WHITE PAPER PRE-RATING UND BASEL II. Christoph Steinhauer

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1 Thema Autor WHITE PAPER PRE-RATING UND BASEL II Christoph Steinhauer Art der Information White Paper (14. Februar 2003) Quelle Fachbereich Solution Marketing 1. Status Basel II 1.1 Intro 1.2 Zwei Handlungsfelder: Methoden und Daten 1.3 Warum Pre-Rating? 1.4 Anforderungen Basic- und Advanced Approach 2. Das Pre-Rating System der Trivadis 2.1 Definition 2.2 Lösungsansatz 2.3 Beschaffungsprozess 2.4 Regelkreis 2.5 Implementierung 3. Zusammenfassung 3.1 Objektives Rating durch Datenqualität 3.2 Pre-Rating als Grundlage der Bonitätsbestimmung 3.3 Nutzen und Side Effects des Systems 3.4 Ausbaustufen des Pre-Rating Systems 3.5 Abschließende Bemerkungen white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 1

2 1. Status Basel II 1.1 Intro Am 16. Januar 2001 wurde vom Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht ein zweites Konsultationspapier zu der Neuen Baseler Eigenkapitalvereinbarung vorgestellt: Basel II. Nach heutigem Stand sollen die Richtlinien ab 2006 zunächst in einer Parallelphase mit Basel I ab 2007 geltendes Recht werden. Anfangs für international agierende Kreditinstitute verbindlich gelten die Regularien nach der Empfehlung von Brüssel auch für nationale Kreditinstitute. Die drei Säulen, auf denen Basel II und das Risikomanagement der Banken ruht: Mindestkapitalanforderungen Aufsichtsrechtliches Überprüfungsverfahren Marktdisziplin Für die zukünftige Berechnung der Eigenmittel kann jede Bank einen der drei vorgesehenen Ansätze zur Messung des Kreditrisikos wählen: Standardansatz IRB-Basic Approach IRB-Advanced Approach Damit rückt die genauest mögliche Bonitätsbestimmung eines Kreditnehmers in Form von Ratings in den Mittelpunkt des Risikomanagements der Banken. Als Folge davon wird das Sammeln, Konsolidieren, Auswerten und Weiterverarbeiten von Daten außerordentlich wichtig. Und: Es kommen stärker weiche Faktoren zum Tragen, Soft Facts, mit denen die Bonität sowie die Wettbewerbs- und Ertragsaussichten eines Unternehmens bewertet werden. 1.2 Zwei Handlungsfelder: Methoden und Daten Die ersten Markterhebungen (CMRA Economic Capital Survey 2001 u.a.) haben bereits gezeigt, dass sich der weitaus größte Teil der Banken für den IRB-Approach, also das interne Modell zur Risikomessung entscheiden werden. Für diese Banken zeichnen sich im Wesentlichen zwei Handlungsfelder ab: Methoden und Verfahren zur Bonitätsanalyse mit ihren Berechnungs-algorithmen der zugrundeliegende Datenhaushalt mit seinen Input-Parametern Zurzeit konzentriert sich die Fachdiskussion ausschließlich auf die Modell-, Verfahrens- und Parameterebene sowie das Mapping der Ausfallwahrscheinlichkeiten in interne Ratingklassen. Das bedeutet: Die fachlichen Anforderungen werden identifiziert, die technischen nicht. Doch die Güte eines Ratingsystems wird wesentlich von den validierten Parametern abhängen, die dem System zur Verfügung gestellt werden, um white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 2

