynamic Risk Management befindet sich als Researchprojekt noch in der Entwicklungsphase, sodass alternative Ansätze noch diskutiert werden können. Insbesondere Banken, die am Outreach-Verfahren des IASB teilnehmen, haben die Möglichkeit, frühzeitig die Auswirkungen von Dynamic Risk Management Accounting gegenüber dem Standardsetzer aufzuzeigen. Auch im Rahmen des bislang zeitlich noch nicht definierten Standardsetzungsprozesses besteht die Möglichkeit für Banken und ihre Interessenvertretungen, im Rahmen der Kommentierungsphasen Einfluss zu nehmen.

 


Regulatory Compliance effizient sicherstellen

Behalten Sie den Überblick über die aktuellen regulatorischen Initiativen und ordnen Sie deren Relevanz für Ihr Haus effizient ein:

Zum Regulatory Hub

Auf Anfrage stellen wir Ihnen gerne detaillierte Informationen zum Leistungsumfang sowie einen befristeten Testzugang zu unserem Serviceangebot bereit. Bitte kontaktieren Sie uns unter subscription@regulatory-hub.com.



 

Fazit zum Dynamic Risk Management Accounting

Mit Dynamic Risk Management Accounting, das mittelfristig den Portfolio-Hedge-Accounting-Ansatz nach IAS 39 ablösen soll, hat der IASB ein Hedge-Accounting-Modell vorgeschlagen, das auf Anwenderseite zu Diskussionen führen wird.

Für Finanzinstitute besteht die Notwendigkeit, sich jetzt mit dem Thema auseinanderzusetzen. Die vorgeschlagenen Bilanzierungsregeln weisen in ihrer aktuellen Ausgestaltung klare Problemfelder in Bezug auf unvorhersehbare Eigenkapitalschwankungen sowie die Vereinbarkeit mit einer barwertigen Zinsrisikosteuerung auf.

Banken sollten frühzeitig mit Auswirkungsanalysen beginnen und Mitigationsstrategien entwickeln, wie unerwünschte Nebeneffekte des Dynamic Risk Management Accounting gemildert werden können. Weiterhin besteht die Möglichkeit, sich aktiv im Standardsetzungsprozess für Dynamic Risk Management Accounting einzubringen.

 


Lesen Sie mehr in der Miniserie zu DRM Accounting:


 

[1] IFRS Finanzberichte 2017 und 2018, zeb.

 

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Unternehmenskultur verstehen und verbessern https://bankinghub.de/blog/unternehmenskultur-verstehen https://bankinghub.de/blog/unternehmenskultur-verstehen#respond Sun, 31 Jan 2021 23:00:27 +0000 https://bankinghub.de/?p=28570 Die Unternehmenskultur wird von den Wertvorstellungen, Denk- und Handlungsweisen der Menschen geprägt, die im Unternehmen tätig sind. Wie lassen sich diese Wertvorstellungen zur Organisation erfassen? Wie kann die Unternehmenskultur damit verstanden und verbessert werden? Im nachstehenden Artikel geben wir zur Beantwortung dieser Fragen Einblicke in die Ergebnisse unserer zeb-Kulturanalyse.


 


Unternehmenskultur kurz gefasst

Ziele und Erfassung
„Unternehmenskultur muss … Mittelpunkt marktstrategischer Überlegungen werden“, so der ehemalige Vorstandsvorsitzende der Commerzbank und jetzige Aufsichtsrat der Danske Bank, Martin Blessing. Denn: Die Unternehmenskultur hat eine wichtige strategische Bedeutung für den Wettbewerbserfolg. Sie stellt allerdings auch eine große Herausforderung dar, weil sie nicht leicht zu fassen ist.

Vier betrachtete Dimensionen

In der „Kurzskala zur Erfassung der Unternehmenskultur (KUK)[1]“ wird Unternehmenskultur im Hinblick auf die vier Managementbereiche „Strategie“, „Struktur“, „Führung“ und „Zusammenarbeit“ bewertet.

Abbildung 1 zeigt wesentliche Faktoren, die sich auf diese vier Dimensionen beziehen: Beispielsweise wird der Bereich „Strategie“ in der KUK durch Einschätzungen der Leistungsorientierung, Qualitätsorientierung, Kundenorientierung und Innovationsfreude im Unternehmen abgebildet. Die KUK wurde in wissenschaftlichen Studien entwickelt und in unterschiedlichen Branchen eingesetzt. Sowohl individuelle als auch gruppenbezogene Ergebnisse können mit empirisch ermittelten Normwerten verglichen werden.

Kulturmodell des Kurzfragebogens zur Unternehmenskultur in "Unternehmenskultur verstehen"Abbildung 1: Kulturmodell des Kurzfragebogens zur Unternehmenskultur

Selbsttest zur Erfassung der Unternehmenskultur (KUK)

Wir haben Items und Skalierung der KUK verwendet und – aus technischen Gründen – eine leicht veränderte Version des Fragebogens entwickelt.

Dieser Selbsttest ist seit August 2020 hier für Sie hinterlegt:

Die Befragung erfolgt anonym, die individuelle Auswertung wird direkt zurückgemeldet. Von Anfang August bis Ende November 2020 nahmen 107 Teilnehmerinnen und Teilnehmer eine Kulturanalyse des Unternehmens vor, in dem sie beschäftigt sind. Die Ergebnisse dieser Befragung werden im Folgenden vorgestellt.

