Basel III und Data Warehouse-Infrastruktur

Warum Basel III
2007 bis 2009 ist ein Zeitraum, der in den Köpfen der Politiker der Finanzindustrie für die nächsten Jahre geätzt werden. Komplexe Finanzinstrumente, falsch veranlagte Risiken verbunden mit dem Druck, immer höhere Mitarbeiterboni und Bankgewinne zu verdrehen, um die größte Finanzkrise seit der Großen Depression zu schaffen. Die US-und EU-Finanzmärkte, sobald sie uneinnehmbar waren, konfrontiert die reale Möglichkeit des Zusammenbruchs, die die globale Wirtschaft in den Prozess einzudämmen. Da Hunderte von Milliarden Dollar an staatlichen Rettungspaketen in Banken und Versicherungen gepumpt wurden, die als zu groß eingestuft wurden, mussten die Regulierungsbehörden in den Griff bekommen, dass die Basel-II-Richtlinie zum Bankrisikomanagement Schlupflöcher und Unzulänglichkeiten hatte Um eine Wiederholung zu verhindern. Und damit wurde Basel III geboren.
Eine Zusammenfassung der Anforderungen von Basel III
Die grundlegenden Ziele von Basel III unterscheiden sich nicht von denen von Basel II. Das neue Rahmenwerk zielt darauf ab, die Banken angesichts der makroökonomischen Erschütterungen widerstandsfähiger zu machen, ihr Risikomanagement zu schärfen und die Gesamttransparenz zu erhöhen. Basel III erreicht diese Ziele durch eine Kombination aus zusätzlichem Kapital und strengeren Finanzkontrollen als Basel II.
Um besser verstehen zu können, warum die Data-Warehouse-Infrastruktur für Basel III so zentral ist, muss man sich mit den wesentlichen Elementen von Basel III vertraut machen. Die Komplexität von Basel III macht es nahezu unmöglich, es umfassend in diesem Artikel zu diskutieren. Aber lassen Sie uns kurz auf zwei seiner wichtigsten Änderungen gegenüber Basel II:
● Kapitalanforderungen – Angesichts der Ereignisse von 2007-2009 dürfte es wohl nicht verwundern, dass die höheren Kapitalanforderungen vermutlich die bedeutendsten Veränderungen von Basel II zu Basel III darstellen. Basel III geht in eine umfassendere und explizite Definition des Kapitals ein. Dies umfasst spezifische Angaben zu den Vermögenswerten, die zur Berechnung der Eigenkapitalanforderungen verwendet werden können und welche Mindestqualität / -merkmale diese Vermögenswerte besitzen müssen, um für die Aufnahme in Frage zu kommen.
● Liquiditätsanforderungen – Gleich wie für das Kapital löst Basel III die Liquiditätsanforderungen aus. Zwei Parameter signalisieren den neuen Liquiditätsbedarf – LCR (Liquidity Coverage Ratio) und NSFR (Net Stable Funding Ratio). LCR ist ein Maß für die hoch liquiden Vermögenswerte, die eine Bank besitzt, die für plötzliche oder störende kurzfristige Liquiditätsverpflichtungen zur Verfügung steht. Solche flüssigen Mittel umfassen Staatsanleihen und Barmittel. NSFR ist ein Maß für eine stabile langfristige Finanzierung der Bank im Verhältnis zu den langfristigen Vermögenswerten der Bank. Stabile langfristige Finanzierung umfasst Kundeneinlagen, Eigenkapital und langfristige Interbankfinanzierung. NSFR wurde in Basel III berücksichtigt, da eine Reihe von Banken, die in den Jahren 2007-2009 zusammenbrach, eine übermäßige Abhängigkeit von kurzfristigen Finanzierungsquellen wie kurzfristige Interbank-Kreditvergabe vor ihrem Untergang gezeigt hatte.
Datenqualität und Basel III Enterprise Risk Management
Während die meisten Banken, die im internationalen Bankgeschäft tätig sind, die Anforderungen von Basel III an einem neuen Kapital- und Liquiditätsbedarf erfüllen müssen, sind die Details, die Qualität und das Alter der Daten entscheidend, um festzustellen, welche Banken schnell und effizient einhalten können. Schlechte Qualitätsdaten können beispielsweise zu Über- oder Untervergabe führen.