3 eine risikoadäquate Bonitätsbeurteilung zu ermöglichen. Oder anders gesagt: Von den zugrunde liegenden Daten. Datenbasis und Datenhistorie werden zwar ausdrücklich im Konsultationspapier als Anforderung erwähnt, die Praxis ist jedoch noch weitaus komplexer: Definitionen von Datenvorgaben, Datenbankschemata, Bereinigungsverfahren und Metriken für die Datenqualität in einer Vielzahl heterogener Systeme, die oft denselben Kunden in unterschiedlichen Sichtweisen mit divergenten Beschreibungsmerkmalen verwalten sowie Frühwarnsysteme und Systeme für das Management der Datenqualität. 1.3 Warum Pre-Rating? Ein Ratingsystem umfasst alle Methoden, Prozesse, Kontrollen, Daten(sammlungen) und DV-Systeme, die zur Bestimmung von Kreditrisiken, zur Zuweisung interner Ratings und zur Quantifizierung von Ausfallschätzungen dienen. Banken, die im Rahmen des IRB-Approach ihre Ratingsysteme und spezifischen - kriterien selbst entwickeln, müssen notwendigerweise ihren Datenhaushalt konsolidieren. Sich mit der Konsistenz, der Qualität und dem Umfang ihrer Daten für die Kreditrisikomessung und das Kreditrisikocontrolling beschäftigen, über eine Vielzahl von Systemen, Medienbrüchen und disparater Datenquellen hinweg. Falsche oder fehlende Daten werden dabei schnell zum Risikofaktor. Hier setzt das Pre-Rating System der Trivadis an: Daten nach konzeptionellen und logischen Aspekten so zu organisieren, damit daraus strukturierte Informationen und schließlich die benötigten Kennzahlen gewonnen werden. Mit dieser Validierung von Informationen schafft das Pre-Rating System die zwingend notwendige Vorstufe für eine kontrollierte Ratingqualität. Oder anders gesagt: Kein gesichertes Rating ohne Pre-Rating. Keine exakte Bonitätsbestimmung ohne Aufarbeitung der komplexen Informationslandschaft. 1.4 Anforderungen Basic- und Advanced Approach Während im Basic-Approach bestimmte Parameter (EAD) von der Bank selbst vorgegeben werden und von Basel II ergänzt werden (LGD), müssen Banken im fortgeschrittenen Ansatz alle Parameter selbst quantifizieren und historisieren. Beide Ansätze verlangen ein hohes Maß an Genauigkeit. Und eine gründliche Analyse und Aufarbeitung der institutseigenen Daten, Datenquellen und Bewertung sowie Konsolidierung deren Qualität. Das betrifft nicht nur die institutsinternen strukturierten Daten, sondern auch unstrukturierte Informationen wie Investitionsentwicklung, Personal- und Kostenplanung, Branchen- und Wettbewerberinformationen, Organisation oder Führungsstrukturen Neuland im Informationsmanagement der Banken, die hier eine neue Sensibilität für das Thema Datenqualität entwickeln müssen. Insbesondere im Umfeld der Datenhistorisierung stehen die Institute vor enormen Herausforderungen, müssen die berücksichtigten Daten je nach Ansatz doch zwischen fünf und sieben Jahren vorgehalten werden. white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 3

4 2. Das Pre-Rating System der Trivadis 2.1 Definition Unter Pre-Rating versteht Trivadis die Identifikation, das Aufbereiten und das Veredeln von Rohdaten, um diese in hoher Qualität den eigentlichen Ratingverfahren zur Verfügung zu stellen. 2.2 Lösungsansatz Das Pre-Rating-System der Trivadis sammelt und organisiert die Informationen, auf deren Grundlage das Rating und die Quantifizierung der Ausfallwahrscheinlichkeit des Kreditrisikos stattfindet. Mit fixen und dynamischen Business-Rules initiert das Pre-Rating System kontinuierliche Beschaffungs- und Überwachungsprozesse. Und identifiziert, bewertet, bereinigt und transformiert die relevanten Daten. Self- Services verlagern die Pflege und Aktualisierung von wichtigen Stammdaten zum Owner der Informationen, dem Kreditnehmer. So schafft das System einen Regelkreis für Informationen, der selbstständig und selbstlernend die Wissensbasis erweitert und Informationen transparent macht. Durch die Interaktion aller