Solvency II in the New Normal

Solvency II wurde nach der Finanzkrise als risikobasiertes, hoch formalisiertes Aufsichtsregime aufgebaut. Ein aktueller Beitrag von Gerhard Stahl stellt die Leitfrage, ob Solvency II unter den Bedingungen einer "neuen Normalität" (Disruptionen, Regimewechsel, Krisenerfahrungen) vor allem die Solvenz über Kapitalpuffer und Prozessvorgaben absichert – oder ob es darüber hinaus die Resilienz der Versicherer im Sinne dynamischer Anpassungs- und Transformationsfähigkeit stärkt. Die Analyse arbeitet heraus, dass Solvency II Robustheit systematisch erhöht, Resilienz aber nur begrenzt "automatisch" erzeugt und im Wesentlichen ein Governance-, Führungs- und Kulturthema bleibt.

Ausgangspunkt: Resilienz als Leitbegriff der Post-Krisen-Ära

Resilienz wird im Beitrag als Fähigkeit verstanden, unter Unsicherheit handlungsfähig zu bleiben, aus Störungen zu lernen und sich bei Bedarf strukturell zu verändern. Damit rückt Resilienz über klassische Stabilitätsbegriffe hinaus: Nicht nur "Standhalten" zählt, sondern die Fähigkeit zu schneller Orientierung, Entscheidung und Umsetzung. Die Pandemie fungiert als empirischer Marker, der zeigt, dass Systeme mit hoher formaler Regelkonformität dennoch in ihrer Reaktionsgeschwindigkeit und Innovationsfähigkeit eingeschränkt sein können.

Von Prinzipien zu Prozessdichte: Der Trend zur Text- und Prüfungsinflation

Ein zentraler Befund ist die fortschreitende Ausdifferenzierung von Regulierung: Frühere, stärker prinzipienbasierte Regelwerke kamen mit vergleichsweise wenig Text aus, während spätere Regime eine starke Zunahme an Detailvorgaben, Dokumentationspflichten und Prüfschritten zeigen. Diese Entwicklung erhöht Transparenz und Vergleichbarkeit, erzeugt jedoch auch Fixkosten, Komplexität und die Gefahr, dass Steuerung und Berichterstattung zunehmend "für das System" statt für Managemententscheidungen erfolgen.

Analytisch wird dies als Spannungsfeld von Freiheit und Risiko beschrieben: Regulierung bewegt sich zwischen Selbst- und Fremddisziplin, zwischen Prinzipiensteuerung und Prozesssteuerung. Je stärker Prozess- und Nachweisanforderungen dominieren, desto eher entsteht eine Logik, in der Auditierbarkeit zum Eigenwert wird – unabhängig davon, ob dadurch die reale Anpassungsfähigkeit wächst.

Autopoiesis – ein Begriff, den die Biologen Humberto R. Maturana und Francisco J. Varela in den 1970er-Jahren geprägt haben – bezeichnet in der Systemtheorie die Fähigkeit sozialer Systeme, ihre eigenen Elemente (Kommunikationen, Entscheidungen, Regeln) fortlaufend selbst zu erzeugen und zu reproduzieren. Autopoiesis ist auch ein Schlüsselbegriff in der soziologischen Systemtheorie von Niklas Luhmann, der den Begriff Autopoiesis auf die Betrachtung sozialer Systeme übertragen hat. Gerhard Stahl nutzt diesen Autopoiesis-Gedanken, um zu erklären, warum sich Aufsicht und Prüfung im Solvency-II-Umfeld zu einem sich selbst verstärkenden Kreislauf entwickeln können: Kontroll- und Nachweislogiken bringen neue Messgrößen, Dokumente und Prozesse hervor, die wiederum zusätzliche Prüfanforderungen plausibilisieren. In diesem Sinne kann sich der Regulierungsrahmen stabilisieren, ohne dass jede weitere Detaillierung zwingend zu proportionaler Risikoreduktion führt. Für Versicherer bedeutet das – so Stahls Argumentation – dass ein wachsender Anteil von Ressourcen in Auditierbarkeit, Modellpflege und evidenzbasierte Compliance fließt, während strategische Lernfähigkeit (beispielsweise schnelle Szenarioanpassung, mehrperiodige Steuerung, Krisenentscheidungen) unter Druck geraten kann. Stahl markiert damit eine zentrale Nebenwirkung: Resilienz entsteht nicht allein durch mehr Regeln, sondern durch Führung, Feedback und die bewusste Kopplung von Messsystemen an entscheidungsrelevante Unsicherheiten.

