Kolumne

Analytical Credit Dataset

AnaCredit für meldepflichtige Banken noch lange nicht überstanden

Martin Kondla | Janine Radeck [PPI AG]16.11.2017, 15:44

Bis Anfang 2018 bleibt den Kreditinstituten in Deutschland im Sinne des EU-Rechts noch Zeit, die umfangreichen Anforderungen aus dem Analytical Credit Dataset (AnaCredit) der EZB umzusetzen. Per Meldestichtag 31. Januar 2018 muss die erste produktive Meldung der Vertragspartner-Stammdaten gegenüber der Deutschen Bundesbank abgegeben werden. Im Verlauf kommen die weiteren Meldepflichten für Kredit-Stammdaten, dynamische Kreditdaten sowie Rechnungslegungsdaten hinzu.

Den meisten Instituten in Deutschland ist im aktuellen Stadium der AnaCredit-Umsetzung bewusst, woher die Informationen kommen und wie diese weiterverarbeitet werden müssen, um die erforderlichen Datenfelder des AnaCredit-Meldeschemas zu füllen. Im Regelfall erfolgt die Ablage in mehreren Vorsystemen, aus denen aufwendig zusammengetragen werden muss – im Zeitalter effektiver Datenaggregation (siehe BCBS 239) sollte die Datenherkunft, im Optimalfall, bereits vollständig und eindeutig dokumentiert sein. Ist die Zusammenführung erfolgt und technisch umgesetzt, muss nun noch das Reporting zur Finalisierung der Institutsmeldung aufgesetzt werden.

Man könnte meinen, die Banken sind damit bestens vorbereitet und das langwierige Thema AnaCredit bereits weit vor dem offiziellen Startschuss überstanden. Doch die Institute könnten immer noch Gefahr laufen, zu scheitern.

Komplexität des Datenmodells und der Sicherheitenverteilung

Die EZB hat für AnaCredit ein komplexes Datenmodell definiert, um auf diese Weise Vertragspartner-Stammdaten und Kreditdaten inklusive erhaltener Sicherheiten sowie deren Verbindungen zueinander abzubilden. Bei der Umsetzung der AnaCredit-Meldung kommt es gerade bei der Zusammenführung von Sicherheiten häufig zu einem erhöhten Mehraufwand. Die Verteilung der Sicherheiten ist einerseits sehr komplex, andererseits in vielen Häusern nicht vollumfänglich abgebildet. So kann beispielsweise ein Immobilienobjekt mit mehreren eigenen und fremden Grundschulden verschiedene Instrumente (Instrumente im Sinne beliebiger Kreditverträge) besichern. Die Vorlasten Dritter an einem Immobilienobjekt sind in diesem Zusammenhang das zu liefernde AnaCredit-Attribut. Da die Sicherheit je Instrument abzubilden ist, ergeben sich hieraus komplexe Beziehungskonstellationen. Diese müssen bei der Umsetzung des Datenmodells entsprechend unterstützt werden.

Implementierung neuer Standardsoftwarelösungen für das Meldewesen

Am deutschen Bankenmarkt sind neben Verbundlösungen verschiedene Standardsoftwarelösungen für das Meldewesen etabliert. Diese Bestandslösungen und deren Hersteller stehen nun ebenso vor den Herausforderungen der granularen Meldevorgaben sowie der sich ändernden Erwartungshaltung der Aufsichtsbehörde. Die Hersteller gehen hierbei in Teilen verschiedene Wege. Ein Ansatz ist es, mit AnaCredit eine grundsätzliche Überarbeitung der Meldewesensoftware in Bezug auf Datenfluss und Datenhaltung vorzunehmen.

Dies erfordert bei den Instituten übergangsweise einen zusätzlichen Datenabgleich zwischen bestehender und neuer Softwarelösung sowie auf Dauer eine Anpassung der bestehenden Lieferstrecken. Ein anderer Ansatz ist es, AnaCredit mit den neu anzuliefernden Attributen direkt (alternativ über separat aufzubauende AnaCredit-Schnittstellen) in bestehende Prozesse und die Datenversorgung zu integrieren. Selbstverständlich sind auch hier durch das Institut umfangreiche Vorarbeiten und Datenbeschaffungs-, Datenanlieferungs- und Datenqualitätsaufgaben unter Berücksichtigung der Vorsysteme zu lösen.

