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die bank 04 // 2022

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die bank gehört zu den bedeutendsten Publikationen der gesamten Kreditwirtschaft. Die Autoren sind ausnahmslos Experten von hohem Rang. Das Themenspektrum ist weit gefächert und umfasst fachlich fundierte Informationen. Seit 1961 ist die bank die meinungsbildende Fachzeitschrift für Entscheider in privaten Banken, Sparkassen und kreditgenossenschaftlichen Instituten. Mit Themen aus den Bereichen Bankmanagement, Regulatorik, Risikomanagement, Compliance, Zahlungsverkehr, Bankorganisation & Prozessoptimierung und Digitalisierung & Finanzinnovationen vermittelt die bank ihren Lesern Strategien, Technologien, Trends und Managementideen der gesamten Kreditwirtschaft.

MARKT SCHWERPUNKT

MARKT SCHWERPUNKT OPRISK-FORUM Kapitalmarktgeschäft Die Haupttrends der frühen 2020er-Jahre waren das Aufbrechen traditioneller, zentralisierter Wertschöpfungsketten, zunehmende Attraktivität von Kapitalmarktprodukten für Privatanleger durch Margendruck, das Aufkommen digitaler Vermögenswerte als neue Anlageklasse, ein offenes Bankwesen und spezielle Distributed-Ledger-Technologie (DLT) in allen wesentlichen Ländern und Märkten sowie langfristige Belastung der Finanzmärkte nach den Pandemien aufgrund des Umfangs der Staatsausgaben. Bis 2030 haben sich diese Trends noch weiter verstärkt. FinTechs und BigTechs lieferten den klassischen Banken einen harten Wettbewerb. Dies spiegelte sich schon früh am Markt wider, und so war bspw. Coinbase 2020 bereits mehr wert als die London Stock Exchange. Dieser Weckruf für etablierte Anbieter führte zu einer Fokussierung auf 1. vereinfachte Provisionsmodelle für Privatkunden und die Möglichkeit der Anlage in komplexere Finanzprodukte (SPACs, Digital Assets etc.), 2. wachstumsstarke G20-Länder, 3. eine global konsistente Regulierung von DLT-basierten Produkten sowie 4. den Aufbau eines Ökosystems für digitale Vermögenswerte. Isoliert betrachtet war jeder dieser vier Treiber Anfang der 2020er-Jahre eine Herausforderung für das Risikomanagement. Tatsächlich haben nicht alle Banken und FinTechs überlebt, aber wer es geschafft hat, wurde widerstandsfähiger und konnte diese Produkte direkt, über Partnerschaften, Netzwerke oder als White-Label-Lösungen für kleinere Finanzdienstleister ohne eigene Kapitalmarktfunktion anbieten. Vermögensverwaltung In den 2010er-Jahren kamen die ersten Robo-Advisor auf den Markt, anfangs mit mäßigem Erfolg. Doch mit der stetigen Verbesserung der Datenverfügbarkeit und der Entscheidungsalgorithmen sowie einer neuen Generation von Privatanlegern, die sich auf computergestützte Entscheidungsfindung einließen, wurde die automatische ML-/AI-gesteuerte 1 Beratung zunehmend erfolgreicher und bis 2030 dominierend in der Vermögensverwaltung. Immer noch besteht die größte Herausforderung aus Sicht des Risikomanagements im frühzeitigen Erkennen des Betrugsrisikos (Veruntreuung von Vermögenswerten, Datenklau) und dessen Verringerung. Maschinenbasierte Entscheidungen müssen außerdem fair und transparent sein. Treiber für das NFR der Zukunft ML-/AI-bezogene Risiken Im Jahr 2015 und in den darauffolgenden Jahren waren Rechenleistung (Quantum Computing) und Cloud-Speicherplatz so reichlich vorhanden, dass ML-/AI-basierte Risikomethoden nach der Industrialisierung der Welt und über die Standarddigitalisierung hinaus an einem Wendepunkt standen. Machine Learning/Artificial Intelligence setzten sich bei bestimmten Prozessen und Aufgaben, einschließlich bestimmter Risikomanagement-Entscheidungen, gegenüber dem Menschen durch. Natürlich gibt es auch Beispiele für die dunkle Seite von ML/AI. Dazu gehören etwa Zusammenbrüche von Hochfrequenzhandelsalgorithmen, die erhebliche Marktmanipulationen nach sich ziehen und das systemische Risiko von Marktzusammenbrüchen erhöhen, was zu behördlichen Marktverboten für die beteiligten Finanzinstitute führt. Um auch in den 2020er-Jahren noch erfolgreich zu sein, mussten die Banken daher ihre Maschinen verstehen und angemessen kontrollieren. 2 Cyber-Risiken Neue Formen von nichtfinanziellen Risiken (NFR) entstanden im Zusammenhang mit Ransomware, die alle Arten von wertvollen digitalen Daten und digitalen Vermögenswerten, einschließlich Krypto-Vermögenswerten, stiehlt und verschlüsselt sowie eine Lösegeldzahlung verlangt, um diese wieder zugänglich zu machen. Andere damit zusammenhängende Schwachstellen bezogen sich auf die ordnungsgemäße Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften zum Datenschutz, die auch und insbesondere durch die Nutzung von cloudbasierten Diensten und die damit verbundene Informationsverarbeitung einschließlich Kundenbeziehungsweise Transaktionsdaten verursacht werden. Neue Arten von Verhaltensrisiken Das Ausmaß des organisatorischen Fehlverhaltens 3 und das damit verbundene Ausmaß der hiermit einhergehenden finanziellen Verluste in der Finanzindustrie führte zu neuen Arten von Verhaltensrisiken, die durch ML/AI als Agenten, die von Menschen geschaffen und ausgebildet wurden, unterstützt sowie gefördert werden und abweichendes individuelles sowie organisatorisches Fehlverhalten begünstigen. In den 2020er-Jahren mussten die Banken Krisensituationen bewältigen, in denen die ML-/AI-Verfahren tatsächlich gegen ihre Schöpfer handelten. Stuart Russell 4 hielt den Schritt von ML/AI zur Unmoral für absolut logisch, angetrieben durch den angenommenen Selbsterhaltungstrieb der Verfahren. Iyad Rahwan et al. 5 wiesen schon früh darauf hin, dass hybrides Mensch-Maschine-Verhalten soziale Systeme verändern kann, was sich auf das Kooperations-, Wettbewerbs- und Koordinationsverhalten beider Seiten auswirkt. ESG- und klimawandelbedingte Risiken Im Jahr 2030 sind (CO 2 -)Fußabdruck und ESG-Indikatoren der Finanzinstitute ähnlich bedeutsam wie herkömmliche Finanzindikatoren. Diese Tatsache führte in den 2020-ern zu Anpassungen des Geschäftsmodells und/oder Änderungen der Unternehmensstrategie, einschließlich 22 04 | 2022

