MANAGEMENT fikationen
MANAGEMENT fikationen für Anpassungen an Systemen und Schnittstellen so früh wie möglich abzustimmen, damit genügend Zeit für die Entwicklung und das Testen bleibt. Vertreter des Fachbereichs dagegen werden auf die Volatilität der regulatorischen Vorgaben verweisen und nicht selten selbst in (zu) langen Abstimmungen über die „beste“ Lösung verweilen. Dabei braucht es unbedingt ein konstruktives Miteinander bereits auf der operativen Ebene. Auch wenn bei einem regulatorischen Projekt die Fachlichkeit den ersten Schritt nach vorne macht, sollte die Technik möglichst schnell aufschließen. Fachliche Lösungsideen sollten gemeinsam mit Vertretern der IT entwickelt oder die Ideen zumindest kurzfristig gegen die technische Machbarkeit abgeglichen werden. Der allerorts monierte, aber dennoch immer wieder vorkommende „Papierweitwurf “, bei dem vermeintlich fertige Fachkonzepte – deren Erstellung und Abstimmung sich im eigenen Fachbereich bis zu einem Jahr hinzogen – der IT schließlich als finale Tatsachen übergeben werden, führt nie zum gewünschten Erfolg. Nicht selten braucht es viel Energie auf Ebene des Projektmanagements oder gar der internen Hierarchien, um wieder zusammenzubringen, was sich von Anfang an gemeinsam in iterativen Schritten hätte entwickeln sollen. Basierend auf der Erfahrung bewährter Strukturen empfiehlt es sich, auf integrierte Teams zu setzen, in denen Vertreter von Fachbereich und IT gemeinsam Lösungen entwickeln und spezifizieren. Die Leitung solcher Teams erfolgt im Idealfall durch eine Doppelspitze aus Fachbereich und IT, die gemeinschaftlich für die rechtzeitige Fertigstellung der Liefergegenstände verantwortlich sind. Je nach Projektkultur der vergangenen Jahre könnten eine „Aufwärmphase“ oder gezielte Events nützlich sein, um dem Team bei der (Vertrauens-)Findung zu helfen. Bei Einbeziehung externer Unterstützung ist es ratsam, den internen Wissensaufbau über den Projektverlauf hinweg systematisch zu betreiben, um robuste spätere Linienprozesse von Beginn an zu forcieren. Datenhaushalt Eine wichtige Größe für eine erfolgreiche und effiziente Umsetzung regulatorischer Großprojekte sind Qualität und Struktur des relevanten Datenhaushalts. Ein integrierter Datenhaushalt mit einem flexiblen Datenmodell und einer hohen Datenqualität erleichtert die Umsetzung regulatorischer Anforderungen. Hier besteht ein längerfristiger Zielkonflikt, da der Aufbau eines integrierten Datenhaushalts sowie eines effektiven Datenqualitätsmanagements eine umfangreiche und übergreifende Analyse der Anforderungen in großer Detailtiefe voraussetzt und meist mit einem hohen Umsetzungsaufwand verbunden ist. Knappe Umsetzungszeiträume und Projektbudgets führen oftmals dazu, dass isolierte Datentöpfe für einzelne Anforderungen geschaffen werden und dass Datenqualitätsproblemen mit kurzfristigen Maßnahmen begegnet wird. Die Erfahrungen der Autoren haben gezeigt, dass – wenn nicht bereits zu Beginn eines regulatorischen Großprojekts auf eine effiziente und einheitliche Datenarchitektur und eine hohe Datenqualität zurückgegriffen werden kann – diese Mängel während der Projektlaufzeit aufgrund von Zeit- und/oder Budgetmangel nur selten behoben werden können. Deshalb sollte die Zeit bis zum nächsten regulatorischen Großprojekt vorausschauend genutzt werden. Zugleich sollten rechtzeitig Maßnahmen zum Aufbau einer effizienten Datenarchitektur, einer langfristigen Verbesserung der Datenqualität sowie zum Aufbau eines effektiven Datenqualitätsmanagements