Datenqualität und Datenqualitätsindikator
Lars Schleifer, Referent Meldewesen-Risikocontrolling, Volksbank Mittelhessen eG
Die Jahre nach der Finanzmarktkrise wurden durch Gesetzgeber und Aufseher genutzt, um die Stabilität und Widerstandsfähigkeit des Bankensektors zu stärken. Insbesondere die Regelungen in Basel III, die neben höheren Kapitalanforderungen insgesamt eine strengere Regulierung der Banken vorsahen, waren eine Reaktion auf diese globale Krise. So wurden durch dieses Reformpaket des Baseler Ausschusses für Bankenaufsicht neue aufsichtliche Meldungen sowie die Meldungen zu den EZB-Finanzinformationen (FinRep) implementiert. Im ersten Schritt waren die Anforderungen an bedeutende Institute (Significant Institutions – SI) gerichtet. Die für SI zuständige europäische Aufsicht harmonisierte mit dem aufsichtlichen Überprüfungs- und Bewertungsprozess (SREP) die Prüfungspraxis. Zwischenzeitlich sind diese Meldeanforderungen auch auf die weniger bedeutenden Institute (Less Significant Institutions – LSI) übergegangen. Auch der Harmonisierungsgedanke der Aufseher, der sich u. a. im SREP widerspiegelt, weitet sich auf die kleineren Häuser aus. Mit der SSM-LSI-SREP-Methodik hat die Europäische Zentralbank (EZB) einen einheitlichen Standard für alle nationalen Aufsichtsbehörden zur Beaufsichtigung der weniger bedeutenden Institute geschaffen.
SEMINARTIPPS
Aufbau einer workflowbasierten Meldewesen-Datenbank, 15.10.2019, Köln.
Aktuelle § 44er Sonderprüfungen im Meldewesen, 02.12.2019, Frankfurt/M.
Datenqualitätsanforderungen an Banken
Damit haben sowohl bedeutende als auch weniger bedeutende Institute hohe qualitative Anforderungen an ihre Datenhaushalte zu erfüllen. Der Fokus liegt dabei auf der Datenqualitätssicherung für die neuen Meldeanforderungen. Da es sich bei dem aufsichtlichen Meldewesen um einen wesentlichen Regulierungsbereich handelt, sind für diesen Bereich die Anforderungen an interne Kontrollverfahren, insbesondere an ein Internes Kontrollsystem (IKS) gem. AT 4.3 der MaRisk, umzusetzen. Vor allem muss der Schwerpunkt auf der Richtigkeit der Meldungen liegen, die nur durch entsprechende Qualität des Datenbestands eines Instituts sichergestellt werden können.
FILMTIPP
(Neu-)Aufbau Meldewesen-IKS.
Aufsichtliches Umfeld
Gerade die Datenqualität stellt aufgrund des Umfangs der Regulatorik die wesentlichste Herausforderung an ein funktionierendes und effizientes Meldewesen dar. Allein die Meldefelder der Liquiditätskennzahlen haben sich zwischen 2013 und 2018, ausgehend von der Liquiditätsverordnung, verfünfzigfacht. Aber nicht allein der Umfang ist dabei entscheidend. Auch die Tatsache, dass die Aufsicht selbst die Datenqualität über den sogenannten Datenqualitätsindikator (DQI) bewertet und in diesem Zusammenhang quantitative Kapital- bzw. Liquiditäts- oder sonstigen Aufsichtsmaßnahmen aussprechen kann, birgt zusätzlichen Handlungsbedarf für die Banken.
BERATUNGSANGEBOT
Handbuch Meldewesen – Bankinterne MaRisk-Dokumentation/Melde(Anzeige)wesen.
Aufbau eines Meldewesen-IKS
Die Herausforderung für die Banken sollte die Vermeidung dieser aufsichtlichen Maßnahmen sein. Den neuen regulatorischen Anforderungen muss daher mit der Sicherstellung der Datenqualität begegnet werden. Das hierfür nicht nur aus rechtlicher Sicht notwendige interne Kontrollsystem stellt dabei ein zentrales Element dar. Bei diesem Meldewesen-IKS handelt es sich nicht um ein komplett neues IKS. Es ist organisatorisch in bestehende Überprüfungsprozesse einzubetten und basiert auf vorhandenen Schlüsselkontrollen sowie neuen Prüfungshandlungen. Es stellt einen zusätzlichen Baustein innerhalb eines vollumfänglichen Data Governance-Umfelds dar.
INHOUSETIPP
Meldewesen Kompakt.
Datenqualitätsindikator (DQI)
Für den Aufbau eines Meldewesen-IKS kann eine Orientierung am Datenqualitätsindikator der Aufsicht hilfreich sein. Die Banken müssen eine pünktliche Meldeabgabe (punctuality) innerhalb der Meldefristen sicherstellen. Im zweiten Schritt (accuracy and consistency) ist die Richtigkeit der Meldung in Bezug auf die Validierungsregeln des Reporting Frameworks der EBA zu gewährleisten. Hierbei sind zudem logische – nicht veröffentlichte – Konsistenzen zwischen einzelnen Meldebögen zu beachten. Als dritte Metrik werden Schwankungsbreiten (stability) zu vorhergehenden Meldestichtagen durch die Aufseher analysiert und können als Anknüpfungspunkt für mögliche Prüfungsinhalte herangezogen werden. Eine Beurteilung der Vollständigkeit (completeness) geht mit der Überprüfung der grundlegendsten Datenpunkte und Meldebögen einher. Plausibilitätsprüfungen (plausibility) erfolgen aktuell nur bei den bedeutenden Instituten. Hierbei werden Veränderungen im Zeitverlauf sowie Peer-Group-Vergleiche vorgenommen. Als Ergänzung zu bestehenden Datenkontrollen und -qualtitätssicherungen sollte das Meldewesen-IKS sicherstellen, dass die in den Datenqualitätsindikator eingeflossenen aufsichtlichen Anforderungen an die Datenqualität erfüllt werden.
PRAXISTIPPS
- Sehen Sie das Meldewesen-IKS nicht als ein separates Thema, sondern als integralen Baustein einer Data Governance für das Gesamthaus.
- Beschäftigen Sie sich mit der Data Governance. Räumen Sie der Datenqualität einen hohen Stellenwert ein.
- Erweitern Sie Ihr bestehendes Kontrollsystem um die regulatorischen Datenanforderungen. Orientieren Sie sich dabei an dem Datenqualitätsindikator der EZB. Nutzen Sie darüber hinaus bestehende Datenkontrollen als Schlüsselkontrollen.
- Analysieren Sie die Datenfelder in Hinblick auf Datenherkunft und -qualität. Dokumentieren Sie eventuelle Approximationen und Prämissen für die Datenermittlung.
- Analysieren Sie Meldesachverhalte auf Inkonsistenzen innerhalb der jeweiligen Meldebögen sowie meldungsübergreifend.
Beitragsnummer: 3206