Question 1

Welche strategischen Vorteile bietet ein umfassendes FRTB-Risikodatenmanagement über die reine Compliance hinaus, und wie unterstützt ADVISORI bei der Wertschöpfung?

Accepted Answer

Ein strategisches FRTB-Risikodatenmanagement geht weit über regulatorische Compliance hinaus und wird zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor im modernen Bankgeschäft. Während viele Institute FRTB als reine Compliance-Übung betrachten, erkennen führende Banken die transformative Kraft hochwertiger Risikodaten für strategische Entscheidungen und Geschäftsperformance.🔍 Strategische Dimensionen des FRTB-Datenmanagements:• Kapitaloptimierung durch Präzision: Hochwertige Risikodaten ermöglichen eine genauere Risikoberechnung, was zu optimierten Kapitalanforderungen führen kann – Studien zeigen Potenzial für 15-25% Kapitalersparnis im Vergleich zu suboptimalen Datengrundlagen.• Strategisches Risiko-Opportunity-Management: Präzise Risikodaten erlauben eine feinere Kalibrierung des Risikoappetits und die Identifikation profitabler Nischen mit optimalem Risiko-Rendite-Verhältnis.• Enterprise Risk Intelligence: Die für FRTB etablierten Datenstrukturen und -prozesse bilden die Grundlage für ein bankweites Risikoinformationssystem, das wertvolle Geschäftseinblicke jenseits regulatorischer Anforderungen liefert.• Beschleunigte Entscheidungsfindung: Automatisierte, qualitätsgesicherte Risikodatenprozesse reduzieren die Time-to-Insight dramatisch und ermöglichen schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen.💡 Der ADVISORI-Ansatz für wertschöpfendes FRTB-Datenmanagement:• Business-Value-Driven Implementation: Wir priorisieren Datenmanagement-Maßnahmen nicht nur nach regulatorischen Anforderungen, sondern nach ihrem strategischen Wertbeitrag für Ihr spezifisches Geschäftsmodell.• Data Governance als strategischer Enabler: Wir etablieren Datenverantwortlichkeiten und -prozesse, die Datenqualität kontinuierlich verbessern und den Wert Ihrer Datenassets steigern.• Integrierte Datenarchitektur: Unsere Lösungen vermeiden Compliance-Silos und integrieren FRTB-Datenanforderungen in eine zukunftssichere Enterprise-Datenarchitektur.• Advanced Analytics Readiness: Wir gestalten Datenprozesse so, dass sie nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllen, sondern auch die Grundlage für fortschrittliche Analytik und datengetriebene Geschäftsmodelle bilden.

Question 2

Wie können wir die komplexen Datenerhebungsanforderungen für Non-Modellable Risk Factors (NMRFs) unter FRTB effizient bewältigen und optimieren?

Accepted Answer

Die Datenerhebung für Non-Modellable Risk Factors (NMRFs) stellt eine der größten Herausforderungen bei der FRTB-Implementierung dar. Eine effiziente und strategische Herangehensweise kann nicht nur die Compliance sicherstellen, sondern auch erhebliche Kapitalvorteile durch die Reduzierung von NMRFs erzielen.📊 Kernherausforderungen bei der NMRF-Datenerhebung:• Identifikation relevanter Risikofaktoren: Die präzise Kartierung und Kategorisierung aller im Handelsbuch enthaltenen Risikofaktoren erfordert tiefes Verständnis sowohl der Handelsstrategien als auch der FRTB-Anforderungen.• Real Price Observation (RPO) Sammlung: Die Erfassung ausreichender, qualitativ hochwertiger Preisbeobachtungen gemäß regulatorischer Definitionen stellt hohe Anforderungen an Datenmanagementprozesse.• Nachweis der Repräsentativität: Die Dokumentation, dass gesammelte Preisdaten tatsächlich die zugrundeliegenden Risikofaktoren repräsentieren, erfordert robuste Validierungsmethoden.• Kontinuierliche Überwachung: Die Modellierbarkeit von Risikofaktoren kann sich im Zeitverlauf ändern, was ein kontinuierliches Monitoring und Management erfordert.🛠️ ADVISORIs umfassender Optimierungsansatz:• Strategische Risikofaktor-Taxonomie: Wir entwickeln eine maßgeschneiderte Taxonomie, die regulatorische Anforderungen mit der spezifischen Struktur Ihres Handelsportfolios vereint und Modellierbarkeit maximiert.• Multi-Source Data Strategy: Implementation einer diversifizierten Datenbeschaffungsstrategie, die interne Datenquellen, Vendor-Daten und Pooling-Lösungen optimal kombiniert.• Advanced Data Processing Pipeline: Etablierung automatisierter Prozesse zur Sammlung, Validierung, Transformation und Speicherung von RPOs mit Audit-Trail und Qualitätskontrollen.• Proxying und Interpolationsmethoden: Entwicklung regulatorisch konformer Methoden zur Ableitung von Preisinformationen für schwer beobachtbare Risikofaktoren, um NMRFs zu reduzieren.• Dynamisches NMRF-Management: Implementation eines Frühwarnsystems, das potentielle Modellierbarkeitsrisiken identifiziert und proaktive Maßnahmen zur Sicherung ausreichender RPOs ermöglicht.

Question 3

Welche Schlüsselkomponenten umfasst ein robustes Datenqualitätsframework für FRTB, und wie implementiert ADVISORI dies in bestehende Banksysteme?

Accepted Answer

Ein robustes Datenqualitätsframework bildet das Fundament für eine erfolgreiche FRTB-Implementierung. Es sichert nicht nur die regulatorische Compliance, sondern ermöglicht auch präzisere Risikoberechnungen und fundierte Geschäftsentscheidungen. Die Integration in bestehende Systemlandschaften erfordert einen durchdachten, praxisorientierten Ansatz.🏗️ Schlüsselkomponenten eines FRTB-Datenqualitätsframeworks:• Umfassende Datendefinition und -klassifikation: Präzise Definition aller für FRTB relevanten Datenelemente mit klaren Eigentümerschaften, Qualitätsanforderungen und Kritikalitätsstufen.• Multidimensionale Qualitätsmetriken: Entwicklung granularer Metriken, die alle relevanten Dimensionen der Datenqualität (Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, etc.) für FRTB-spezifische Anforderungen abdecken.• End-to-End Lineage und Traceability: Vollständige Dokumentation der Datenherkunft und -transformation vom Ursprungssystem bis zur regulatorischen Berichterstattung mit klarer Nachvollziehbarkeit.• Automatisierte Validierungsregeln: Implementierung mehrstufiger Validierungskontrollen an kritischen Punkten der Datenverarbeitungskette, von einfachen Formatkontrolleń bis zu komplexen Cross-Validierungen.• Eskalations- und Remediationsprozesse: Klar definierte Prozesse zur Behandlung von Datenqualitätsproblemen mit angemessenen Eskalationswegen und Verantwortlichkeiten.🔄 ADVISORIs integrierter Implementierungsansatz:• Systemübergreifende Datenqualitätsarchitektur: Wir entwickeln eine Architektur, die existierende Datenqualitätsfunktionen verschiedener Systeme orchestriert und Lücken durch gezielte Ergänzungen schließt.• Layer-basiertes Implementierungsmodell: Anstatt monolithische Lösungen zu forcieren, implementieren wir Datenqualitätskontrollen in verschiedenen Schichten (Quellsysteme, Data Warehouse, Risikomotoren, Reporting) mit minimalen Eingriffen in bestehende Systeme.• Metadata-getriebene Automatisierung: Nutzung von Business- und technischen Metadaten zur automatisierten Generierung und Anpassung von Datenqualitätsregeln, was Wartbarkeit und Skalierbarkeit erhöht.• Integration in bestehende Data Governance: Nahtlose Einbindung des FRTB-Datenqualitätsframeworks in existierende Governance-Strukturen mit klaren Schnittstellen und Verantwortlichkeiten.• Progressive Implementation: Priorisierte, schrittweise Implementierung mit Quick Wins und strategischen Langzeitmaßnahmen basierend auf Risiko und Business Impact.

