Der Umgang mit Risiken im Bankenwesen in einer digitalen Welt

Es gibt eine Reihe von Kanälen, über die Finanzinstitute potenzielle Verluste erleiden können, und diese Risiken werden mit fortschreitender Technologie immer komplexer. Banken sollten sicherstellen, dass sie über eine Risikomanagementfunktion verfügen, um ihr Risiko zu minimieren und ihr Vermögen zu schützen. Das Management des Risikos im Bankwesen umfasst die systematische Entwicklung eines Plans zur Bewältigung potenzieller Verluste. Das globale Finanzökosystem verändert sich schnell, und Banken müssen ihre Risikomanagementfunktionen neu erfinden, um sich selbst, ihre Kunden und ihren Platz auf dem Markt zu schützen.

Diagramm zu Risiko im Bankwesen

Was sind die wichtigsten Arten von Risiken im Bankenwesen?

Risiko des Ausfalls der Gegenpartei

Das Gegenparteiausfallrisiko bezieht sich auf eine Situation, in der die Gegenpartei bei einer Transaktion ihre Seite des Vertrags nicht erfüllt. Die Gegenpartei kann ein Kreditnehmer sein, der ein Darlehen nicht zurückzahlt, oder ein Kreditnehmer mit einer Kreditkarte. Das Kreditrisiko könnte sich auch entwickeln, wenn eine vertragliche Verpflichtung nicht erfüllt wird. Wenn sich eine Bank beispielsweise gegen das Marktrisiko versichert hat und der Versicherer den Vertrag nicht einhält, handelt es sich um ein Gegenparteiausfallrisiko. Einfach ausgedrückt: ein Gegenparteiausfallrisiko kann immer dann auftreten, wenn eine Bank einen Vertrag abschließt.

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Operatives Risiko

Operative Risiken können aufgrund eines von Personen oder System verursachten Fehlers oder Schadens verursacht werden. Diese Risiken können unbeabsichtigt entstehen, z. B. ein Kassierer, der versehentlich einen falschen Transaktionsbetrag eingibt. Sie können auch aufgrund von Störungen im System oder durch Sabotage entstehen. Bankbetrug ist ein weiterer Weg, wie ein operationelles Risiko entstehen kann. Bankbetrug entsteht häufig aufgrund von Kompromissen bei der Cybersicherheit.

Marktrisiko

Wenn eine Bank in den Kapitalmarkt investiert, ist sie anfällig für Marktrisiken. Die Volatilität am Aktienmarkt kann aus verschiedenen Gründen auftreten – globale finanzielle und politische Ereignisse, Änderungen der Rohstoffpreise und Änderungen der Zinssätze. Durch Investitionen in den Aktienmarkt setzt sich die Bank einer Vielzahl von Risiken aus.

Liquiditätsrisiko

Das Liquiditätsrisiko entsteht, wenn eine Bank ihr Vermögen nicht verflüssigen kann, um vertraglichen Verpflichtungen nachzukommen. Wenn eine Bank beispielsweise Kunden, die ihre Einzahlung abheben möchten, kein Geld zur Verfügung stellen kann, handelt es sich um ein Liquiditätsrisiko. Dieses Liquiditätsrisiko hat einen Schneeballeffekt. Wenn einem Kunden eine Geldüberweisung verweigert wird, werden andere Kunden alarmiert, und mehr Kunden beeilen sich, um Geld abzuheben. Das Liquiditätsrisiko kann auch entstehen, wenn eine Bank ihre Investitionen an der Börse nicht verflüssigen kann. Banken können nicht einfach alle ihre Aktienbestände verkaufen, da es Vorschriften zum Schutz des Marktes gibt.

Nichtfinanzielle Risiken im Bankwesen

Neben verschiedenen finanziellen Risiken gibt es mehrere nichtfinanzielle Risiken im Bankwesen. Das Technologierisiko ist eines davon. Zu ihm gehören Cybersicherheitsrisiken, das Risiko der Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen und das Risiko von Altsystemen. Während Banken umfassende Pläne für den Umgang mit finanziellen Risiken entwickeln, sind sie sich der technologischen Risiken möglicherweise nicht bewusst. Banken stehen möglicherweise vor mehreren Herausforderungen, wenn sie versuchen, Technologierisiken zu mindern.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Minderung von Technologierisiken?

Daten-Governance

Banken können mit dem Zustrom riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen überfordert sein: Kundeninformationen, Finanztransaktionen, Vertriebs- und Marketingdaten sowie unstrukturierte Informationen in Form von Textnachrichten, E-Mails und Interaktionen mit sozialen Medien. Mit der Zunahme von Unternehmensdaten ist es eine Herausforderung, Data Quality und -sicherheit zu gewährleisten.