SCHWERPUNKT OPRISK-FORUM MARKT 1 | Non-Financial Risks im Jahr 2030 ML-/AI-bezogene Risiken Cyber-Risiken Neue Arten von Verhaltensrisiken ESG- und klimawandelbedingte Risiken Risiken im Zusammenhang mit Ressourcen und Produktionsfaktoren Banking im Jahr 2030 Filiale Zahlungsverkehr Kreditgeschäft Kapitalmarktgeschäft Vermögensverwaltung Stark ansteigend Ansteigend Gleichbleibend Abnehmend Quelle: Eigene Darstellung. der Herstellung und des Angebots nachhaltiger bzw. verantwortlicher Produkte sowie der Nichtakzeptanz von Kunden, die im Bereich der Umweltzerstörung tätig sind oder die gegen die Standards einer sozialen Unternehmensverantwortung und ethischer Praktiken verstoßen. Die Konformität und Einhaltung solcher Best-Practice-Standards sind entscheidend für eine erfolgreiche Geschäftstätigkeit im Jahr 2030. Größere Teile der Jahresabschlüsse und der externen Kommunikation von Unternehmen sind ESG gewidmet – und müssen wahrheitsgemäße sowie verlässliche Unternehmensangaben enthalten, die tatsächliche und messbare Auswirkungen auf ESG im Vergleich zu einem reinen Eindrucksmanagement aufweisen. Angewandt wird eine breite Palette von Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die ständig überwacht und öffentlich bekannt gegeben werden. „Prognosen sind immer schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“ (Niels Bohr) Risiken im Zusammenhang mit Ressourcen und Produktionsfaktoren Rückblickend werden die 2020er-Jahre als die Zeit des Ringens um IT- Talente bezeichnet, also um Personen, die programmieren, komplexe IT-Systeme betreiben oder Terabytes von Daten analysieren können, um Muster zu erkennen und darauf Modelle aufzubauen. Darüber hinaus wurden in der Ära der globalen Pandemien in der Finanzindustrie neue Arbeitsregelungen entwickelt und eingeführt, die eine größere Flexibilität der Arbeitskräfte mit sich brachten. Nichtsdestotrotz sind mit dieser erhöhten Flexibilität auch Risiken verbunden, etwa im Zusammenhang mit der Fernüberwachung und den Sicherheitsrisiken bei der Fernarbeit. Dazu zählen unter anderem die fehlende Möglichkeit der Sprachaufzeichnung und der Kundeninteraktion/ Überwachung von Handelsaufträgen, aber auch Bring Your Own Device (BYOD) und damit verbundene Datensicherheitsrisiken. Negative (mittel- und langfristige) Effekte der Pandemie, zum Beispiel Covid- Langzeitfolgen und allgemeine Auswirkungen auf die psychische Gesundheit der Belegschaft, stellen eine zusätzliche Belastung für die Unternehmen dar. Was schließlich die Produktionsfaktoren betrifft, wurde der Energieverbrauch auch in der Finanzdienstleistungsbranche immer mehr zu einem Problem 6 , dessen Lösung maßgeblich durch die Informations- und Kommunikationstechnologie vorangetrieben wurde. ML/AI konnte dabei wichtige Beiträge leisten. Das Schaubild ÿ 1 fasst zusammen, wie die wichtigsten NFR-Treiber zu einem Anstieg beziehungsweise Rückgang der Non-Financial Risks in den 2020er-Jahren führten. Herausforderungen für und Auswirkungen auf CROs und das Management von NFRs Im Jahr 2030 agieren die CROs und ihre Risikofunktionen in einer Welt des immer schnelleren Wandels mit ständig neuen Chancen und Herausforderungen. Das NFR-Profil einer Bank entwickelt sich rasant, und Risiken, die vorher so nicht bekannt waren, können plötzlich existenzgefährdend sein. Daher haben die Banken ihre Governance, Risikotaxonomie, Risikokultur und Daten-/Technologieinfrastruktur sowie die Risikomanagement- und Kontrollprozesse für NFRs neu definiert und kontinuierlich angepasst. 7 CROs müssen mehr denn je sowohl die finanzielle als auch die operative Resilienz ihrer Institute sicherstellen und gleichzeitig die Rollen und Verantwortlichkeiten über alle drei Verteidigungslinien hinweg neu ausrichten, da NFRs heute viel wichtiger sind als finanzielle Risiken. 04 | 2022 23

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