Question 4

Wie kann die Datenqualität für Marktrisikomodelle unter FRTB effektiv gemessen und kontinuierlich verbessert werden?

Accepted Answer

Die effektive Messung und kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität für FRTB-Marktrisikomodelle erfordert einen systematischen, multidimensionalen Ansatz. Über die initiale Compliance hinaus ist ein nachhaltiger Verbesserungsprozess entscheidend für präzise Risikoberechnungen und Kapitaloptimierung.📏 Framework zur Messung der FRTB-Datenqualität:• Dimensionsspezifische KPIs: Etablierung granularer Kennzahlen für jede relevante Datenqualitätsdimension (Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Genauigkeit, Integrität), die spezifisch auf FRTB-Anforderungen zugeschnitten sind.• Hierarchisches Scoring-System: Implementation eines mehrstufigen Bewertungssystems, das Datenqualität auf verschiedenen Granularitätsebenen misst – von einzelnen Datenelementen über Risikofaktorklassen bis hin zu aggregierten Portfolio- und Unternehmensscores.• Business Impact Metrics: Ergänzung technischer Qualitätsmetriken durch geschäftsorientierte Kennzahlen, die den Einfluss von Datenqualitätsproblemen auf Kapitalanforderungen, Modellgenauigkeit und Geschäftsentscheidungen quantifizieren.• Trendanalyse und Mustererkennuńg: Implementierung von Zeitreihenanalysen und KI-gestützten Verfahren zur Erkennung systematischer Qualitätsprobleme und Vorhersage potentieller Datenrisiken.🔄 ADVISORIs Continuous Improvement Cycle:• Integriertes Quality Monitoring: Wir etablieren ein Echtzeit-Monitoring-System, das Datenqualitätsprobleme frühzeitig erkennt und automatisch Alerts generiert, bevor sie sich auf Geschäftsprozesse auswirken.• Root Cause Analysis Framework: Implementation strukturierter Methoden zur systematischen Identifikation von Grundursachen für wiederkehrende Datenqualitätsprobleme, die über Symptombehandlung hinausgehen.• Collaborative Remediation Platform: Entwicklung einer kollaborativen Plattform, die Datenqualitätsprobleme transparent macht und die koordinierte Behebung durch verschiedene Stakeholder (IT, Business, Risk) unterstützt.• Data Quality by Design: Integration von Datenqualitätsaspekten in alle Phasen der Systementwicklung und -änderung, um Qualitätsprobleme proaktiv zu verhindern, statt sie reaktiv zu beheben.• Continuous Learning Loop: Etablierung eines strukturierten Prozesses, der Erkenntnisse aus Datenqualitätsproblemen in die Verbesserung von Datendefinitionen, Prozessen und Kontrollen einfließen lässt.

Question 5

Welche Data-Governance-Strukturen sind für eine erfolgreiche FRTB-Implementierung erforderlich und wie sollten diese mit bestehenden Strukturen harmonisiert werden?

Accepted Answer

Eine robuste Data Governance bildet das organisatorische Rückgrat einer erfolgreichen FRTB-Implementierung. Die komplexen Datenanforderungen des FRTB-Regelwerks erfordern klare Verantwortlichkeiten, durchgängige Prozesse und eine konsistente Datenkultur, die über Abteilungsgrenzen hinweg harmonisiert sein muss.🏛️ Kernelemente einer FRTB-fokussierten Data Governance:• Mehrstufige Governance-Struktur: Etablierung einer klaren Hierarchie von der exekutiven Ebene (Data Governance Board) über die taktische Steuerung (Data Stewardship Committee) bis zur operativen Umsetzung (Data Custodians), mit präzise definierten Eskalationswegen und Entscheidungsbefugnissen.• Dedicated FRTB Data Office: Einrichtung einer zentralen Koordinationsstelle, die FRTB-spezifische Datenanforderungen übersetzt, priorisiert und deren konsistente Umsetzung über alle beteiligten Geschäftsbereiche und IT-Funktionen sicherstellt.• Rollenbasiertes Verantwortungsmodell: Definition komplementärer Rollen wie FRTB Data Owner (geschäftliche Verantwortung), Data Stewards (fachliche Qualitätssicherung) und Data Custodians (technische Datenbereitstellung) mit klaren Zuständigkeiten.• End-to-End Data Lifecycle Management: Implementierung durchgängiger Governance-Prozesse, die den gesamten Datenlebenszyklus von der Erhebung über Transformation, Speicherung, Nutzung bis zur Archivierung umfassen.🔄 ADVISORIs Harmonisierungsansatz für Governance-Strukturen:• Integriertes Governance-Modell: Wir entwickeln ein maßgeschneidertes Modell, das FRTB-Anforderungen in bestehende Data-Governance-Strukturen integriert, statt isolierte Parallelstrukturen zu schaffen, wodurch Redundanzen vermieden und Synergien genutzt werden.• Taxonomie-basierte Harmonisierung: Entwicklung einer einheitlichen Datentaxonomie, die FRTB-spezifische Begriffe mit existierenden Business-Glossaren und Datenkatalogen abgleicht und harmonisiert.• Regulatory Lineage Integration: Nahtlose Einbindung regulatorischer Anforderungen in bestehende Data-Lineage-Prozesse, sodass FRTB-Reportinganforderungen bis zu Quellsystemen zurückverfolgt werden können.• Governance Technology Enablement: Implementierung oder Erweiterung von Governance-Tools (Metadaten-Repositories, Lineage-Tools, Data Quality Dashboards), die sowohl FRTB-spezifische als auch andere regulatorische Anforderungen unterstützen.• Change Management und Kulturwandel: Begleitung des organisatorischen Wandels durch zielgerichtete Schulungen, klare Kommunikation und schrittweise Implementation, um eine nachhaltige Datenkultur zu etablieren.

Question 6

Welche Technologien und Automatisierungslösungen empfiehlt ADVISORI für effiziente FRTB-Datenprozesse, und wie können diese die Compliance-Kosten reduzieren?