Aufgrund fehlender Daten-Governance-Pläne können verschiedene Risiken im Bankwesen auftreten. Finanzorganisationen verfügen oft über Daten in getrennten Silos und Teams, die Entscheidungen auf der Grundlage von Teildaten treffen.

Echtzeitanalysen

Die Analyse von Daten in Echtzeit kann das Risikomanagement immens unterstützen, bringt jedoch mehrere Herausforderungen mit sich. Eine davon ist die Genauigkeit der Echtzeitdaten. Bevor sie für Entscheidungen verwendet werden können, sollten die Daten bereinigt, verifiziert und autorisiert werden.

Eine weitere Herausforderung bei der Echtzeitanalytik ist die Effektivität. Selbst wenn eine Finanzorganisation in der Lage ist, qualitativ hochwertige Echtzeit-Daten bereitzustellen, kann sie auf der Grundlage dieser Daten möglicherweise keine schnellen Entscheidungen treffen.

Banken haben oft Schwierigkeiten, die Qualität der realen Daten zu erhöhen und auf der Grundlage dieser Daten schnelle Entscheidungen zu ermöglichen.

API-Management

Beim offenen Bankwesen gibt es eine Reihe neuer Herausforderungen (bei denen eine Finanzorganisation APIs von Drittanbietern den Zugriff auf ihre Finanzdienstleistungen ermöglicht). Die erste Herausforderung sind die Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit der Offenlegung der Bankfunktionen gegenüber APIs. Cyberangriffe auf diese APIs können ein ernstes Risiko für Bankensysteme darstellen. Eine weitere Herausforderung ist die finanzielle Haftung aufgrund einer beeinträchtigen API. Im derzeitigen System muss das Finanzinstitut bei einem Cyberangriff auf die API die Haftung für die Verluste der Kunden tragen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Sie eine innovative API-Management-Plattform.

Datenvirtualisierung

In vielen Finanzinstituten werden Daten in Silos aufbewahrt. Es ist schwierig oder unmöglich, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wenn es kein zentrales Datenrepository gibt. Die Datenvirtualisierung löst dieses Problem, indem alle Unternehmensdaten kombiniert werden und eine logische Schnittstelle für den Datenzugriff bereitgestellt wird.

Datenvirtualisierung kann eine Herausforderung für Finanzunternehmen sein, da sie mit einer enormen Menge an teilweise strukturierten und unstrukturierten Daten umgehen. Mit neuen Datenbestimmungen muss die Erfassung und Speicherung von Daten den Gesetzen und Gesetzgebungen entsprechen.

Data Science und Integration

Auf Data Science basierende Modelle helfen Banken, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Es hilft ihnen dabei, schneller auf den Markt zu reagieren und die Konkurrenz zu übertreffen.

Es gibt jedoch mehrere Herausforderungen im Zusammenhang mit Data-Science-Modellen. Oft gibt es kein zentrales Repository für die Modelle des Finanzinstituts, und es ist schwierig nachzuvollziehen, welches Modell in Risikomanagementfunktionen verwendet wurde. Die Effizienz der Data Science-Modelle zu verfolgen ist ebenfalls eine Herausforderung, da Teams diese Modelle möglicherweise mit verschiedenen Programmiersprachen und Technologien entwickeln, wodurch diese Modelle verschleiert werden.

Was sind die wichtigsten Trends im Risikomanagement?

Die Risikomanagementfunktion der Banken hat sich in den letzten zehn Jahren erheblich verändert. Es ist zwar schwierig vorherzusagen, wie sich dies weiter ändern wird, aber es gibt einige wichtige Trends, die das Risikomanagement in Zukunft definieren werden:

Sich schnell ändernde Vorschriften

Die Bankenvorschriften werden jedes Jahr strenger. Jedes Land hat seine eigenen Vorschriften, die sich je nach wirtschaftlichem Umfeld ändern. Die Aktivitäten der Finanzinstitute und ihre Beziehung zu den Kunden werden streng geprüft. Aufgrund der sich ständig ändernden Vorschriften suchen Finanzinstitute nach einer flexibleren Risikomanagementfunktion.

Der Aufstieg von Fintech und Kundenerwartungen

Mit dem Eintritt fortschrittlicher Technologie in den Bankensektor erwarten die Kunden schnellere und bessere Services. Im Bankensektor herrscht ein großer Konkurrenzkampf, um den sich ändernden Kundenbedürfnissen und -anforderungen gerecht zu werden. Online-Banking und Anwendungen eröffnen Banken eine neue Risikoquelle.