Beteiligten, der Mitarbeiter der Bank, des Kreditnehmers und evtl. auch der Rating- Agentur entstehen nicht nur sichere Bonitätsbewertungen, sondern auch stabile Geschäftsbeziehungen zu Kunden und Partnern der Bank. Die Verbesserung von Prozessen und Kontrollen sorgt nicht nur für eine deutlich verbesserte Datenqualität, sondern auch für eine langfristig positive Entwicklung des Kunden-, Produkt- und Dienstleistungsmanagements der Bank. 2.3 Beschaffungsprozess Strukturierte Daten halten die Banken bereits in ihren DV-Systemen vor, allerdings verteilt in heterogenen Systemen, die bislang gar nicht oder kaum in die Informationserhebung eingebunden wurden. Das Pre-Rating System der Trivadis harmonisiert diese Datenquellen und strukturen, um valide Informationen für das Rating bereitzustellen. Unstrukturierte Daten sind ungleich schwieriger zu beschaffen und zu bewerten. Doch auch diese werden mit dem Pre-Rating System systematisch erhoben und ausgewertet: Online-Services, Wirtschaftsdatenbanken, Rating-Agenturen, Infodienste und andere Quellen. Die Bewertung erfolgt systematisch nach den von der Bank definierten Kriterien. In der umfassenden Abbildung und Realisation dieser komplexen Anforderungen liegt eine wesentliche Herausforderung von Basel II. Neben finanzwirtschaftlichen Aspekten sind informationstechnische Aspekte zu beachten wie der Datenhaushalt (Validität der Daten, Konsistenz zwischen den verschiedenen Datenbeständen und anliefernden Systemen mit der Realität, Aktualität u. a.) und die Infrastruktur (Sicherheitskriterien beim Abruf, Zugangstechnologien zum Zugriff auf die Daten u. a.). white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 4

5 Sind die Fragen der Zugriffstechnologien und -rechte geklärt, können die Datenströme aus den Systemen abgerufen werden. Die semantische Zuordnung in das Gesamtbild stellt die nächste Aufgabe dar. Ein Monitoring gewährleistet eine fortlaufende Überwachung des Beschaffungsprozesses und damit eine kontinuierliche Konsolidierung und Verbesserung der Datenqualität. 2.4 Regelkreis Banken müssen also in der Vorstufe ihrer Ratings kontinuierlich eine Vielzahl von Daten zusammentragen, validieren und dokumentieren. Die Übergangsphase für die Datenanforderungen von Basel II beträgt drei Jahre, um die historischen Zeitreihen aufzubauen, die mindestens fünf Jahre Schätzungen der PD und LDG umfassen. Der Aufbau dieser Datenbasis und Datenhistorie auch in der erweiterten Form für zusätzliche Informationen sollte jetzt erfolgen, denn die Ergebnisse sind losgelöst von den regulatorischen Fragen verwendbar. Ob die Daten aus externen, internen oder gepoolten Quellen stammen oder sogar aus einer Kombination: Für die Erneuerungen oder Überprüfungen der Ratings ist eine jährliche Aktualisierung als Standard vorgesehen. Bei der üblichen Lebensdauer von Informationen dürften sogar kürzere Intervalle denkbar sein, um den Prozentsatz alter oder falscher Informationen zu minimieren. Darüber hinaus sollten Banken unverzüglich eine neue Bonitätsbeurteilung mit aktualisierten Werten vornehmen können, sobald neue relevante Informationen über einen Kreditnehmer bekannt werden. Aus diesem Grund müssen Aktualisierungen der Bonitätsbeurteilung durch andere Ereignisse angestoßen werden, und zwar zeitnah, bei einer Verschlechterung der Kreditwürdigkeit sogar innerhalb von 30 Tagen. Da es keine verbindlichen Metriken für die Erhebung der Informationen gibt, sind die Banken angehalten, selbst