Systemtheoretische Brille: Risiko, Gefahr und Beobachterrollen

Mit Bezug auf Luhmann wird zwischen Risiko (Folgen eigener Entscheidungen) und Gefahr (von außen wirkende Bedrohungen) unterschieden. Für die Unternehmenspraxis ist diese Unterscheidung relevant, weil Risikomanagement nicht nur externe Ereignisse katalogisiert, sondern Entscheidungsalternativen und deren Konsequenzen explizit machen soll.

Der Beitrag ordnet Rollen nach Beobachterebenen: Prozesseigner und Fachexperten agieren häufig als Beobachter erster Ordnung (sie beobachten operative Phänomene). Vorstand und Aufsichtsorgane sollten als Beobachter zweiter Ordnung handeln (sie beobachten die Beobachtungen, also Modelle, Annahmen und Steuerungslogiken). Externe Instanzen wie Ratingagenturen oder Prüfinstitutionen können als weitere Beobachtungsebene wirken. Die zentrale These: Wenn ein Aufsichtsregime überwiegend die Logik erster Ordnung verstärkt, kann dies die Fähigkeit zu strategischer Orientierung und Transformation schwächen.

Solvency II als kybernetische Steuerung: Feedforward statt Feedback

Solvency II wird als kybernetisches System interpretiert, das Stabilität primär über vorlaufende Steuerung (Feedforward) herstellt. Im Zentrum steht der Einjahreshorizont: Das Risikokapital zielt darauf, mit sehr hoher Sicherheit (99,5 %) die Solvenz über ein Jahr zu gewährleisten. Das ist robustheitsfördernd, weil es Puffer gegen kurzfristige Schocks aufbaut.

Resilienz erfordert jedoch mehr als hohe Einjahrespuffer: Sie hängt von Rückkopplungen, Lernprozessen, mehrperiodiger Anpassung und der Fähigkeit ab, Entscheidungen unter sich ändernden Bedingungen fortlaufend zu kalibrieren. In der Lesart des Beitrags verschiebt Solvency II viele Resilienzfragen in die Governance- und ORSA-Welt (Säule II), während Säule I tendenziell Standardisierung, Modellierung und Nachweislogik privilegiert.

Marktkonsistente Bilanz als Messsystem: Stärken und blinde Flecken

Als materielles Kennzeichen wird die marktkonsistente Solvency-II-Bilanz hervorgehoben: Eigenmittel ergeben sich als Saldo aus Assets und Liabilities; Risiko wird als Veränderung dieses Saldos über die Zeit gefasst. Diese Bilanz schafft eine klare, auf Märkte referenzierende Messbasis und erhöht Vergleichbarkeit – zugleich setzt sie einen starken Fokus auf das, was sich im Bilanzrahmen abbilden lässt.

Demgegenüber steht der Unternehmenswert, der neben dem Net Asset Value auch den Barwert künftiger Cashflows aus Neugeschäft umfasst. Gerade hier liegen strategische und Geschäftsrisiken, die stärker von Umwelt-, Wettbewerbs- und Nachfragedynamiken abhängen und in disruptiven Phasen besonders entscheidungsrelevant werden. Der Beitrag sieht die Gefahr, dass bilanzzentrierte Risikoberichte diese Dimensionen zu schwach adressieren – mit Konsequenzen für Steuerungsrelevanz und Priorisierung.