Weiterentwicklung der Technologie und Analytik

Die zukünftigen Risikofunktionen sollten technologische Fortschritte wie Big Data, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und verbesserte Analysen nutzen. Diese Technologien ermöglichen es Risikofunktionen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie helfen auch beim Aufbau einer Dateninfrastruktur. Dadurch können Unternehmen mehr Zeit für die Analyse ihrer Daten aufwenden, anstatt sie zu verwalten.

Die Entstehung neuer Risiken

Banken sind mit neuen Arten von technologischen Risiken konfrontiert. Ein Beispiel hierzu ist das Modellrisiko, das sich aus der Abhängigkeit einer Organisation von einem Geschäftsmodell ergibt. Cyberrisiken steigen, wenn Banken online gehen und ihre Services über APIs von Drittanbietern bereitstellen. Hacking und Bankbetrug nehmen zu, und die Risikofunktion sollte so konzipiert sein, dass diese neuen Arten von Risiken berücksichtigt werden.

Sicherheitstrends deuten darauf hin, dass die zukünftigen Funktionen des Risikos im Bankwesen eine hohe Performance aufweisen Sie sollten in der Lage sein, mit einer Vielzahl von Risiken umzugehen und sich ständig ändernde Vorschriften einzuhalten. Die Risikofunktion sollte sich auch an die sich schnell verändernde Weltwirtschaft anpassen. Nur eine vollständig digitalisierte Risikofunktion mit den folgenden Attributen kann eine Finanzorganisation auf zukünftige Herausforderungen vorbereiten:

  • Automatisierte Risikobewertung und Entscheidungsfindung
  • Verwendung fortschrittlicher Analysemodelle
  • Integration mit effizienten Modellen der Daten-Governance
  • Vertrauen auf intelligente Data-Science-Modelle

Verbesserte Daten-Governance: Eine wichtige Chance

Die Daten-Governance hilft Unternehmen dabei, ihre Daten zu schützen, zu verwalten und wichtige Vorteile zu erzielen. Die Verfügbarkeit hochwertiger, zuverlässiger Daten im gesamten Unternehmen gewährleistet eine schnellere und bessere Entscheidungsfindung. Eine unternehmensweite Änderung ist erforderlich, um eine effizientere Daten-Governance zu gewährleisten. Dazu gehören die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten und die Sicherstellung einer effektiveren Kommunikation im Unternehmen. Durch die Schulung der Mitarbeiter und die Festlegung genauer Prozesse für den Umgang mit Unternehmensdaten können Risiken im Bankwesen minimiert werden.

Finanzinstitute können in vielerlei Hinsicht Wert aus ihrer Datenverwaltungsrichtlinien ziehen. Auf den ersten Blick könnte die Daten-Governance wie ein Instrument zur Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aussehen. Die Finanzvorschriften ändern sich häufig und werden mit höheren Strafen für die Nichteinhaltung bestraft. Aus regulatorischer Sicht ist die Daten-Governance ein wichtiges Paradigma, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

Interessanterweise wollen Banken nicht nur Compliance, sondern auch ihren Geschäftswert aus der Daten-Governance ableiten. Ein verbesserter Daten-Governance-Plan hilft der Geschäftsleitung im Unternehmen dabei, sich der Daten besser bewusst zu werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es stellt auch das ordnungsgemäße Eigentum an den Daten sicher. Ein ordnungsgemäßer Daten-Governance-Plan hilft Finanzunternehmen auch dabei, ihre Daten zu monetarisieren.

Schaffung einer digitalen Risikofunktion zur Bewältigung von Risiken im Bankwesen

Im Bankwesen umfasst eine Risikomanagementfunktion Pläne zur Minimierung von Verlusten und Verbindlichkeiten. Auf dem aktuellen Finanzmarkt wird eine Risikofunktion durch verschiedene Faktoren in Frage gestellt:

  • Sich ständig ändernde Geldpolitik: Länder aktualisieren und ändern häufig ihre Geldpolitik, und die Funktion des Risikos im Bankwesen sollte sich an diese volatilen Richtlinien anpassen.
  • Volatilität der behördlichen Anforderungen: Die Gesetze, die den Betrieb von Banken regeln, ändern sich sehr schnell.
  • Rückzug von der Globalisierung: Die Länder gehen jetzt von der Globalisierung zu stärker verstaatlichten Prioritäten zurück. Dies führt dazu, dass jedes Land speziellere behördliche Anforderungen schafft.
  • Wirtschaftliche Unsicherheit: Verschiedene kleinere und große Konjunkturrückgänge haben die Weltwirtschaft getroffen. Der volatile Aktienmarkt trägt zur Unsicherheit der Weltwirtschaft bei. Die Aufrechterhaltung einer statischen Risikofunktion in dieser äußerst volatilen Umgebung ist eine große Herausforderung.
  • Einführung von Fintechs: Fintech-Unternehmen kombinieren Finanzen und Technologie, um den sich ändernden Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Die Einführung von Technologie in die Finanzbranche hat Banken vor neue Herausforderungen gestellt: eine Erhöhung des Transaktionsvolumens, APIs von Drittanbietern und Cyberangriffe.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, benötigen Banken eine digitale Transformation.