Accepted Answer

Die Implementierung von FRTB stellt ohne geeignete Technologien und Automatisierungslösungen einen enormen operativen Aufwand dar. Strategisch eingesetzte Technologie kann nicht nur die Compliance-Kosten signifikant reduzieren, sondern auch die Datenqualität verbessern und wertvolle Business Insights liefern.💻 Schlüsseltechnologien für effiziente FRTB-Datenprozesse:• Automatisierte Data Pipeline Orchestration: Implementation moderner ETL/ELT-Plattformen mit erweiterten Scheduling-, Monitoring- und Fehlerbehandlungsfunktionen, die komplexe Datenflüsse für FRTB-Anforderungen orchestrieren und überwachen.• KI-gestützte Datenqualitätssicherung: Einsatz maschineller Lernverfahren zur automatischen Erkennung von Anomalien, Ausreißern und Datenqualitätsproblemen, bevor diese die Risikoberechnung beeinflussen können.• Cloud-basierte Datenintegration: Nutzung flexibler Cloud-Infrastrukturen für die Integration heterogener Datenquellen, die skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen und die kosteneffiziente Speicherung historischer Marktdaten.• Real-time Data Validation Framework: Implementierung von Echtzeit-Validierungsregeln entlang der gesamten Datenpipeline, die Qualitätsprobleme unmittelbar bei der Datenerfassung identifizieren und beheben.• Metadata-driven Automation: Nutzung von Business- und technischen Metadaten zur automatisierten Generierung von Datenqualitätsregeln, Transformationslogik und Dokumentation.💰 ADVISORIs Ansatz zur Kostenreduktion durch Technologie:• Modulare Architektur statt Monolith: Wir entwickeln flexible, komponentenbasierte Lösungen, die gezielt dort ansetzen, wo Ihr Institut den größten Nutzen erzielt, statt kostspielige Komplettsysteme zu implementieren.• Automatisierung repetitiver Prozesse: Identifikation und Priorisierung manueller, fehleranfälliger Prozesse (Datenextraktion, Qualitätschecks, Reportgenerierung), die durch Automatisierung signifikante Effizienzgewinne versprechen.• Intelligente Make-or-Buy-Strategie: Entwicklung einer ausgewogenen Strategie, die bestimmt, welche Komponenten intern entwickelt und welche als Standardlösungen beschafft werden sollten, basierend auf Kosten-Nutzen-Analyse und strategischer Bedeutung.• Legacy-System-Integration: Maximierung des Wertes bestehender Systeme durch intelligente Schnittstellen und Middleware, statt kostspielige Komplettablösungen durchzuführen.• Stufenweise Implementation mit Quick Wins: Priorisierung von Maßnahmen mit hohem ROI und schneller Implementierbarkeit, um frühzeitig Kosten zu sparen und Akzeptanz für weitere Investitionen zu schaffen.

Question 7

Wie können FRTB-Datenanforderungen effektiv in bestehende Risikodateninfrastrukturen integriert werden, ohne umfangreiche Systemtransformationen zu erfordern?

Accepted Answer

Die Integration von FRTB-Datenanforderungen in bestehende Risikodateninfrastrukturen stellt eine komplexe Herausforderung dar, die mit einem strategischen Ansatz gelöst werden muss. Die Kunst liegt darin, regulatorische Compliance zu erreichen, ohne übermäßige Systemtransformationen durchführen zu müssen, die hohe Kosten und Risiken mit sich bringen.🔄 Herausforderungen bei der Integration von FRTB-Datenanforderungen:• Heterogene Systemlandschaften: Die meisten Finanzinstitute verfügen über gewachsene Risikosysteme verschiedener Generationen und Technologien, die nicht für die granularen FRTB-Anforderungen konzipiert wurden.• Datenmodell-Diskrepanzen: FRTB erfordert risikofaktorbasierte Datenmodelle, während viele Legacy-Systeme produkt- oder portfoliobasierte Strukturen verwenden.• Datenlatenz vs. Zeitnähe: Die FRTB-Anforderungen an zeitnahe Marktdaten kollidieren oft mit bestehenden Batch-orientierten Prozessen und Data-Warehouse-Strukturen.• Governance-Überschneidungen: Neue FRTB-spezifische Datenprozesse müssen mit existierenden Governance-Frameworks koexistieren, ohne Konflikte oder Redundanzen zu erzeugen.🛠️ ADVISORIs pragmatischer Integrationsansatz:• Layered Data Architecture: Entwicklung einer mehrschichtigen Datenarchitektur, die FRTB-spezifische Komponenten als ergänzende Layer zu bestehenden Systemen implementiert, statt diese zu ersetzen – mit klaren Schnittstellen und Verantwortlichkeiten.• Data Virtualization und Abstraktionsschicht: Implementierung einer logischen Datenabstraktionsschicht, die heterogene physische Datenquellen integriert und eine einheitliche Sicht für FRTB-Zwecke bereitstellt, ohne physische Datenreplikation.• Targeted Data Marts: Etablierung spezialisierter, FRTB-spezifischer Data Marts, die gezielt die für FRTB relevanten Daten aus bestehenden Systemen extrahieren, transformieren und für Reporting- und Analysezwecke bereitstellen.• Metadata-driven Integration: Nutzung eines zentralen Metadaten-Repositories, das Datendefinitionen, Transformationsregeln und Lineage sowohl für bestehende als auch für FRTB-spezifische Prozesse dokumentiert und harmonisiert.• Inkrementeller Verbesserungsansatz: Implementierung eines mehrstufigen Vorgehens, das mit pragmatischen Übergangslösungen beginnt und schrittweise zu einer optimierten Zielarchitektur übergeht, während kontinuierlich Business Value geliefert wird.

Question 8

Welche Ansätze zur Validierung und zum Testing von Risikodaten empfiehlt ADVISORI für FRTB, und wie können diese in den regulären Betrieb integriert werden?

Accepted Answer

Die systematische Validierung und das umfassende Testing von Risikodaten sind kritische Erfolgsfaktoren für FRTB-Implementierungen. Eine durchdachte Test- und Validierungsstrategie sichert nicht nur die regulatorische Compliance, sondern reduziert auch operationelle Risiken und schafft Vertrauen in die Risikoberichterstattung.🔍 Mehrdimensionale Validierungs- und Testansätze für FRTB:• Hierarchisches Validierungsframework: Implementierung eines mehrschichtigen Validierungsansatzes, der von grundlegenden technischen Checks (Format, Vollständigkeit) über fachliche Validierungen (Plausibilität, Konsistenz) bis zu komplexen Cross-Validierungen zwischen verschiedenen Datensätzen und Systemen reicht.• Comparative Testing mit parallelen Berechnungen: Durchführung von Parallelberechnungen in unterschiedlichen Systemen oder mit verschiedenen Methoden, um Ergebnisse zu vergleichen und Abweichungen systematisch zu analysieren.• Historische Backtesting-Verfahren: Validierung neuer FRTB-Datenprozesse gegen historische Ergebnisse, um unerwartete Muster, Ausreißer oder systematische Verschiebungen zu identifizieren.• Adversarial Testing: Gezielte Simulation von Stressszenarien, Marktschocks und extremen Bedingungen, um die Robustheit der Datenprozesse unter außergewöhnlichen Umständen zu prüfen.• Continuous Integration/Continuous Validation: Etablierung automatisierter Validierungsprozesse, die bei jeder Datenlieferung oder Systemänderung ausgeführt werden und Abweichungen frühzeitig erkennen.⚙️ ADVISORIs Ansatz zur betrieblichen Integration:• Validierungsautomatisierung mit Exception-Handling: Wir implementieren vollautomatisierte Validierungsprozesse mit intelligenten Ausnahmebehandlungsroutinen, die nur bei relevanten Abweichungen menschliche Intervention erfordern.• Integrierte Validierungsdokumentation: Entwicklung eines durchgängigen Dokumentationssystems, das Validierungsergebnisse automatisch erfasst, kategorisiert und für Audit- und Governance-Zwecke aufbereitet.• Risk-based Testing Approach: Priorisierung von Validierungsmaßnahmen basierend auf dem geschäftlichen Risiko und der regulatorischen Relevanz, um Ressourcen effizient einzusetzen.• Continuous Monitoring Dashboard: Implementierung von Echtzeit-Überwachungstools, die den Status der Datenqualität visualisieren und frühzeitige Warnungen bei Qualitätsproblemen ausgeben.• Feedback Loop Integration: Etablierung strukturierter Prozesse, die Erkenntnisse aus Validierungs- und Testaktivitäten in die kontinuierliche Verbesserung von Datenprozessen und -definitionen einfließen lassen.

