AnaCredit: Wie transparent müssen Banken in Zukunft sein? Dr. Christian Thun Senior Director



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Transkript:

AnaCredit: Wie transparent müssen Banken in Zukunft sein? Dr. Christian Thun Senior Director

Über Moody s Analytics Weltweit führender Anbieter von Kreditratings, Einblicken und Instrumenten für die Messung und das Management von Kreditrisiken Unabhängiger Anbieter von Kreditratings und zugehörigen Informationen seit mehr als 100 Jahren Anbieter von Research, Daten, Software und Beratung für das Risiko- Management Moody's Analytics operiert unabhängig von den Ratingaktivitäten von Moody's Investors Service. Wir kommentieren keine Kreditratings oder deren mögliche Änderungen. Keine Meinungsäußerung oder Analyse während dieser Präsentation kann in Verbindung mit der Ratingagentur gebracht werden. 2

Moody s Analytics unterstützt die Kapitalmärkte und Kredit- Risikomanager weltweit Nachhaltiger Erfolg» Teil einer 100 Jahre alten Organisation» Regelmäßig ausgezeichnet für Kompetenz sowie Risiko- und regulatorische Lösungen» Anerkannte Experten in allen wesentlichen Branchen Top Kunden weltweit» 247 der Top 450 Asset Manager» 55 der Top 100 größten Unternehmen» 291 der Top 500 Banken» 64 der Top 100 Versicherungen Weitreichende Expertise» Führendes Know-How im Kreditbereich» Beste quantitative Kredit- und Portfoliomodelle» Ausgezeichnete Software und Services, um Risiken und Performance zu managen Globale Reichweite» 16 Büros in 11 Ländern» 2,400 Mitarbeiter weltweit» Globale Partnerschaften» 3,900 Institutionen in 120 Ländern zählen zu unseren Kunden 3

Überblick über AnaCredit Die Europäische Zentralbank (EZB) beabsichtigt, eine zentrale Datenbank für analytische Kreditdaten (AnaCredit) zu schaffen mit der Absicht, folgende Bereiche zu erleichtern / verbessern Analyse der Geldpolitik und der geldpolitischen Geschäfte, Risikomanagement, Überwachung der Finanzstabilität und Forschung Banken in der Eurozone müssen umfangreiche Informationen auf Einzelkreditebene ("Loan-by-Loan") für performing Engagements ab 25.000 und für non-performing Engagements ab 100 zur Verfügung stellen. Die Informationen werden von nationalen Central Credit Register gesammelt und an die EZB weitergeleitet. Bis Ende 2017 sollen die neuen Anforderungen an das Meldewesen umgesetzt sein. 4

Central Credit Registers in Europa Nur Register Belgien Frankreich Nur Büro Irland United Kingdom Niederlande Dänemark Schweden Finnland Estland Polen Ungarn Kroatien Griechenland Zypern Credit register 1981 aufgegeben Bank of England eröffnete die Diskussion in 2014 Per Juni 2014 hatten oder erweiterten 16 der 28 EU Staaten ein CCR. Weitere sechs Mitgliedstaaten werden ein CCR aufbauen müssen um den Übergang zum Single Supervisory Mechanism (SSM) in der Eurozone zu unterstützen.* *Quelle: Bank of England Beides Portugal Spanien Deutschland Italien Österreich Tschechische Republik Slowakei Slowenien Rumänien Bulgarien Litauen Lettland Weder noch Luxemburg Banco de Espana Gegründet in 1963 Schwelle: 6,000 National Bank of Belgium Gegründet in 1967 Schwelle: n/a Banque de France Gegründet in 1947 Schwelle: 25,000 Deutsche Bundesbank Gegründet in 1934 Schwelle: 1m Oesterreichische Nationalbank Gegründet in 1986 Schwelle: 350,000 Banca d Italia Gegründet in 1962 Schwelle: 30,000 Banco de Portugal Gegründet in 1960 Schwelle: 50 5

AnaCredit Roadmap 2014 2020 24 Feb 2014 Entscheidung der EZB (ECB/2014/6) 1 Juli 2017 Beginn der nationalen Testphase Jan 2018 Phase I Kreditinstitute im Sinne der CRR May Jun 2014 Konsultationsperiode Okt 2015 Inkrafttreten der Verordnung Jul 2019 Phase II März 2015 Veröffentlichung vorläufiger Attribute Sep 2015 Verordnung der EZB Sep 2020 Phase III Source: Bundesbank 2015 6

