Steigender Datenbedarf und Qualitätsanforderungen im Meldewesen

Schnelleinstieg

AnaCredit und Know-Your-Customer
Herstellung der Meldebereitschaft ist aufwandsintensiv
Eigene Datenbeschaffung keine Langzeitlösung
Spezialisierte Datenanbieter
Regulatorisch geforderter Datenbedarf wird weiter zunehmen

Banken sehen sich zunehmend mit verschärften Informations- und Meldepflichten bei gleichzeitig steigendem Datenbedarf konfrontiert. Eine Vielzahl regulatorisch geforderter Meldungen zwingt sie ein breites Spektrum an Daten von diversen Kundengruppen zu erheben, aufzubereiten und an bestimmten Stichtagen zu melden. Konkrete Beispiele sind die Pflicht zur Meldung von Vertragspartner- und Kreditdaten im Zuge der finalen Umsetzungsstufe von AnaCredit Phase I, sowie die Anforderungen aus dem Know-Your-Customer-Prinzip in Verbindung mit dem Kontenabrufverfahren (§ 24c KWG) und dem Transparenzregister (§ 18 GwG). Die stetig wachsende Menge an meldepflichtigen Daten, verbunden mit der Forderung nach hoher Datenqualität und konstanter Aktualisierung, stellt Banken sowohl technisch als auch prozessual vor erhebliche Herausforderungen. 

AnaCredit und Know-Your-Customer machen es erforderlich granulare Kundendaten zu erheben

Das Kreditregister AnaCredit – kurz für Analytical Credit Dataset – wurde von der Europäischen Zentralbank (EZB) ins Leben gerufen, um statistische Datenstrukturen zu verbessern aber auch für Zwecke der Geldmarktpolitik und um Risiken im Finanzsystem frühzeitig erkennen zu können. Im vergangenen Jahr wurde die Meldepflicht für die letzte Stufe der AnaCredit-Verordnung Phase I verbindlich. Zum Meldestichtag 30. September 2018 waren Banken im Euroraum aufgefordert, Daten zu Vertragspartnern und Beteiligten in diversen Rollen (Servicer, Originator, Gläubiger) – sofern es sich um juristische Personen handelt – für Kreditgeschäfte und zugehörige Sicherheiten sowie weitere Geschäfte wie zum Beispiel Reverse-Repos ab einem Engagement von 25.000,- Euro zu melden. Die jeweiligen Stammdaten der melderelevanten Geschäftspartner waren bereits seit Februar 2018 zu melden. Im Kontext von AnaCredit stellt insbesondere die Granularität der Vertragspartnerstammdaten eine Herausforderung für die Datenbeschaffung dar. Neben den gängigen Adressdaten sind hierbei beispielsweise auch Registereinträge, Daten aus dem Jahresabschluss, der Status von Gerichtsverfahren, der Geschäftszweck und die Unternehmensgröße sowie Daten zur Unternehmenshierarchie (Muttergesellschaften und Hauptverwaltung) zu melden. 

Zwar gelten für die Meldung von Vertragspartnern mit Geschäften vor dem 1. September 2018 gewisse Erleichterungen aufgrund des Grandfathering-Prinzips, doch führt jedwede Anpassung des zugehörigen Geschäfts zu einer vollständigen Meldepflicht. Daher gilt immer die Empfehlung die Daten für jeden meldepflichtigen Vertragspartner vollständig zu erfassen. 

Das Know-Your-Customer-Prinzip fordert zusätzlich die Vertretungsberechtigten zu erfassen sowie die wirtschaftlich Berechtigten – die mittelbaren und unmittelbaren Eigentümer – mit genauer Bezifferung der Kapital- bzw. Stimmrechtsquoten über sämtliche Instanzen zu identifizieren. Dabei sind neben Unternehmen auch natürliche Personen mit ihren beruflichen Aktivitäten zur Feststellung des PEP Status (PEP: politisch exponierte Person) zu überprüfen.