Sicherstellung einer stetig hohen Datenqualität

Ziel des Datenqualitätsmanagements ist die bereichsübergreifende Sicherstellung einer hohen Datenqualität – und das Monat für Monat. Datenqualität beginnt dabei ganz vorne im Prozess: Die Vertragspartner-Stammdaten müssen beispielsweise im ersten Schritt von einem Vertriebsmitarbeiter korrekt gepflegt werden. Dieser Schritt ist in der schriftlich fixierten Ordnung nachzuhalten und über ein Vier-Augen-Prinzip sicherzustellen. Auch hierfür gibt es Anbieter, die den Banken komplette Da-tenpakete mit Informationen zu Vertragspartner-Stammdaten zur Verfügung stellen. Hier stellt sich letztlich die Frage nach den Kosten, der Vollständigkeit und der Qualität eben dieser Pakete.

Um die monatliche Datenqualität aufrecht zu halten, sollte ein automatisiertes Reporting die Daten aus solchen Zulieferungen regelmäßig überprüfen. Das Angebot an automatisierten Tools inklusive optisch ansprechender Dashboards erreicht derzeit den deutschen Markt und lässt den Banken die freie Anbieterwahl. Sobald jedem Attribut der Data Owner zugeteilt wurde, beginnt der laufende Prozess. Es können dann geeignete Maßnahmen definiert werden. Abgleiche und Konsistenzprüfungen der AnaCredit-Daten mit den weiteren aufsichtsrechtlichen Meldungen bilden dann den Abschluss einer in sich geschlossenen Prozesskette.

Beispiel: Datenqualität bei Registernummern

Als nationale Kennung wird seitens der EZB für deutsche Vertragspartner die Handelsregisternummer beziehungsweise je nach Rechtsform eine andere Registerart und Nummerierung in Verbindung mit Angabe des Registergerichts erwartet. Diese Kennung wurde bisher in dieser Masse nicht maschinell verarbeitet und stand demnach auch nicht im Fokus der Banken. Die Datenqualität für diese Attribute ist daher in den meisten Banken nicht sonderlich hoch. Teilweise werden Registernummern mit der Angabe der Registerart ausgewiesen, teilweise ohne. Manchmal mit Komma getrennt, manchmal mit Leerzeichen oder gleich ganz ohne Trennzeichen. Das Registergericht umfasst oftmals noch Abkürzungen oder weitere Zusätze. Für diese Attribute fehlten bisher schlicht die konkreten Vorgaben zur Eingabe in den Front-End-Systemen. Ein Zustand, der sich mit AnaCredit nun ändern dürfte.

Beispiel: Abbildung im Vorsystem

Ein weiteres Beispiel ergibt sich aus der Abbildung von Reverse Repos, also von Rückkaufvereinbarungen. Reverse Repos müssen gemäß der AnaCredit-Verordnung wie jedes weitere Instrument behandelt und somit auch auf Einzelbasis gemeldet werden. Bei dieser Instrumentengattung wird zur bilanziellen Darstellung häufig ein Netting von Sicherheiten und Vermögenswerten angewandt. Davon betroffen sind insbesondere Anwender einer IFRS-9-Bilanzierung, die bei Abschluss des Reverse Repos eine Netting-Rahmenvereinbarung getroffen haben. Dieses Vorgehen ist zur Meldung von Reverse Repos explizit nicht vorgesehen. Das heißt, das Instrument ist zu melden, obwohl im Buchführungssystem gegebenenfalls kein Wert oder gar eine Verbindlichkeit für das Instrument ausgewiesen wird.

Im Ergebnis haben die meldepflichtigen Institute AnaCredit somit längst nicht überstanden. Die Sicherstellung und Verbesserung geeigneter Datenqualitätsprozesse wird sie sogar noch längerfristig und über die ersten Meldestichtage hinaus begleiten.

Autoren:

Martin Kondla, Manager Consulting Banken PPI AG

Janine Radeck, Senior Consultant Banken PPI AG

[ Bildquelle: © danielkay - Fotolia.com ]


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