AnaCredit fordert sehr granulare Information Counter-party reference data 24 Attribute Instrument 29 Attribute Financial 17 Attribute Counterpartyinstrument 9 Attribute Joint liabilities 7 Attribute Linked contract 8 Attribute Accounting 24 Attribute Collaterals and guarantees received 12 Attribute Instrument - collaterals and guarantees received 10 Attribute Counter-party credit risk data 9 Attribute Credit risk 21 Attribute Group of connected clients 5 Attribute Source: Bundesbank 2015 7

AnaCredit Herausforderungen für das Datenmanagement Fehlende Informationen Attribute waren bislang nicht Gegenstand des Berichtswesens oder Informationen sind elektronisch nicht verfügbar (z.b. cumulative recoveries since default) Ausreichende Qualität und Granularität der vorhandenen Information Vorhandene Informationen müssen auf technische (check error process) und finanzielle (reconciliation process) Richtigkeit geprüft werden Granularität ist oft nicht ausreichend und erfordert (manuelle) Nacherhebung Flexible Architektur des Berichtswesens und stabile Prozesse Sind die aktuellen Systeme im Berichtswesen ausgelegt, mit den Datenanforderungen von AnaCredit umzugehen (z.b. Integration und Aggregation von Datenquellen)? Gibt es eine umfassende Data Governance, die Konsistenz und Qualität der gemeldeten Daten gewährleistet? 8

AnaCredit Konsistente Datenkonsolidierung Banking Systems Banking Systems RiskAuthority Solution Regulatory Reporting Module National Credit Register (AnaCredit) Banking Systems 9

Analyse der Daten auf Fehler 10

Fehlerberichte und Datenkorrektur Produkte mit schlechter Datenqualität Anzeige und Korrektur einzelner Informationen. Liste mit den Datenverstöβen Fehlermeldung mit funktionellen und technischen Informationen 11

AnaCredit ist Teil einer zunehmend quantitativen Aufsicht AnaCredit IFRS 9 SREP Datenmanagement BCBS 239 BCBS 309 Offenlegung LCR Stress Testing 12

Einführung eines schlanken Risiko- & Daten-Managements Risiko- & Datenmanagement ist eine Commodity getrieben von aufsichtsrechtlichen Anforderungen und de-facto Teil des Fixkostenblocks einer Bank Mit Blick auf die zunehmend quantitative Aufsicht haben mehrere Banken begonnen, ihr Risikomanagement von Grund auf neu aufzustellen Aufbrechen der Silos zwischen Risikoarten Einführung von End-to-End Datenmanagement-Systemen Risikomanagement wird als Prozess anstatt einer statischen Funktion verstanden und besser mit anderen Prozessen in der Bank verbunden Reduktion von Waste und wertvernichtenden Aktivitäten in den Prozessen Betonung einer stärkeren Daten-Governance Langfristig werden Banken schlanker, agiler und besser in der Lage sein, auf aufsichtsrechtliche Anforderungen und Marktveränderungen zu reagieren 13

Globaler Trend zu einem schlanken und effizienten Risikound Datenmanagement 14

Bedarf für eine umfassende Data Governance Infrastruktur Rollen und Verantwortlichkeiten sollten ausgehend vom Vorstand bis zum Data-Owner definiert sein. - Golden Source - Datensicherheit - Zugriffsrechte - User Kontrollen - Need to know Flexible IT Infrastruktur um lokalen Berichtsanforderungen zu entsprechen Board sign-off Prozesse, Policies und Prozeduren Der Framework sollte einen End-to-end Prozess umfassen und alle relevanten Policies innerhalb der Bank verknüpfen sowie messbare Größen für Datenqualität enthalten. 15

Zusammenfassung und Ausblick Unzureichendes Datenmanagement und Transparenz wurde von den Aufsichtsbehörden als ein Beschleuniger der Finanzkrise identifiziert. AnaCredit wie die zunehmend quantitativere Aufsicht insgesamt zwingt Banken dazu, in ihre Fähigkeiten beim Datenmanagement zu investieren, um den künftigen aufsichtsrechtlichen Anforderungen zu entsprechen. Bekannte Handlungsfelder sind die Daten-Architektur, die unzureichende Datenqualität, mangelnde Data Governance sowie der Einsatz manueller Prozesse. Langfristig erhält die EZB (nahezu) vollständige Transparenz über die Aktivität einer Bank und kann diese z.b. für direkte Benchmarks nutzen. 16

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