Question 9

Wie können international tätige Banken die FRTB-Datenanforderungen über verschiedene Jurisdiktionen hinweg konsistent umsetzen?

Accepted Answer

International tätige Banken stehen vor der doppelten Herausforderung, FRTB-Datenanforderungen nicht nur zu erfüllen, sondern diese auch über verschiedene Jurisdiktionen, regulatorische Regime und lokale Implementierungen hinweg konsistent umzusetzen. Die Komplexität wird durch unterschiedliche Zeitlinien, lokale Interpretationen und zusätzliche regionale Anforderungen weiter erhöht.🌐 Kernherausforderungen bei der internationalen FRTB-Datenharmonisierung:• Regulatorische Fragmentierung: Unterschiedliche Implementierungszeitpläne, lokale Anpassungen und Interpretationen des FRTB-Standards in verschiedenen Jurisdiktionen erfordern flexible, anpassbare Datenarchitekturen.• Organisatorische Silodaten: Historisch gewachsene, dezentrale Datenstrukturen und Governance-Modelle in verschiedenen Ländern und Geschäftseinheiten erschweren eine einheitliche Datenerhebung und -qualitätssicherung.• Technologische Heterogenität: Unterschiedliche Systemlandschaften, Datenformate und technologische Reifegraden in verschiedenen Regionen stellen hohe Anforderungen an Integrationsfähigkeit und Datenkonsistenz.• Multiple Reporting-Verpflichtungen: Die parallele Berichterstattung nach verschiedenen Regelwerken (lokale FRTB-Varianten, Basel III, nationale Anforderungen) erfordert eine koordinierte, wiederverwendbare Datenstrategie.🔄 ADVISORIs globaler Harmonisierungsansatz:• Flexible Global-Local Data Architecture: Entwicklung einer mehrstufigen Datenarchitektur mit einem konsistenten globalen Kern und flexiblen lokalen Erweiterungen, die sowohl weltweite Standards als auch regionale Besonderheiten berücksichtigt.• Federated Data Governance: Implementierung eines föderalen Governance-Modells mit globalen Mindeststandards und klaren Rollen und Verantwortlichkeiten zwischen Zentrale und lokalen Einheiten, das lokale Autonomie mit globaler Konsistenz verbindet.• Common Data Dictionary mit lokalen Erweiterungen: Etablierung eines zentralen Datenbegriffslexikons mit transparenten Mappings zu lokalen Definitionen und regulatorischen Anforderungen, das als Lingua Franca für die gesamte Organisation dient.• Harmonisierte Datenqualitätsstandards: Entwicklung global einheitlicher Datenqualitätsregeln und -metriken mit lokalen Schwellenwerten und Priorisierungen, die dennoch eine konsistente Qualitätsmessung ermöglichen.• Staged Implementation Approach: Umsetzung einer gestuften Implementierungsstrategie, die globale Prioritäten mit lokalen regulatorischen Zeitplänen in Einklang bringt und iterative Verbesserungen ermöglicht.

Question 10

Welche spezifischen Datenanforderungen bestehen für die Expected Shortfall-Berechnung unter FRTB und wie unterstützt ADVISORI deren Implementierung?

Accepted Answer

Die Umstellung von Value-at-Risk (VaR) auf Expected Shortfall (ES) als primäre Risikomaßzahl unter FRTB stellt Banken vor anspruchsvolle Datenanforderungen. Die ES-Berechnung benötigt nicht nur mehr und granularere Daten, sondern stellt auch höhere Anforderungen an Datenqualität und Marktdatenhistorien, um Tail-Risiken adäquat zu erfassen.

📈 Erweiterte Datenanforderungen für Expected Shortfall:

• Längere und konsistentere Zeitreihen: ES erfordert robustere historische Daten, insbesondere für Stressperioden, um die Tail-Risiken präzise zu quantifizieren – typischerweise mindestens

10 Jahre für die Kalibrierung der Stressperiode.

• Erhöhte Granularität von Risikofaktoren: Die ES-Berechnung benötigt detailliertere Risikofaktor-Repräsentation mit höherer Sensitivität gegenüber Marktveränderungen, insbesondere in extremen Marktphasen.

• Diversifizierte Marktdatenquellen: Die robuste ES-Berechnung erfordert multiple, unabhängige Datenquellen zur Validierung und zum Füllen von Datenlücken, besonders für illiquide Instrumente und Krisenzeiten.

• Höhere Anforderungen an Datenintegrität: ES reagiert sensitiver auf Datenqualitätsprobleme, Ausreißer und Inkonsistenzen, was erhöhte Validierungs- und Bereinigungsprozesse erfordert.

• Strikte Dokumentation und Nachvollziehbarkeit: Die regulatorischen Anforderungen an Transparenz und Erklärbarkeit erfordern lückenlose Dokumentation der Datenquellen, -transformationen und -annahmen für die ES-Berechnung.

🛠 ️ ADVISORIs umfassender Unterstützungsansatz:

• Zeitreihen-Optimierungsmethodik: Wir entwickeln fortschrittliche Methoden zur Identifikation, Vervollständigung und Validierung historischer Zeitreihen, mit besonderem Fokus auf Stressperioden und illiquide Märkte.

• Proxy-Methoden für Datenlücken: Implementation statistisch robuster Ansätze zur Schätzung fehlender Daten und Risikofaktoren, die regulatorischen Anforderungen entsprechen und die Volatilitätsstruktur in Stressperioden bewahren.

• Datenqualitäts-Framework für Tail-Risiken: Etablierung spezialisierter Qualitätskontrollen, die besonders auf die Erkennung von Anomalien und Verzerrungen in den Verteilungsenden ausgerichtet sind.

• Performance-optimierte Datenarchitektur: Entwicklung effizienter Datenstrukturen und Berechnungsalgorithmen, die die erhöhten Rechenlastanforderungen der ES-Berechnung bewältigen können.

• Kalibrierungsmethodik für Stressperioden: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Verfahren zur Identifikation und Kalibrierung relevanter Stressperioden unter Berücksichtigung des aktuellen Portfolioprofils.

Question 11

Wie kann die Konsistenz der Risikodaten zwischen dem Standardansatz (SA) und dem Internal Models Approach (IMA) unter FRTB sichergestellt werden?