Kriterien zu entwickeln, welche Informationen systematisch gesammelt werden sollen. Hier bildet das Pre-Rating System der Trivadis den individuellen Regelkreis der Banken ab, die geeigneten Prozesse und Verfahren, um diese Informationen zu bekommen und zu validieren. Da jeder Datenpool veraltet oder mit der Zeit Lücken aufweist, implementiert das Pre-Rating System einen Monitoring-Prozess und Regelkreis, der diese Daten automatisch in einen kontinuierlichen Informationsprozess einbindet und den Datenhaushalt optimiert. 2.5 Implementierung Gespräche von Trivadis mit der Bundesbank haben gezeigt, dass es noch keine Überlegungen dahingehend gibt, welche Input- und Ratingparameter überhaupt zu den validen Informationen zählen sollten oder müssen. Die Definition dieser Parameter und deren Abgleich mit den Metriken eines Pre-Rating Systems wird zukünftig eine zentrale Rolle einnehmen, um Daten und Informationen für die Ratings vorzubereiten. Bei den Soft Facts können beispielsweise folgende Bereiche in die Bewertung eingehen: Führungsstruktur des Unternehmens (Qualifikation, Beirat, Organisation) Unternehmenscontrolling Unternehmenskonzept (Strategie, Transparenz, Kontrolle, Realitäts- und Marktnähe) white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 5

6 Marktposition (Wettbewerb, Positionierung, Absatzmarkt, Portfolio) Produktion (Qualitätsmanagement, Patente, Lizenzen, Umweltschutz) Liquidität (Kreditlinien, Investitionen) Neben der technischen Implementierung des Pre-Rating Systems wird Trivadis deshalb schlüssige Konzepte für die Banken vorlegen, welche Art von Informationen, deren Quellen und Eigenschaften als Input überhaupt in Frage kommen und wo man die Informationen in welchen Referenzbeständen validieren kann. So können sich die Banken dann für ihr eigenes individuelles Subset entscheiden und automatisch qualitätssichern. Im weiteren Fortgang der Entwicklung der Ratingansätze werden diese Parameter dann weiter ausgearbeitet, um das Rating zu verfeinern. 3. Zusammenfassung 3.1 Objektives Rating durch Datenqualität In der exakten realistischen Bonitätsbestimmung liegt für die Banken der größte Wert ihres internen Ratingsystems, denn jede Abweichung in der Beurteilung ist mit Nachteilen verbunden. Dass Banken nicht mit Mittelwerten freihändig operieren können, zeigt eine Recherche von Trivadis. Hier heben sich Ungleichheiten in der Bewertung nicht auf, sondern das Risiko ergibt sich aus der Addition der Varianz- Beträge. Unabhängig davon, ob das Rating nach oben oder nach unten falsch liegt, die betragliche Abweichung addiert sich. Das bedeutet: Jede Abweichung ist für die Bank von Nachteil. 3.2 Pre-Rating als Grundlage der Bonitätsbestimmung Mit dem Lösungsansatz der Trivadis bereinigen Banken bereits im Vorfeld ihren Datenhaushalt um störende Faktoren und legen den Grundstein für die spätere Qualität der Ratings. Von den beiden Handlungsfeldern Methoden und Verfahren sowie Datenqualität schafft das Pre-Rating System im Bereich der Datenqualität alle notwendigen Grundlagen, sowohl operativ als auch für die aufsichtsrechtlichen Anforderungen bei der Abnahme interner Ratingverfahren. 3.3 Nutzen und Side Effects des Systems Zusammenfassung des Pre-Rating Systems: Automatisches Zusammenstellen der für das Ratingverfahren notwendigen Informationen sofern vorhanden und zugänglich über alle autonomen und heterogenen Datenbestände hinweg Frühwarnsystem für gravierende Veränderungen im Datenhaushalt, ausgelöst durch interne oder externe Trigger Selbstständiges Identifizieren von unsauberen Daten im Datenhaushalt durch permanente, automatisierte Qualitätsprüfungen white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 6