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Was sind die Herausforderungen für die digitale Transformation der Risikofunktion?

Für eine komplett digitale Risikofunktion müssen verschiedene Komponenten des Unternehmens zusammenarbeiten. Dazu gehören Menschen, Prozesse und Systeme. Ohne all diese Komponenten ist eine digitale Risikofunktion nicht wirksam. Unternehmen haben oft Prozesse und Mitarbeiter, die die Digitalisierung unterstützen können, aber sie verfügen möglicherweise nicht über geeignete Systeme oder die vorhandenen Systeme müssen aktualisiert werden. Niedrige Data Quality und unzureichende Dateninfrastruktur behindern häufig die Digitalisierung. Mangelnde Datentransparenz ist eine weitere Herausforderung.

Diese Herausforderungen, zusammen mit einer ineffektiven Daten-Governance, könnten die Bankenrisikofunktion der digitalen Transformation verlangsamen und zu Fehlverhalten führen. Darüber hinaus zwingen behördliche Änderungen Finanzorganisationen dazu, ihre Dateninfrastruktur neu zu gestalten.

Die technologischen Fortschritte in der Data Science können Finanzorganisationen dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Ein großer Fortschritt ist die Verbesserung der Data Quality. Finanzinstitute können fortschrittliche Technologien einsetzen, um sicherzustellen, dass Entscheidungsträger wie der Verwaltungsrat immer Zugriff auf genaue Daten haben. Dies wird zu einer besseren Entscheidungsfindung führen und die Wahrscheinlichkeit eines Fehlverhaltens der Bank verringern.

Welche Technologien stärken die Risikofunktion?

Eine digitalisierte Risikofunktion hilft Finanzinstituten dabei, ihr Unternehmen effizienter zu überwachen. Sie ermöglicht dem Unternehmen auch, sich ändernde Vorschriften einzuhalten und Fehlverhalten im Bankwesen zu vermeiden. Eine digitale Risikofunktion verbessert die Qualität und Effizienz von Risikoentscheidungen erheblich. Mit Daten-Governance, Stammdaten-Management, Data Science und Analytik können Unternehmen Einblicke in ihre Risikofunktion gewinnen. Diese Technologien unterstützen die Dateninfrastruktur einer Organisation.

    Es gibt drei Haupttypen von Daten für eine Finanzorganisation:

Neben der digitalisierten Risikofunktion kann ein Unternehmen die folgenden Technologien einsetzen, um den Geschäftswert seiner Daten zu steigern:

Daten-Governance

Mit einem effizienten Datenverwaltungsplan können Dateneigentum und Data Quality überwacht und verwaltet werden. Die Infrastruktur für die Daten-Governance dient auch als Repository für Richtlinien, Geschäftsdefinitionen und andere Metadaten, einschließlich Streams, Modelle, Berichte und Dashboards. Die Daten-Governance stellt sicher, dass Entscheidungsträger über die richtigen Daten und Referenzen verfügen.

Data Sciences

Data-Science-Teams entwickeln Modelle oder Algorithmen, um an den Unternehmensdaten zu arbeiten. Zu diesen Modellen gehören Analysemodelle, Benchmarks, maschinelles Lernen und Modelle für künstliche Intelligenz. Data Scientists schaffen eine Infrastruktur, über die eine Organisation aus ihren Daten lernen kann.

Master Data Management

Das Stammdaten-Management garantiert, dass konsistente Daten in der gesamten Organisation zugänglich sind. Es gewährleistet die Genauigkeit, Rechtzeitigkeit und Vollständigkeit der Daten und liefert auch Kontext für Daten. Durch die Stammdaten-Management wird ein einziger und gemeinsam genutzter Bezugspunkt für die gesamte Organisation geschaffen, einschließlich Golden Records und bestätigter Dimensionen und Hierarchien.

Daten-Analytik

Datenanalytik arbeitet mit Unternehmensdaten (ob Referenz-, Meta- oder Transaktionsdaten), um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die Analytik verwendet Modelle, die von Data-Science-Teams erstellt wurden, und erstellt Echtzeit-Berichte und zukunftsgerichtete Modelle.