MiFID II, UCITS IV, Dodd Frank und Basel III

Da Basel III, MiFID II, UCITS IV und das Dodd Frank Act endgültig sind und / oder in Kraft treten, wurden immer höhere Anforderungen an die Finanzinstitute gestellt, die eine sorgfältige Verfolgung der Herkunft der Daten, Personen oder Verfahren, die für deren Änderung verantwortlich sind. Einige Berichte haben geschätzt, dass in Europa zwischen 2012 und 2013 mindestens 70 neue Regulierungen für die Kapitalmärkte in Europa in Kraft treten, die in den USA im gleichen Zeitraum mehr als 300 haben.
Die Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit abzurufen und zu konsolidieren, um Datenlager, Risikomotoren zu füttern und damit das aktuelle Risikoengagement zu berechnen, ist heute mehr denn je entscheidend. Dies gilt insbesondere, wenn man die derzeitige Entwicklung eines zentralen OTC-Marktes betrachtet, um eine weitere kataklysmische Krise der Finanzmärkte zu verhindern, wie sie in den Jahren 2007-2009 zu beobachten war. Neue Überwachungsregeln sind zwingende Firmen, um enorme Mengen an Handelsdaten zu extrahieren und zu berichten, ohne die Qualität solcher Daten zu beeinträchtigen.
Die Unternehmensdaten werden in die Preisfindungs- und Risikoanalyse-Data-Warehouse-Modelle eingegeben. Das schiere Volumen der OTC-Transaktionen ist nur eine der vielen Formen massiver Daten, die die Kapital- und Finanzmärkte charakterisieren. Eine aktuelle Umfrage von MoneyMate von Buy-Side-Marktteilnehmern zeigte, dass 80 Prozent der Befragten nicht auf die bevorstehenden regulatorischen Veränderungen vorbereitet waren. 75 Prozent der befragten Unternehmen betrachteten das Dodd Frank Act als ernsthaften Grund zur Sorge.
Um gerecht zu sein gegenüber Finanzdienstleistungsorganisationen, die noch immer nicht auf bevorstehende regulatorische Änderungen vorbereitet sind, gehen neue Regelungen wie Basel III und MiFID II über mehrere Revisionen und Änderungen vor, bevor der endgültige Rahmen allen Stakeholdern klar wird. Doch auch nach den neuen Regeln wird es für die Finanzinstitute schwierig, das Risikoengagement exakt zu berechnen, die Sicherheitenzuordnung zu automatisieren und die für die Realzeitpositionierung notwendigen Systeme einzurichten.
In der Tat ist für die globalen Finanzmarktakteure eine der größten Herausforderungen, denen sich ihre Risikomanagement- und Compliance-Teams gegenübersehen, das Engagement über das gesamte Geschäft der Bank aus. Eine aktuelle Umfrage von Simcorp zeigte, dass 30 Prozent der Buy-Side-Marktteilnehmer zugegeben, dass sie Tage oder sogar Wochen brauchen, um ihre gesamte Organisation & rsquo; s Risikoexposition zu berechnen.
Um eine solche ausgezogene Berechnung in den Kontext zu bringen, würde dies bedeuten, dass in Situationen wie der Implosion von Lehman Brothers und Bear Stearns 30 Prozent der Buy-Side-Spieler aufgrund eines Mangels an rechtzeitigen Risikoinformationen nur langsam reagieren würden.
Nach den Steuerungslücken, die durch die Finanzkrise 2007-2009 so drastisch aufgedeckt wurden, haben die Aufsichtsbehörden die Marktdaten direkt oder unabsichtlich stärker ins Blickfeld gerückt, weil sie darauf abzielen, den aktuellen OTC-Derivatmarkt zu einem börsengehandelten Modell zu verändern. Eine Möglichkeit, dass dies geschieht, ist das Laufwerk zu einem System von LEIs (Legal Entity Identifiers), die verwendet werden, um Transaktionen an die jeweiligen Gegenparteien zu markieren.
Regulatoren dürfen bei der Implementierung einer massiven Datenmanagement-Technologie nicht zurückbleiben
Interessant ist, dass, während neue Regeln weiterhin Innovation bei der Erfassung und Verwaltung von enormen Mengen an Daten zu treiben, sind Finanzinstitute Aufsichtsbehörden selbst oft bei der Umsetzung solcher Techniken langsam. Dennoch können die effizienteren Regulatoren enorme Daten erfassen und analysieren, um so schneller können sie systemische Risiken identifizieren und entschärfen.
In der Tat haben einige Analysten der Finanzkrise 2007-2009 die Schuld nicht auf schwache Gesetze, sondern auf schwache Aufsicht gelegt. Solche Analysten haben behauptet, dass alle Daten, die für die Aufsichtsbehörden erforderlich waren, um im Knospen die Ballonrisiken von Derivaten und Subprime-Hypotheken zu befreien, zur Verfügung standen, aber nie angewendet wurden. Während nicht jeder mit dieser Denkweise unbedingt einverstanden sein wird, verleiht die Kontroverse und eventuelle Auflösung des Amtes der Thrift Supervision in den USA diesem Vorschlag eine gewisse Glaubwürdigkeit.
Dennoch sind einige Finanzmarktaufsichtsbehörden Schritte zur effizienten Erfassung von Marktdaten. Die SEC (Securities Exchange Commission) in den USA zum Beispiel hat die Idee eines konsolidierten Audit Trail. Das CAT basiert auf der Zusammenstellung von Informationen aus der FINRA und jedem Austausch zu einem zentralen Datenrepository. Die Informationen wären bei jeder Bestellung, jedem Zitat und jedem meldepflichtigen Ereignis, das jede Bestellung und jeden Zitat betrifft, enthalten. Im Falle eines plötzlichen Absturzes, würde die SEC haben die Echtzeit-Daten notwendig, um schnell zu sehen, was passiert, im Gegensatz zu warten mehrere Wochen zu entschlüsseln, was genau passiert.
Der Weg nach vorn
Die neuen Verordnungen fordern sowohl die Aufsichtsbehörden als auch die Banken auf, einen anspruchsvollen Ansatz für die Erfassung und Aggregation von Daten aus mehreren Quellen zu übernehmen, sie zu berichten und die Historie der Daten aufrechtzuerhalten, um zukünftige Audits zu ermöglichen. Zu diesem Zweck müssen die Institute ein unternehmensweites Inventar der Daten durchführen, die Attribute dieser Daten identifizieren und die für die regulatorische Berichterstattung relevanten Felder isolieren.
Eine der wichtigsten Herausforderungen ist die Notwendigkeit, Zeitstempel zu harmonisieren, insbesondere wenn die Daten aus unterschiedlichen Systemen stammen. Risikomanager müssen mit Technikmitarbeitern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass alle Daten, die in das Risikodaten-Warehouse gelangen, zeitlich konsistent sind. Denken Sie daran, dass das Best-Case-Szenario für die Erfassung von Risikodaten und die Bewertung von Positionen in Echtzeit ist.
Die Gewährleistung der Zeitkonsistenz kann schwierig sein, wenn man die Möglichkeit der Datenwarteschlangen in verschiedenen Systemen feststellt, die letztendlich beeinflussen können, wie zeitnahe Risikomanager eine Positionsangabe generieren können. Dennoch würde ein ausgeklügeltes System diese Dynamik berücksichtigen, um zu gewährleisten, dass die endgültigen Risikoberichte eine genaue Darstellung der aktuellen Daten sind.