Bankplanung und -steuerung
In der Banksteuerung ist es wie in der Seefahrt: Wer die Koordinaten des aktuellen Standorts und des Ziels, die Begebenheiten auf dem Weg dorthin sowie die Beschaffenheit seines Bootes kennt und zudem noch reaktionsschnell ist, hat gute Chancen heil anzukommen.
Dabei stellen die folgenden Beispiele lediglich einen Auszug der Herausforderungen dar, denen die Bankplanung und -steuerung gegenübersteht.
Analyse- und Ad-hoc-Fähigkeit
Gerade im Kontext eines sich schnell ändernden Umfelds und der zunehmenden Gefahr exogener Schocks ist es essenziell, zeitnah die Vulnerabilität des Instituts in Bezug auf diese Ereignisse durch dynamisch anpassbare Szenarien und vor allem Szenarioparameter abschätzen zu können. Neben der reinen Umsetzung von Stressszenarien beziehungsweise der Produktion der darauf basierenden Ergebniskennzahlen ist die Analysefähigkeit von Ergebnis- und Metadaten essentiell, um schnell und effektiv Ursache-Wirkung-Zusammenhänge zu identifizieren und Gegenmaßnahmen einzuleiten.
Integrationsfähigkeit
Aufgrund der gegenseitigen Abhängigkeit der einzelnen Funktionsbereiche der Bank ist es umso wichtiger, die Struktur der Banksteuerung nicht in Silos zu organisieren, sondern in einem integrierten Ansatz zusammenzuführen. Nur so lassen sich Implikationen einzelner Effekte auf das Institut gesamtheitlich abschätzen. Dabei sind u.a. folgende Aspekte zu berücksichtigen:
- Hoher Grad an technischer Kompatibilität beziehungsweise Integrationsfähigkeit der einzelnen zum Einsatz kommenden Systeme, Anwendungen und Schnittstellen.
- Integration von Umwelt-, sozialen und Governance-Kriterien, die in der Regel nicht über klassische finanzmathematische Methoden ermittelt beziehungsweise geschätzt werden können
- Integration regulatorischer Anforderungen in den Steuerungskreis der Institute wie bspw. IRRBB, Normativer ICAAP oder CSRBB
Flexibilität und technologischer Wandel
In der Bankplanung ist die kontinuierliche Anpassung und Optimierung von Strategien und Prozessen unerlässlich. Neue Methoden wie Machine und Deep Learning sowie Data-Lineage-Systeme lassen einen deutlich effizienteren Prozess bei der Generierung von Stressszenarien zu. Häufig werden durch die Anwendung dieser Verfahren und Technologien Verwundbarkeiten im Sinne der Ertragskraft und Kapitalisierung identifiziert, die allein auf Basis historischer Erfahrungen nicht erkannt worden wären.
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