 

Orientierung der Unternehmenskultur

Unternehmenskultur: bürokratisch, leistungsorientiert und kooperativ
Nahezu alle Teilnehmenden, nämlich 97 %, attestieren ihrem Unternehmen eine hohe Leistungs- und Qualitätsorientierung, und 63 % der Befragten bewerten die Unternehmensstruktur als bürokratisch-hierarchisch – entsprechend nur 37 % als unbürokratisch und gleichberechtigt. Gleichzeitig nehmen 77 % der Teilnehmenden den Führungsstil in ihrem Unternehmen als vertrauensvoll und transparent wahr, und 73 % der Befragten geben eine ebenfalls vertrauensvolle, kooperative Zusammenarbeit unter den Kolleginnen und Kollegen an (siehe Abbildung 2).

Über- und unterdurchschnittliche KulturmerkmaleAbbildung 2: Über- und unterdurchschnittliche Kulturmerkmale

Eingeschränkt innovativ, partizipativ und transparent
Ein etwas differenzierteres Bild ergibt sich, wenn einzelne Items der Kulturskalen miteinander verglichen werden: So stimmen zwar im Hinblick auf die strategische Ausrichtung der Unternehmen  57 % der Befragten der Aussage zu „Das Unternehmen hat eine hohe Kundenorientierung“, aber nur 38 % der Aussage „Das Unternehmen ist offen gegenüber Neuerungen“.

In Bezug auf Führungsverhalten bejahen 50 % der teilnehmenden Personen die Aussage „Die Führungskräfte setzen großes Vertrauen in die Mitarbeitenden“, allerdings finden nur 28 % die Aussage „Die Mitarbeitenden werden an Entscheidungen beteiligt“ zutreffend.

Hinsichtlich der kollegialen Zusammenarbeit geben 48 % der Befragten ein kooperatives Verhältnis unter Kolleginnen und Kollegen an, gleichwohl finden 22 %, dass sich ihr Unternehmen „durch Einzelkämpfertum auszeichnet“, und 25 % geben an, dass „Konflikte unter den Teppich gekehrt werden“.
 

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Strategie vs. Führung

Ist Führungsarbeit bestimmender für die Unternehmenskultur als die Strategie?
Unsere Daten sprechen eher dagegen: Der Wert in der Skala Strategie sagt die Werte in den anderen Skalen recht gut vorher (46 % korrekt), der Wert in der Skala Führung ist hingegen weniger korrekt (36 % korrekt).

Es spricht also einiges dafür, dass die Strategie als Gesamtorientierung eines Hauses im Hinblick auf Leistungs-, Qualitäts- und Kundenorientierung einen prägenden Einfluss auf Führung und Zusammenarbeit hat.

Kooperationsbereitschaft als Erfolgsschlüssel in der Unternehmenskultur

Zusammenhang von Kooperationsbereitschaft mit Leistungs- und Kundenorientierung
Bei der Betrachtung des Zusammenhangs von Leistungs- und Kundenorientierung auf der einen und kollegialer Zusammenarbeit auf der anderen Seite zeigt sich ganz klar: Hohe Leistungs- und Kundenorientierung funktionieren nicht ohne gute Kooperation in der Belegschaft (siehe Abbildung 3).

Leistungs- und Kundenorientierung erfordern Kooperation in "Unternehmenskultur verstehne"Abbildung 3: Leistungs- und Kundenorientierung erfordern Kooperation

Fazit: Stärken und Schwächen der Unternehmenskultur der Befragten

Zusammengefasst ergibt sich folgendes Bild:
Die Stärken der Managementkultur der Unternehmen, in denen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beschäftigt sind, liegen sowohl in einer hohen Leistungs- und Qualitätsorientierung als auch in vertrauensvoller Kommunikation und Kooperation unter den Beschäftigten.

Allerdings scheinen hochgradig hierarchisch-bürokratische Strukturen notwendige Erneuerungen sowie das Einbeziehen der Mitarbeiterschaft in Entscheidungsprozesse zu behindern.

Zudem wird deutlich, dass es auch Störfaktoren in der kollegialen Zusammenarbeit gibt: Wettbewerbsorientierung, Einzelkämpfertum und ungelöste Konflikte unter der Belegschaft schwächen das Vertrauen untereinander und führen letztlich zu geringerer (Team-)Leistung.

Die Ergebnisse der Befragung geben daher konkrete Hinweise darauf, wie das Management in Unternehmen optimiert werden könnte, damit diese wettbewerbsfähig bleiben: Priorisierung von Team- und nicht von Einzelleistung durch Abbau von Wettbewerb, Stärkung der Eigen- und Teamverantwortung durch Beteiligung der Mitarbeitenden an Entscheidungen, Förderung einer offenen Kommunikation und eines konstruktiven Umgangs mit Konflikten, um das Vertrauen in den Teams und somit auch die Teamleistung weiter zu verbessern.

Eine Managementkultur, die dies umsetzt, würde die gegenwärtigen hierarchisch-bürokratischen Strukturen deutlich verändern und den Weg für notwendige inhaltliche Innovationen bereiten.
 
 
[1] Jöns, I., Hodapp, M. & Weiss, K. (2006). Kurzskala zur Erfassung der Unternehmenskultur (KUK). Mannheimer Beiträge zur Wirtschafts- und Organisationspsychologie Mannheim H.1, 16-23.

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