Accepted Answer

Die Gewährleistung von Datenkonsistenz zwischen dem Standardansatz (SA) und dem Internal Models Approach (IMA) unter FRTB ist eine zentrale Herausforderung mit strategischen Implikationen. Diese Konsistenz ist nicht nur ein regulatorisches Erfordernis, sondern auch essenziell für eine effektive Kapitalplanung und Risikosteuerung.🔄 Kernherausforderungen bei der Datenharmonisierung zwischen SA und IMA:• Unterschiedliche Granularitätsanforderungen: Der SA basiert auf vordefinierten Risikofaktoren und Sensitivitäten, während der IMA typischerweise feinere, bankintern definierte Risikofaktoren verwendet.• Divergierende Datenverarbeitungsprozesse: Historisch gewachsene, separate Prozesse und Systeme für Standardansatz und interne Modelle führen zu Inkonsistenzen in Datendefinitionen, -transformationen und -annahmen.• Herausforderungen bei der Abstimmung von Risikofaktoren: Die konsistente Zuordnung und Abstimmung von Risikofaktoren zwischen SA und IMA erfordert fortschrittliche Mapping-Methoden und klare Governanceprozesse.• Unterschiedliche Zeitpunkte der Datenerfordernisse: Während der SA täglich berechnet werden muss, erfordert der IMA zusätzliche Berechnungen wie P&L Attribution Tests und Backtesting mit spezifischen Zeitpunkten und Datenhistorien.• Unterschiedliche Validierungsanforderungen: Die regulatorischen Anforderungen an Datenvalidierung unterscheiden sich zwischen SA und IMA, was zu divergierenden Qualitätssicherungsprozessen führen kann.🛠️ ADVISORIs integrierter Harmonisierungsansatz:• Gemeinsame Risikofaktor-Taxonomie: Entwicklung einer einheitlichen, hierarchischen Taxonomie von Risikofaktoren, die sowohl die Anforderungen des SA als auch des IMA erfüllt und transparente Mappings zwischen verschiedenen Granularitätsebenen ermöglicht.• Integrierte Datenarchitektur: Design einer Datenarchitektur mit einem gemeinsamen Kern an Markt- und Positionsdaten, der beide Ansätze bedient und Inkonsistenzen durch redundante Datenhaltung vermeidet.• Reconciliation Framework: Implementierung eines systematischen Prozesses zur regelmäßigen Abstimmung von Risikofaktoren, Sensitivitäten und Kapitalberechnungen zwischen SA und IMA mit klaren Toleranzschwellen und Eskalationswegen.• Harmonisierte Datenqualitätskontrollen: Etablierung einheitlicher Qualitätssicherungsprozesse, die beide Ansätze abdecken und gleichzeitig spezifische zusätzliche Kontrollen für IMA-spezifische Anforderungen wie PLAT berücksichtigen.• Change Management für Dual Approach: Entwicklung eines robusten Change-Management-Prozesses, der sicherstellt, dass Änderungen an Marktdatenquellen, Risikofaktordefinitionen oder Bewertungsmethoden konsistent in beiden Ansätzen reflektiert werden.

Question 12

Welche Ansätze empfiehlt ADVISORI für die effiziente Erhebung, Bereinigung und Aufbewahrung historischer Marktdaten für FRTB?

Accepted Answer

Die effiziente Erhebung, Bereinigung und Aufbewahrung historischer Marktdaten ist für die FRTB-Implementierung von entscheidender Bedeutung. Angesichts der umfangreichen Datenanforderungen, insbesondere für Stressperioden und die Expected Shortfall-Berechnung, wird ein strategischer Ansatz zum Marktdatenmanagement zum kritischen Erfolgsfaktor.📊 Strategische Dimensionen des FRTB-Marktdatenmanagements:• Umfang und Tiefe historischer Daten: FRTB erfordert extensive Zeitreihen (mindestens ein Jahr für Current Period, zusätzlich identifizierte Stressperioden) für eine Vielzahl von Risikofaktoren mit täglicher Granularität.• Qualitätsanforderungen an historische Daten: Konsistente Definitionen, behandelte Ausreißer, dokumentierte Anpassungen und Gap-Filling-Methoden sind entscheidend für regulatorisch konforme und risikogerechte Berechnungen.• Datenvolumen und Performance-Implikationen: Die schiere Menge an historischen Marktdaten stellt erhebliche Anforderungen an Speicherung, Verarbeitung und Zugriffsgeschwindigkeit, insbesondere für intraday-Berechnungen.• Regulatorische Dokumentation und Audit-Trail: Vollständige Nachvollziehbarkeit der Datenquellen, -transformationen und -bereinigungen ist für die aufsichtliche Anerkennung unerlässlich.🔧 ADVISORIs Multi-Layer-Ansatz zum historischen Marktdatenmanagement:• Strategische Vendor-und-Quellen-Diversifikation: Entwicklung einer ausgewogenen Strategie zur Kombination verschiedener Datenquellen (Vendor-Daten, interne Preise, Pooling-Lösungen) für optimale Abdeckung und Kosteneffizienz.• Hierarchisches Data-Cleansing-Framework: Implementation eines mehrstufigen Bereinigungsprozesses mit klaren Verfahren für die Erkennung und Behandlung von Ausreißern, Lücken und Inkonsistenzen, abgestimmt auf die spezifischen Anforderungen verschiedener Risikofaktorklassen.• Intelligentes Historisches Datenmanagement: Etablierung eines tiered-storage-Konzepts, das häufig benötigte Daten hochperformant bereithält, während selten genutzte historische Daten kosteneffizient archiviert werden, ohne die Nachvollziehbarkeit zu beeinträchtigen.• Automatisierte Metadaten-Erfassung: Implementierung durchgängiger Prozesse zur automatischen Erfassung und Verwaltung von Metadaten (Quellen, Anpassungen, Qualitätskennzahlen) für alle historischen Marktdaten als Grundlage für Audit-Trails und regulatorische Dokumentation.• Proxy-Methodik für historische Lücken: Entwicklung statistisch robuster und dokumentierter Methoden zur Schätzung historischer Daten für Perioden oder Instrumente mit eingeschränkter Datenverfügbarkeit, insbesondere für identifizierte Stressperioden.

Question 13

Wie können Datenqualitätsprobleme in FRTB-Implementierungen frühzeitig erkannt und effektiv behoben werden?

Accepted Answer

Die frühzeitige Erkennung und effektive Behebung von Datenqualitätsproblemen ist entscheidend für den Erfolg einer FRTB-Implementierung. Proaktives Datenqualitätsmanagement verhindert nicht nur kostspielige Nachbesserungen und regulatorische Risiken, sondern sichert auch die Zuverlässigkeit von Risikoberechnungen und strategischen Entscheidungen.🔍 Strategie zur frühzeitigen Erkennung von Datenqualitätsproblemen:• Echtzeit-Monitoring und Alerting: Implementation eines kontinuierlichen Überwachungssystems mit definierten Schwellenwerten und Alarmierungsmechanismen, das Qualitätsprobleme unmittelbar bei deren Entstehung erkennt.• Vorgelagerte Validierungskontrollen: Integration von Datenqualitätskontrollen direkt an den Eingangspunkten des Datenflusses (Datenerfassung, Schnittstellen, Datenimporte), um Probleme zu identifizieren, bevor sie sich im System verbreiten.• Predictive Data Quality Analytics: Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden und Machine Learning zur Identifikation von Mustern und Trends, die auf zukünftige Datenqualitätsprobleme hindeuten können.• Cross-System Reconciliation: Systematischer Abgleich von Daten zwischen verschiedenen Systemen und Quellen, um Inkonsistenzen, Synchronisationsprobleme und Datenverarbeitungsfehler frühzeitig zu erkennen.• Qualitäts-Dashboards mit Drill-Down-Funktionalität: Entwicklung intuitiver Visualisierungen, die eine schnelle Übersicht über den Datenqualitätsstatus ermöglichen und gleichzeitig detaillierte Analysen bei identifizierten Problemen unterstützen.🛠️ ADVISORIs Framework zur effektiven Problembehebung:• Strukturierte Root-Cause-Analysis: Wir etablieren einen systematischen Prozess zur Identifikation der Grundursachen von Datenqualitätsproblemen, der über die Symptombehebung hinausgeht und nachhaltige Lösungen ermöglicht.• Priorisierungsmatrix für Datenqualitätsprobleme: Entwicklung eines Frameworks zur Bewertung und Priorisierung von Qualitätsproblemen basierend auf geschäftlichen Auswirkungen, regulatorischen Risiken und technischer Komplexität.• Collaborative Remediation Platform: Implementation einer kollaborativen Plattform für die koordinierte Behebung von Datenqualitätsproblemen mit klaren Verantwortlichkeiten, Workflows und Statusverfolgung.• Automatisierte Korrekturmechanismen: Wo sinnvoll, Entwicklung automatisierter Verfahren zur standardisierten Korrektur häufiger Datenqualitätsprobleme mit vollständiger Dokumentation und Nachvollziehbarkeit.• Continuous Improvement Loop: Etablierung eines strukturierten Prozesses, der Erkenntnisse aus der Problembehebung systematisch erfasst und in die Verbesserung von Datenmodellen, -prozessen und -kontrollen einfließen lässt.