Ein effektives Risikomanagement und die Einhaltung von Basel III sind letztlich darauf zurückzuführen, dass die Banken alle relevanten Daten zusammenfassen, zusammenfassen und analysieren können. Für sehr kleine Banken, Verwaltung und Korrelation von Daten kann nicht außerordentlich anstrengend sein. Aber für die Mehrheit der Banken und mehr multinationale Unternehmen, die sich über mehrere Rechtsgebiete erstrecken, und mit einem „Supermarkt“ -ähnlichen Sortiment von Finanzprodukten, ist die Identifizierung und Preisrisiko eine viel komplexere Angelegenheit.
Nichts hinter einer wohldefinierten, automatisierten Datenmanagement-Plattform. Natürlich war eine komplexe Echtzeitdatenverwaltung und -analyse bereits für die Basel II-Compliance notwendig. Basel III nutzt es umso mehr, detailliertere Daten, längere Zeitmodelle und umfangreiche Stresstests. Das Data Warehouse erhält eine neue Bedeutung. Insgesamt verbessern bessere Daten den Wettbewerbsvorteil der Bank.
Wenn das Management Entscheidungen auf der Grundlage von Unternehmensrisikodaten trifft, müssen sie sicher sein, dass die Informationen zuverlässig und eine tatsächliche Darstellung von Tatsachen vor Ort sind. Die wesentlichen Merkmale von Qualitätsdaten sind Integration, Vollständigkeit, Integrität, Zugänglichkeit, Erweiterbarkeit und Flexibilität.
Drei Ansätze für ein risikobewusstes Data Warehouse
Während Basel III ein neuer Risikofaktor ist (wenn auch eine Verbesserung von Basel II), ist das Risikomanagement im Unternehmen seit Jahrzehnten das Herzstück des Bankensektors. Senior Management und Key Bank Entscheidungsträger in Basel III Umsetzung würde gut daran tun, aus dem Vor-und Nachteile der Vergangenheit Ansätze für die Entwicklung, Konfiguration und Umsetzung von Enterprise-Risikomanagement-Plattformen und Data Warehouses zu lernen:
● Ansatz 1 – Fokus auf Business-Anwendungen und die wichtigsten Berichte von jedem. Dies ist der schnellste Weg, um ein grundlegendes Risikomanagement-Framework aus dem Boden zu bekommen. Aber es ist letztlich das teuerste in der Höhe der Nacharbeit es dauert, bevor es Basel III-konform ist.
● Ansatz 2 – Konzentrieren Sie sich auf Managementberichte. Dies ist wahrscheinlich der häufigste Ansatz. Das Problem besteht darin, dass Risikoberichte eher in eine zweite Kategorie fallen, da die Führungskräfte eher auf & lsquo; unter dem Strich & rsquo; Z.B. Gewinn, Umsatzwachstum Berichte. Wenn die Enterprise-Risikomanagement-Plattform auf Daten basiert, die für Managementberichte benötigt werden, ist die Optimierung des Data Warehouse und die spätere Entwicklung der Risikoberichte tendenziell langwierig und teuer.
● Ansatz 3 – Aufbau eines Risikomanagement-Frameworks um Basel III und gleichzeitig die Integration zusätzlicher Risikoanforderungen für die Bank selbst. Das kostet oft am Anfang, ist aber auf lange Sicht günstiger und effizienter. Es ist der beste Ansatz. Banken, die bereits ihr Risikomanagement-Framework und -systeme für ein risikobewusstes Data-Warehouse-Modell aufgebaut haben, dürften eine leichtere Umstellung auf Basel III haben. Gleichermaßen werden Banken, die ihr Risikomanagement von Grund auf neu aufbauen und auf Basel III-Anforderungen ausgerichtet sind, letztlich weniger abschließen als diejenigen, die sich für Ansatz 1 oder Ansatz 2 entscheiden.
Schließlich dürfte Basel III nicht die letzte Revision des Bankrisikos sein. Anders ausgedrückt, der Datenarchitektur-Blueprint, auf dem das Risikomanagement im Unternehmen liegt, bietet einen schnelleren, effizienteren und nachhaltigeren Weg in Richtung Basel-III-Compliance. Ein solches Modell ist an die sich ändernden Bedürfnisse der Bankrisikoregelung angepasst. Das ideale risikozentrische Datenmodell soll den Datenaustausch zwischen Abteilungen und konsistente Definitionen von Entitäten erleichtern (zum Beispiel ist ein Kunde im Finanzmodul auch ein Kunde im HR-Modul).