ergriffen werden. Chancen und Potenziale Regulatorische Großprojekte wie die MiFID II haben Auswirkungen auf eine Vielzahl von Bereichen und Prozessen, insbesondere auch auf Vertriebsprozesse. Während der Ansatz nachvollziehbar ist, regulatorische Anforderungen möglichst kostengünstig umzusetzen, birgt er jedoch zweierlei Risiken: Zum einen, dass die neuen Zielprozesse zwar an vielen Stellen angepasst wurden und „compliant“ sind, aber in Gänze betrachtet doch nicht „rund“ und kein gutes Design vorweisen – was schlimmstenfalls an der Kundenschnittstelle zu Frustration führen kann. Zum anderen, dass man aus den wertvollen Daten (u. a. neue und bessere Kundenstammdaten, Orderdaten, Transaktionsdaten) keine Erkenntnisse gewinnt und dadurch hilfreiche Impulse für Kundengespräche verloren gehen können. Natürlich darf unter dem Banner von „Chancen und Potenzialen“ nicht jeder neuen Anforderung Tür und Tor geöffnet werden. Das würde nur zu einer Kostenexplosion führen. Maß und Mitte sind notwendig, um hier den richtigen Weg zu finden. Weiterhin ist es zur Vermeidung von Zielkonflikten empfehlenswert, dass sich ein separates Team – aber stets abgestimmt mit dem Hauptprojekt – mit der Hebung von Potenzialen und Chancen oder der Gesamtprozesssicht beschäftigt. FAZIT In regulatorische Großprojekte wie die Umsetzung der Finanzmarktrichtlinie fließen neben vielen Euros vor allem auch der Schweiß, die Motivation und Emotionen der Mitarbeiter. Angesichts dieses enormen Investments sollten die aktuellen Erfahrungen dazu genutzt werden, den Return auf dieses enorme Investment beim nächsten Projekt dieser Größenordnung noch zu verbessern. Autoren Moritz von Medem ist Senior Manager bei d-fine und war in den letzten Jahren in diversen Themen der Kapitalmarktregulierung tätig, u. a. MiFID II/MiFIR und EMIR. Daneben beschäftigt er sich mit den Themen Brexit und Digitalisierung. Sandra Kaselow ist Senior Consultant bei der d-fine GmbH. Sie ist spezialisiert auf die Themen Kapitalmarktregulierung und Wertpapiergeschäft. 34 04 // 2018
MANAGEMENT Von digitalen zu smarten Prozessen: Analytics, Robotics und Artificial Intelligence 12. ProcessLab-Konferenz am 14. Juni 2018 in der Frankfurt School of Finance & Management Die 12. ProcessLab-Konferenz beschäftigt sich mit konkreten Einsatzfeldern von „smarten“ Technologien sowohl in der Ausführung als auch im Management von Geschäftsprozessen. Anwendungsfälle und Prototypen sollen einen Einblick und Anregung für den Einsatz von Mining, Robotics und Artificial Intelligence in Prozessen geben. Das Themenspektrum der Konferenz reicht von relativ ausgereiften Ansätzen im Bereich Analytics über den Einsatz von (virtuellen) Robotern für gut strukturierte Vorgänge bis hin zu lernenden Systemen, z. B. künstlichen neuronalen Netzen und anderen Verfahren des Machine Learning. Programm und Anmeldung unter: www.frankfurt-school-verlag.de/processlab An der Konferenz wirken mit : Christian Wolf, Leiter Prozessmanagement & Automatisierung, Wüstenrot & Württembergische AG Wouter Neef, Project Lead / Product Owner Customer Engagement, International Advanced Analytics Team, ING-DiBa AG Timothee Carayol, Data Scientist, International Advanced Analytics Team, ING-DiBa AG Keynote: Stephan Schwebe, Executive Partner - Practice Leader AI & Data - Banking DACH, IBM Global Business Services Leitung: Prof. Dr. Jürgen Moormann, Prof. Dr. Daniel Beimborn, Frankfurt School of Finance & Management Veranstalter: Kooperationspartner: Medienpartner: 04 // 2018 35