Question 14

Welche Ansätze zur Datenmodellierung und -architektur empfiehlt ADVISORI, um FRTB-Datenanforderungen effizient zu erfüllen?

Accepted Answer

Die richtige Datenmodellierung und -architektur bildet das Fundament für eine effiziente FRTB-Implementierung. Eine durchdachte Architektur ermöglicht nicht nur die Erfüllung regulatorischer Anforderungen, sondern schafft auch die Basis für skalierbare, zukunftssichere Risikodatenprozesse mit optimaler Performance und Wartbarkeit.📐 Kernprinzipien für eine FRTB-optimierte Datenarchitektur:• Risikofaktor-zentriertes Datenmodell: Entwicklung eines Datenmodells, das Risikofaktoren als zentrale Entitäten etabliert und deren Beziehungen zu Instrumenten, Märkten und Portfolios klar abbildet – essentiell für die konsistente Umsetzung von SA und IMA.• Zeitreihen-optimierte Speicherung: Implementation spezialisierter Datenstrukturen für die effiziente Speicherung und den schnellen Zugriff auf umfangreiche Zeitreihendaten, die für ES-Berechnungen und Stresstests benötigt werden.• Metadata-driven Architecture: Nutzung eines reichhaltigen Metadatenmodells, das regulatorische Anforderungen, Datenqualitätsregeln und Transformationslogik deklarativ beschreibt und damit Anpassungsfähigkeit und Nachvollziehbarkeit erhöht.• Modulare Service-orientierte Architektur: Aufbau einer flexiblen, komponentenbasierten Architektur mit klar definierten Services für Datenbeschaffung, Validierung, Transformation und Reporting, die unabhängig skaliert und weiterentwickelt werden können.• Polyglot Persistence Strategy: Strategischer Einsatz unterschiedlicher Datenbanktechnologien für verschiedene Anforderungen – etwa hochperformante In-Memory-Datenbanken für Echtzeit-Berechnungen und kosteneffiziente objektbasierte Speicherung für historische Daten.🏗️ ADVISORIs architektonischer Implementierungsansatz:• Layer-basierte Referenzarchitektur: Wir entwickeln eine mehrschichtige Referenzarchitektur mit klarer Trennung von Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -bereitstellung, die sowohl FRTB-Anforderungen als auch Ihre spezifische Systemlandschaft berücksichtigt.• Daten-Domain-Modellierung: Anwendung von Domain-Driven-Design-Prinzipien zur Strukturierung des Datenmodells in kohärente, fachlich sinnvolle Domänen, die die Komplexität reduzieren und die Zusammenarbeit zwischen Business und IT verbessern.• Implementierung von Data Virtualization: Einsatz von Datenvirtualisierungstechnologien, die eine einheitliche logische Sicht auf physisch verteilte Datenquellen ermöglichen und damit Datenintegration ohne massive Datenbewegungen unterstützen.• Skalierbare Batch-Stream-Hybrid-Architektur: Entwicklung einer hybriden Architektur, die sowohl effiziente Batch-Verarbeitung für reguläre Berechnungen als auch Streaming-Verarbeitung für Echtzeit-Monitoring und intraday Risk Management unterstützt.• Cloud-Ready Design: Gestaltung einer Cloud-kompatiblen Architektur, die die Vorteile moderner Cloud-Dienste für Skalierbarkeit, Elastizität und verwaltete Services nutzen kann, während regulatorische Anforderungen und Datenschutzaspekte berücksichtigt werden.

Question 15

Wie unterstützt ADVISORI Banken bei der Datenintegration von Front-Office- und Risk-Management-Systemen für FRTB?

Accepted Answer

Die nahtlose Integration von Front-Office- und Risk-Management-Systemen ist eine zentrale Herausforderung bei der FRTB-Implementierung. Diese Integration ist nicht nur für die regulatorisch geforderte Abstimmung von P&L und Risikometriken essentiell, sondern auch für eine konsistente, effiziente Risikodatenarchitektur unerlässlich.🔄 Kernherausforderungen bei der Front-Office-Risk-Integration:• Historisch gewachsene Systemsilos: Front-Office- und Risk-Management-Systeme wurden oft unabhängig voneinander entwickelt, mit unterschiedlichen Datenmodellen, Bewertungsmethoden und Granularitätsebenen.• Unterschiedliche Anforderungen und Zeithorizonte: Während Front-Office-Systeme auf Geschwindigkeit und Handelsfunktionalität optimiert sind, fokussieren Risk-Management-Systeme auf Genauigkeit und umfassende Risikoerfassung über längere Zeithorizonte.• Komplexe Datenflüsse und Abhängigkeiten: Die Integration erfordert die Orchestrierung komplexer Datenflüsse mit zahlreichen Abhängigkeiten, Transformationen und Abstimmungspunkten.• P&L-Attribution-Test (PLAT) als kritischer Erfolgsfaktor: Der PLAT stellt besonders hohe Anforderungen an die konsistente Bewertung und Risikofaktormodellierung zwischen Front-Office und Risk-Management.🛠️ ADVISORIs integrativer Lösungsansatz:• Strategic Data Hub Architecture: Entwicklung einer zentralen Datenintegrationsschicht, die als Single Source of Truth für gemeinsam genutzte Daten dient und konsistente Datentransformation und -verteilung an Front-Office- und Risk-Systeme gewährleistet.• Unified Risk Factor Taxonomy: Etablierung einer einheitlichen Risikofaktor-Taxonomie und -Hierarchie, die sowohl die Anforderungen des Front-Office (Pricing, Hedging) als auch des Risk-Managements (Regulatory Reporting, Limit Management) erfüllt.• Harmonisierte Bewertungsmethodik: Unterstützung bei der Angleichung von Bewertungsmethoden und -modellen zwischen Front-Office und Risk-Management, mit besonderem Fokus auf die für PLAT kritischen Aspekte.• Near-Real-Time Data Synchronization: Implementation effizienter Mechanismen zur zeitnahen Synchronisation relevanter Daten zwischen Front-Office- und Risk-Systemen, die FRTB-Anforderungen an Aktualität und Konsistenz erfüllen.• Integriertes Abstimmungs- und Überwachungssystem: Entwicklung eines umfassenden Frameworks für die kontinuierliche Überwachung und Abstimmung von Front-Office- und Risk-Daten mit automatisierter Erkennung und Eskalation von Abweichungen.

Question 16

Welche Change-Management-Strategien empfiehlt ADVISORI für die Implementierung von FRTB-Datenprozessen in komplexen Organisationen?