Verwissenschaftlichung und Modellkritik: Komplexität als Risiko

Solvency II steht für eine weitreichende Verwissenschaftlichung der Aufsicht: Bewertung und Risikomessung werden stark mathematisch und modellbasiert operationalisiert. Der Beitrag betont jedoch, dass Modellstrenge nicht mit Realitätsnähe gleichzusetzen ist. Gerade in instabilen Systemen wächst Parameterunsicherheit, und scheinbar präzise Ergebnisse können eine trügerische Sicherheit vermitteln.

Besonders kritisch wird die Modellkomplexität diskutiert. Bottom-up-Ansätze erzeugen sehr hohe Dimensionalität (viele Risikofaktoren und Parameter), erschweren Transparenz und Falsifizierbarkeit und machen Diversifikationseffekte empfindlich gegenüber Annahmen. Daraus wird die Notwendigkeit "sparsamer" Steuerungsmodelle abgeleitet, die für Managemententscheidungen geeignet sind und nicht automatisch identisch mit regulatorischen Modellen sein müssen. In diesem Kontext wird auch argumentiert, dass Kapitalanforderungen teilweise eher als regulatorisch definierte Kapitalkosten verstanden werden sollten, während der praktische "Use Test" (Nutzung in der Steuerung) die entscheidende Legitimationsbedingung bleibt.

Mehrperioden-Resilienz: Zeit, Übergangsmaßnahmen und Viabilität

Resilienz wird im Beitrag explizit mehrperiodig gedacht: Anpassung braucht Zeit, und Zeit ist eine Steuerungsgröße. Ein anschauliches Beispiel sind Übergangsmaßnahmen nach Einführung von Solvency II bzw. in der Niedrigzinsphase: Unternehmen konnten Erleichterungen nutzen, mussten aber zugleich plausibel machen, wie sie ihre Strukturen und Kapitalausstattung über Jahre in einen tragfähigen Zustand überführen. Solche Arrangements zwingen zu strategischer Planung und fortlaufender Überwachung der Adaptionsfähigkeit.

Als theoretische Brücke wird die Viabilitätstheorie (Aubin) angeführt: Nicht einzelne Punktprognosen stehen im Vordergrund, sondern zulässige Zustandsräume und Regeln, die sicherstellen, dass das System trotz Störungen innerhalb dieser Räume bleibt. Damit wird Resilienz formal als "im Korridor bleiben" unter dynamischen Bedingungen beschreibbar – näher an realer Steuerung als ein rein einperiodiger Schockpuffer.

Fazit: Was sich für Aufsicht und Unternehmen ableiten lässt

Die Kernaussage ist eine doppelte: Solvency II erhöht die Robustheit durch hohe Kapitalanforderungen und standardisierte Modelle und Prozesse. Gleichzeitig ist Resilienz im Sinne schneller, lernfähiger und transformierender Anpassung nur begrenzt ein Nebenprodukt dieser Architektur. Resilienz entsteht vor allem dort, wo Management als Beobachter zweiter Ordnung handelt, Unsicherheiten explizit adressiert, Feedbackmechanismen etabliert und mehrperiodige Handlungsoptionen systematisch durchspielt.

Implizit fordert der Beitrag eine stärkere Orientierung an Steuerungsrelevanz: weniger Nachweis um des Nachweises willen, mehr Fokus auf Entscheidungsfähigkeit, Szenarioarbeit, dynamische Rückkopplungen und "sparsame" Modelle, die Transparenz und Handlungsfähigkeit fördern. Damit wird Solvency II nicht grundsätzlich in Frage gestellt, sondern als robustes Solvenzregime eingeordnet, das um resilienzorientierte Steuerungs- und Governancepraktiken ergänzt werden muss, um im "New Normal" tatsächlich adaptionsstark zu sein.