Ein Jahr danach: Welche Chancen bietet IFRS 9?

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IFRS 9 ist seit dem 1. Januar 2018 in Kraft. Heute lässt sich feststellen: Die Umsetzung hat länger gedauert als erwartet, langfristige Auswirkungen sind noch nicht absehbar. Wie in meinem vorangegangenen Blogbeitrag beschrieben, haben Banken im Großen und Ganzen den Prozess jedoch recht gut bewältigt. Angesichts der immensen Kosten stellt sich nun die Frage: Wie können Banken ihre Investition in IFRS-9-Compliance künftig nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen? Genau darum soll es im zweiten Teil der Blogserie gehen.

Viele Banken sind auf der Suche nach Wegen, ihre Investitionen in IFRS-9-Compliance für künftige Chancen zu nutzen.

Das beste Risikomodell finden

Eine Option, den Credit Risk Cycle zu optimieren, die auf der Hand liegt, ist das Nutzen der Ergebnisse aus IFRS-9-Berechnungen für fundierte Entscheidungen. Durch die Simulation von Expected-Credit-Loss(ECL)-Auswirkungen und die Analyse der Modellqualität sowie die Bewertung der Modelle und Modellierungsansätze im Hinblick auf ihre Eignung für verschiedene Szenarien lässt sich jeweils die beste Option bestimmen. Somit haben Banken immer das optimale Modell zur Berechnung des Kreditrisikos zur Hand.

Verfügbare Daten nutzen

Darüber hinaus sollten im Unternehmen mit der IFRS-9-Implementierung auch mehr Daten schneller verfügbar sein – was eine weitere Chance birgt. Die neue Infrastruktur kann für die Sammlung relevanter Daten genutzt werden, mit denen sich eine Vielzahl einzelner Modelle weiterentwickeln und anpassen lässt. Sie können in Echtzeit angewandt werden, um bestimmte Prozesse zu unterstützen, darunter Stresstesting, Asset- und Liability-Management oder Kapitalberechnungen.

Die neue Infrastruktur kann für die Sammlung relevanter Daten genutzt werden, mit denen sich eine Vielzahl einzelner Modelle weiterentwickeln und anpassen lässt.

Beste Datenqualität

IFRS 9 hat auch die Spielregeln für Datenarchitektur und Datenqualität geändert. Das bringt Herausforderungen, aber eben auch Chancen mit sich. Als Folge der Umsetzung hat die Anzahl der Datenquellen zugenommen, gleichzeitig sind granularere Einblicke in historische Daten sowie eine bessere Orchestrierung notwendig, um auch neue Informationen wie Cash-Flows und Risikofaktoren einzubinden. Auf der Pro-Seite: In der Praxis hat IFRS 9 Banken eine durchgängig automatisierte Bereitstellung von Daten ermöglicht. Weitere Bereiche werden folgen, und dies wird zu einer Verknüpfung mit vorhandenen Plattformen für Risiko- und Finanzmanagement führen, was wiederum neue Spielfelder eröffnet.

Dazu kommt: Immer mehr Banken verlegen ihre Prozesse in eine flexible Cloud-Architektur. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Modelle in wesentlich kürzerer Zeit zu berechnen. Und es erlaubt ihnen, die Ergebnisse aus den Modellen für ganz unterschiedliche Aufgaben zu nutzen.

Und dann noch: KI und Machine Learning

Ein Thema, das immer mehr an Gewicht gewinnt, ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning im Risikomanagement – Robotik und Validierung sind ein Beispiel dafür. Die automatische Erstellung von Modellen ist noch in einem frühen Stadium, und solche Projekte sind weiterhin stark von menschlichen Ressourcen abhängig, die die erforderlichen Kompetenzen und Intelligenz liefern – aber die Aussichten sind vielversprechend.

„All diese Beispiele zeigen, was möglich ist, wenn man Compliance mit neuen regulatorischen Standards als Chance sieht, Systeme und Prozesse auf den Prüfstand zu stellen – und nicht als Bedrohung.”

EY berichtete kürzlich über ein erstes Testprojekt bei einer italienischen Bank. Die Bank nutzt Automatisierung und Machine Learning, um zeitaufwendige Aufgaben wie die Auswahl und das Laden von Variablen zu erledigen. Das KI-System empfiehlt zudem das beste Modell, einschließlich eines Sets an vorgeladenen Kriterien in der Modellerstellung. Die Vorgaben des Systems müssen natürlich noch mit den vorhandenen Modellen abgeglichen werden, aber immerhin lässt sich eine große Anzahl von Modellen in sehr viel kürzerer Zeit überprüfen.

All diese Beispiele zeigen, was möglich ist, wenn man Compliance mit neuen regulatorischen Standards als Chance sieht, Systeme und Prozesse auf den Prüfstand zu stellen – und nicht als Bedrohung. Compliance mit IFRS 9 ist lediglich der Minimalanspruch; es bietet sich an, aus dieser Investition mehr herauszuholen. Das gleiche gilt für IFRS 17 – darauf gehe ich in meinem nächsten Blogbeitrag näher ein.

Dieser Beitrag ist Teil einer Blog-Serie, die im Rahmen des Risk Customer Circle auf der diesjährigen SAS Analytics Experience entstanden ist.

Weitere Beiträge zum Thema Risikomanagement.

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About Author

Thorsten Hein

Principal Industry Consultant

As Principal Industry Consultant in the Risk Research and Quantitative Solutions Division at SAS Institute, Thorsten Hein specialises in global risk management operations insights both in banking and insurance, focusing on Risk and Finance Integration, IFRS and Stress Testing. He helps risk management stakeholders to go beyond pure regulatory compliance and drive value-based management to maximise business performance. By applying experience from more than 20 years in Business Intelligence and Analytics, and supporting Financial Services and Risk Management, he ensures business relevance as well as technical coherence. Thorsten Hein joined SAS Institute already in 2004. Previously, he has been working for more than ten years for renowned providers of business intelligence solutions. Having started his career at the headquarters of Allianz Insurance in Germany, from the very beginning his main focus was assisting companies in the financial services industry in improving their processes and systems.

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