Accepted Answer

Die erfolgreiche Implementierung von FRTB-Datenprozessen erfordert neben technischen Lösungen ein durchdachtes Change Management, das organisatorische, kulturelle und prozessuale Aspekte berücksichtigt. In komplexen Bankenstrukturen ist ein strategischer Change-Ansatz oft der entscheidende Erfolgsfaktor für nachhaltige Transformationen.🔄 Kritische Dimensionen des FRTB-Daten-Change-Managements:• Organisationsübergreifende Abstimmung: FRTB-Datenprozesse betreffen multiple Abteilungen (Trading, Risk, Finance, IT, Compliance) mit unterschiedlichen Prioritäten, Perspektiven und Arbeitsweisen, die harmonisiert werden müssen.• Tiefgreifende Prozessveränderungen: Die FRTB-Anforderungen erfordern nicht nur technische Anpassungen, sondern fundamentale Änderungen in etablierten Arbeitsabläufen, Entscheidungsprozessen und Verantwortlichkeiten.• Kompetenzaufbau und Wissenslücken: Die komplexen FRTB-Datenanforderungen erfordern neue Fähigkeiten und Kenntnisse, die in der Organisation aufgebaut oder extern beschafft werden müssen.• Kultureller Wandel zu höherem Datenbewusstsein: Die Transformation zu einer datengetriebenen, qualitätsbewussten Organisation erfordert einen kulturellen Wandel, der über rein technische oder prozessuale Änderungen hinausgeht.🛠️ ADVISORIs integrierter Change-Management-Ansatz:• Stakeholder-zentriertes Transformationsmodell: Wir entwickeln ein maßgeschneidertes Transformationsmodell, das alle relevanten Stakeholder frühzeitig einbezieht und deren spezifische Perspektiven, Bedenken und Anforderungen berücksichtigt.• Data Governance als Change Enabler: Etablierung klarer Data-Governance-Strukturen als Grundlage für den Transformationsprozess, mit definierten Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswegen über Abteilungsgrenzen hinweg.• Mehrstufiger Implementierungsansatz: Umsetzung einer gestaffelten Implementierungsstrategie mit definierten Meilensteinen, Quick Wins und regelmäßiger Neubewertung, die sowohl regulatorische Fristen als auch organisatorische Absorptionsfähigkeit berücksichtigt.• Comprehensive Capability Building: Entwicklung eines umfassenden Programms zum Aufbau der erforderlichen Kompetenzen, das Schulungen, Wissenstransfer, Coaching und externe Expertise kombiniert und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten ist.• Transformationsorientiertes Kommunikationskonzept: Implementation einer mehrschichtigen Kommunikationsstrategie, die den Wandel begleitet, Transparenz schafft, Orientierung bietet und aktive Beteiligung fördert – vom Executive Level bis zu den operativen Teams.

Question 17

Welche Rolle spielen fortschrittliche Analysetechnologien und Machine Learning bei der Verbesserung von FRTB-Datenprozessen?

Accepted Answer

Fortschrittliche Analysetechnologien und Machine Learning (ML) bieten erhebliches Potenzial zur Optimierung von FRTB-Datenprozessen. Diese Technologien können nicht nur die Effizienz und Qualität der Datenprozesse verbessern, sondern auch tiefergehende Einblicke in Risikoprofile und Kapitalanforderungen ermöglichen.🧠 Transformative Einsatzbereiche für Advanced Analytics und ML:• Intelligente Datenqualitätssicherung: ML-Algorithmen können Anomalien, Ausreißer und Datenmuster erkennen, die mit traditionellen regelbasierten Ansätzen schwer zu identifizieren sind, und dabei kontinuierlich aus neuen Daten und Validierungsergebnissen lernen.• Predictive Data Completeness: Vorhersagemodelle können Datenlücken in Markt- und Risikodaten intelligent schließen, insbesondere für illiquide Instrumente und Stressperioden, mit präziseren Ergebnissen als konventionelle Interpolationsmethoden.• Automatisierte Risikofaktor-Klassifikation: ML-Techniken ermöglichen die automatische Kategorisierung und Hierarchisierung von Risikofaktoren basierend auf ihren statistischen Eigenschaften und Beziehungen, was die konsistente Anwendung regulatorischer Anforderungen unterstützt.• Natural Language Processing für regulatorische Texte: NLP-Technologien können regulatorische Dokumente analysieren, um Datenanforderungen automatisch zu extrahieren und in technische Spezifikationen zu übersetzen, was die Compliance-Implementierung beschleunigt.• Optimierte NMRF-Reduktion: Advanced Analytics ermöglichen die Identifikation optimaler Strategien zur Reduktion von Non-Modellable Risk Factors durch intelligente Proxy-Methoden und Datenergänzungen.🔧 ADVISORIs praxisorientierter Implementierungsansatz:• Use-Case-basierte ML-Strategie: Wir entwickeln eine pragmatische Roadmap für den Einsatz von ML in FRTB-Datenprozessen, die auf konkreten Anwendungsfällen mit messbarem Business Value basiert, statt technologiegetriebene Lösungen zu forcieren.• Erklärbares ML für regulatorische Akzeptanz: Implementation von Modellen mit hoher Transparenz und Nachvollziehbarkeit, die regulatorischen Anforderungen an Dokumentation und Erklärbarkeit entsprechen und Audit-Prozesse unterstützen.• Integration in bestehende Prozesse: Einbettung von ML-Komponenten in existierende Datenprozesse und Governance-Strukturen, um die Akzeptanz zu erhöhen und den Implementierungsaufwand zu reduzieren.• Hybrid-Ansatz mit menschlicher Expertise: Kombination von ML-Verfahren mit menschlichem Fachwissen in einem kollaborativen Mensch-Maschine-Ansatz, der die Stärken beider Komponenten nutzt und kritisches Denken fördert.• Kontinuierliches ML-Monitoring und -Validierung: Etablierung robuster Prozesse zur laufenden Überwachung und Validierung von ML-Modellen, um Concept Drift zu erkennen und die Modellqualität über Zeit zu sichern.

Question 18

Wie können Banken die Kosten für Datenmanagement und -qualität unter FRTB optimieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen erfüllen?

Accepted Answer

Die Optimierung der Kosten für Datenmanagement und -qualität unter FRTB stellt eine zentrale Herausforderung dar. Ein strategischer Ansatz kann nicht nur die Compliance-Kosten senken, sondern auch langfristigen geschäftlichen Mehrwert schaffen, indem Risikodatenprozesse effizienter und effektiver gestaltet werden.💰 Strategische Hebel zur Kostenoptimierung:• Datenkonsolidierung und -rationalisierung: Identifikation und Eliminierung redundanter Datenquellen, -prozesse und -systeme, die sich historisch für verschiedene regulatorische und interne Zwecke entwickelt haben, reduziert direkte IT- und Prozesskosten.• Risikoorientierte Ressourcenallokation: Priorisierung von Datenqualitätsmaßnahmen basierend auf ihrem Einfluss auf Kapitalanforderungen und regulatorische Risiken, um Investitionen auf Bereiche mit dem höchsten Return-on-Investment zu konzentrieren.• Shared Services und zentrale Datenkompetenz: Etablierung zentraler Datenmanagement-Teams und -Services, die verschiedene FRTB-Anforderungen und Geschäftsbereiche bedienen, reduziert Doppelarbeit und fördert die Wiederverwendung von Daten und Prozessen.• Automatisierung manueller Datenprozesse: Identifikation und Automatisierung arbeitsintensiver, fehleranfälliger manueller Prozesse im Datenmanagement-Lebenszyklus, von der Datenerfassung bis zur Qualitätskontrolle und Berichterstattung.• Strategic Sourcing von Marktdaten: Entwicklung einer optimierten Strategie für die Beschaffung von Marktdaten, die externe Anbieter, interne Quellen und Daten-Pooling-Initiativen kosteneffizient kombiniert.⚖️ ADVISORIs Balance-Ansatz für Kostenoptimierung und Compliance:• Total Cost of Ownership Analysis: Wir führen eine umfassende TCO-Analyse durch, die sowohl direkte Implementierungskosten als auch langfristige Betriebskosten und Opportunitätskosten berücksichtigt, um fundierte Investitionsentscheidungen zu ermöglichen.• Compliance-Value-Matrix: Entwicklung eines Frameworks zur Bewertung von Datenmanagement-Maßnahmen anhand ihrer regulatorischen Notwendigkeit und ihres Business Values, um Bereiche zu identifizieren, in denen Kosteneinsparungen mit minimalem Compliance-Risiko möglich sind.• Multi-Use-Data-Strategie: Design von Datenprozessen und -architekturen, die nicht nur FRTB-Anforderungen erfüllen, sondern auch anderen regulatorischen Anforderungen (z.B. BCBS 239, IRRBB) und internen Geschäftsanforderungen dienen.• Stufenweise Implementation mit Value-Validierung: Umsetzung eines iterativen Implementierungsansatzes mit regelmäßiger Validierung des realisierten Geschäftswerts und Anpassung der Strategie basierend auf Erkenntnissen aus früheren Phasen.• Technology-Enablement mit ROI-Fokus: Gezielte Investitionen in Technologien, die nachweislich die Effizienz und Effektivität von Datenprozessen verbessern, mit klaren Mechanismen zur Messung und Validierung des Return on Investment.