7 Zu den direkten Nutzen des Pre-Rating System zählen im Einzelnen: exakte Bestimmung der Ausfallwahrscheinlichkeit und korrekte Kalibrierung in die interne Ratingklasse, Grundlage für Zertifizierung durch die Deutsche Bundesbank Basis des IRB Foundation auch als Advanced Approach geeignet Wettbewerbsvorteil durch genaue Bewertung der Kreditnehmerbonität Problemlösung an der Ursache: der Daten- und Informationsqualität adäquate Antwort auf die Komplexität von Daten und Informationen Darüber hinaus initiiert ein Pre-Rating System eine Reihe positiver Side Effects : Aufbau eines Informationsregelkreises und kontinuierlicher Beschaffungs-prozesse nachhaltige Verbesserung der Datenqualität benachbarter Systeme Ableitung von anderen Kennzahlen (Scorecards) für Controlling und Reporting Prozess-Monitoring Wettbewerbsvorteil durch neue Informations- und Kommunikationskultur Verbesserung der Datenqualität für die Gesamtbanksteuerung IT-Controlling (IT Balanced Scorecard) 3.4 Ausbaustufen des Pre-Rating Systems Sowohl die Banken als auch die Unternehmen haben ein ursächliches Interesse an einem korrekten Rating. Daraus leitet sich die Chance einer neuen Qualität für die Kundenbeziehungen ab. Stellt die Bank beispielsweise ein Internet-Portal mit Self-Services bereit, also die Pflege von Stamm- und Bilanzdaten der Unternehmen, können die Daten dort direkt und zeitnah aktualisiert werden. Für diese Daten ließen sich zur Kontrolle Plausibilitätschecks installieren. Auf diesem Weg können eine ganze Reihe dialogorientierter Prozesse in Gang gesetzt werden, um ein nachhaltiges Customer Relationship Management der Banken auszuprägen echter Mehrwert in einem enger werdenden Markt 3.5 Abschließende Bemerkungen Auch wenn viele Banken zurzeit abwarten, welche Anforderungen sich schlussendlich aus Basel II ergeben: Der bereits durch die Marktanforderungen in Gang gekommene Prozess wird weitergehen. Eigene Lösungen und auch eigene Systeme haben dabei in jeder Hinsicht den Vorteil, dass die gewonnenen qualitativen Informationen auch exklusiv verwertbar sind. Der Clash of Cultures, dem sich Banken mit der neuen Form der Kommunikation und des Informationsmanagements konfrontiert sehen, ist zugleich eine Chance für eine neue Qualität der Marktfähigkeit der Kreditinstitute. white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 7

8 4. Anhang 4.1 Glossar Advanced Approach Basic-Approach ED IRB LGD PD Pre-Rating Ratingklasse Self-Services Interne Schätzungen für Ausfallwahrscheinlichkeit, Verlust und Exposure bei Ausfall Interne Schätzungen für Ausfallwahrscheinlichkeit, vorgegebene Werte für Verlust und Exposure bei Ausfall Exposure at Default (erwartete Höhe von Forderungen im Zeitpunkt des Ausfalls Internal Rating-Based Approach (auf internen Ratings basierender Ansatz) Loss given Default (Verlust bei Ausfall) Propabilty of Default (Ausfallwahrscheinlichkeit) Identifikation, Aufbereitung und Veredelung von Rohdaten für das Ratingverfahren. Wird durch eine bestimmte Anzahl und Ausprägung von Kriterien definiert, auf deren Basis das kreditnehmerbezogene Risiko bestimmt wird. Autonome Pflege von Daten durch den Urheber und benutzerinitiierte Interaktion white paper pre-rating 14. Februar 2003 Seite 8