Question 19

Wie sollten Banken die Vendor-Selection und -Management für FRTB-Datenquellen strategisch gestalten?

Accepted Answer

Die strategische Gestaltung von Vendor-Selection und -Management für FRTB-Datenquellen ist ein kritischer Erfolgsfaktor, der erhebliche Auswirkungen auf Datenqualität, Compliance und Kosten hat. Eine durchdachte Vendor-Strategie kann nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllen, sondern auch Wettbewerbsvorteile durch überlegene Datenabdeckung und -qualität schaffen.🔍 Strategische Dimensionen der FRTB-Vendor-Selection:• Abdeckungsbreite und -tiefe: Bewertung der Abdeckung von Assetklassen, Märkten und Risikofaktoren, insbesondere für exotische Instrumente und Emerging Markets, die oft besondere Herausforderungen bei der Datenbeschaffung darstellen.• Datenqualität und Validierungsstandards: Analyse der Qualitätssicherungsprozesse, Validierungsmethoden und Dokumentationsstandards des Vendors, die entscheidend für die regulatorische Anerkennung der Daten sind.• Real Price Observations (RPO) Methodik: Beurteilung der Methodik zur Erfassung und Validierung von RPOs, die für die Modellierbarkeit von Risikofaktoren und NMRF-Reduktion kritisch ist.• Historische Datenabdeckung und -konsistenz: Prüfung der Verfügbarkeit und Konsistenz historischer Zeitreihen, insbesondere für Stressperioden und lang zurückliegende Marktphasen.• Technische Integration und Datenlieferung: Bewertung der Integrationsoptionen, Lieferformate, -frequenzen und -mechanismen sowie deren Kompatibilität mit der bestehenden Datenarchitektur.🔄 ADVISORIs ganzheitlicher Vendor-Management-Ansatz:• Strategische Vendor-Portfolio-Optimierung: Wir entwickeln eine ausgewogene Multi-Vendor-Strategie, die primäre und sekundäre Datenquellen für verschiedene Assetklassen und Regionen definiert und Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern reduziert.• Strukturierter Evaluierungsprozess: Implementation eines systematischen, mehrstufigen Auswahlprozesses mit klar definierten quantitativen und qualitativen Bewertungskriterien, die sowohl technische als auch geschäftliche Anforderungen abdecken.• Kollaboratives Vendor-Management-Office: Etablierung einer zentralen Koordinationsstelle für Daten-Vendor-Beziehungen, die abteilungsübergreifende Interessen vertritt und konsistente Standards für Vertragsgestaltung, SLAs und Qualitätsmonitoring sicherstellt.• Continuous Quality Monitoring: Entwicklung eines systematischen Prozesses zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung der Vendor-Datenqualität mit klaren KPIs, regelmäßigen Reviews und Eskalationswegen für Qualitätsprobleme.• Vendor Collaboration Model: Gestaltung eines kollaborativen Beziehungsmodells mit strategischen Datenanbietern, das über transaktionale Beziehungen hinausgeht und gemeinsame Innovationen, Feedback-Zyklen und Entwicklungspartnerschaften ermöglicht.

Question 20

Wie unterstützt ADVISORI bei der Entwicklung einer langfristigen FRTB-Datenstrategie, die über die initiale Compliance hinausgeht?

Accepted Answer

Eine zukunftsorientierte FRTB-Datenstrategie geht weit über die initiale Compliance hinaus und positioniert Risikodaten als strategischen Asset für die Bank. Eine solche Strategie schafft nicht nur regulatorische Konformität, sondern bildet auch die Grundlage für langfristige Wettbewerbsvorteile durch überlegene Risikodatenkapazitäten.🔭 Kernelemente einer langfristigen FRTB-Datenstrategie:• Strategische Zielvision: Entwicklung einer klaren, langfristigen Vision für die Risikodatenlandschaft, die über punktuelle Compliance-Anforderungen hinausgeht und Risikodaten als Enabler für Geschäftsstrategie und Innovation positioniert.• Evolutionäre Architektur-Roadmap: Gestaltung eines mehrstufigen Entwicklungspfads für die Datenarchitektur, der kurzfristige Compliance-Anforderungen mit langfristigen strategischen Zielen verbindet und eine schrittweise Evolution ermöglicht.• Daten als Service-Modell: Transformation der Risikodatenfunktion von einem Compliance-getriebenen Kostenfaktor zu einem wertschöpfenden Service-Provider, der Geschäftsbereiche mit hochwertigen, konsistenten Risikodaten versorgt.• Innovation Pipeline: Etablierung eines strukturierten Prozesses zur kontinuierlichen Exploration und Evaluierung neuer Technologien, Methoden und Datenquellen, die Risikodatenprozesse verbessern können.• Skill Development Strategy: Entwicklung einer langfristigen Strategie zum Aufbau der erforderlichen Fähigkeiten und Kompetenzen im Bereich Risikodatenmanagement, die sowohl technische als auch geschäftliche Aspekte abdeckt.🌱 ADVISORIs nachhaltiger Strategieentwicklungsansatz:• Collaborative Strategy Development: Wir nutzen einen partizipativen Ansatz zur Strategieentwicklung, der alle relevanten Stakeholder einbezieht und verschiedene Perspektiven (Business, Risk, IT, Compliance) integriert, um eine breit getragene Strategie zu schaffen.• FRTB+ Szenario-Planung: Durchführung strukturierter Szenario-Analysen, die zukünftige regulatorische Entwicklungen, Technologietrends und Geschäftsstrategien berücksichtigen, um eine robuste, zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln.• Business Value Alignment: Systematische Verknüpfung von Dateninitiativen mit konkreten Geschäftszielen und -metriken, um sicherzustellen, dass Investitionen in die Dateninfrastruktur messbaren Mehrwert schaffen und strategische Prioritäten unterstützen.• Governance Evolution Model: Entwicklung eines evolutionären Governance-Modells, das mit der Reifung der Datenkapazitäten mitwächst und den Übergang von reaktiver Compliance zu proaktiver Wertschöpfung unterstützt.• Continuous Strategy Refinement: Etablierung eines kontinuierlichen Prozesses zur regelmäßigen Überprüfung und Anpassung der Datenstrategie basierend auf neuen Erkenntnissen, regulatorischen Änderungen und technologischen Entwicklungen.

FRTB Risikodatenerhebung und Datenqualität

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