Aufgrund der mehrfachen Verwendung einer Datenbasis bei diversen Meldungen, fallen Unstimmigkeiten im Datenbestand schnell auf, sollten Datenlieferungen zu denselben melderelevanten Geschäftspartnern bei ähnlich gelagerten Attributen in unterschiedlichen Meldungen voneinander abweichen. 

Die Meldebereitschaft herzustellen ist aufwandsintensiv und erfordert es die Datenbeschaffung und die Bereinigung des Datenbestands zu optimieren

Banken müssen in der Regel eine Vielzahl von Herausforderungen bewältigen, um ihre Meldebereitschaft herzustellen. Häufig sind die Strukturen in der IT- Landschaft über Jahrzehnte gewachsen und weisen komplexe Vernetzungen aus diversen Systembausteinen mit unterschiedlichsten Funktionen und Lieferstrecken auf. Dadurch befinden sich melderelevante Inhalte üblicherweise in diversen Vorsystemen. Häufig müssen neue Lieferstrecken für die Zusammenführung der Daten aufgebaut werden. Im Idealfall ist ein zwischengeschaltetes Data Warehouse vorhanden, sodass die Meldung aus einer zentralen Quelle aufbereitet und abgegeben werden kann.

Letztendlich kann eine Meldung immer nur so gut, wie der zugrundeliegende Datenbestand sein. Korrekte und vollständige Meldungen sind nur bei einer qualitativ hochwertigen Datenbasis möglich. Gerade im Fall von AnaCredit müssen zum einen spezifische Kundendaten gemeldet werden, die bisher üblicherweise nicht erfasst wurden und es müssen genaue Formatvorgaben bei der Ableitung der Attribute berücksichtigt werden. Durch die Fragmentierung der verfügbaren Daten über diverse Vorsysteme, sehen sich Banken nicht nur mit einem unvollständigen, sondern auch einem unstrukturierten Datenbestand konfrontiert. Die Bundesbank hat explizit darauf hingewiesen, dass die gemeldeten Daten oft nicht vollständig sind oder Qualitätsmängel aufweisen (vgl. Deutsche Bundesbank Rundschreiben Nr. 33/2018 und Nr. 63/2018). Trotz der bereits seit Februar bzw. September 2018 produktiven Meldephase gibt es nach wie vor einen hohen manuellen Korrekturbedarf in den abzugebenden Meldungen, weil Datensätze unvollständig sind. 

Die eigene Datenbeschaffung stellt für Banken keine langfristige Lösung da

Um die Anforderungen sowohl aus AnaCredit als auch an das Transparenzregister nach GwG zu erfüllen, müssen Banken spezifische Stammdaten von Kunden erfassen und melden. Grundsätzlich müssen die benötigten Daten von außen beschafft werden, da Banken diese nicht hausintern generieren können.

Prinzipiell besteht die Möglichkeit die Daten beim Kunden selbst zu erfragen. Dies verlängert jedoch in erheblichem Maße die Kundenanlage- bzw. Geschäftseröffnungsprozesse, was wiederum die Anzahl an Neuerfassungen verringert bzw. Kunden auch von vornherein abschrecken könnte. Bei bereits bestehenden Kundenbeziehungen müssen aufwendige Abfrageverfahren gestartet werden. Diese erzielen allerdings nur einen Bruchteil der benötigten Rückläufer und ein häufigeres Nachfragen kann die Kundenbeziehung nachhaltig belasten. 

Alternativ haben Banken die Möglichkeit die benötigten Daten selbst zu recherchieren. Dies ist wiederum mit einem hohen Einsatz an eigenen Personalressourcen für die kontinuierliche Abfrage, Verarbeitung und Aktualisierung verbunden. Darüber hinaus ist die hierfür nötige Expertise üblicherweise so in Banken nicht vorhanden. Hinzu kommt, dass die erforderlichen Daten in der Regel zwar öffentlich zugänglich sind, aber über eine Vielzahl von kostenpflichtigen Datenquellen, beispielsweise dem Handels- oder Vereinsregister, den Bundesanzeiger oder das Amtsgericht beschafft werden müssen. Dies ist langwierig und auch kostenintensiv. Zudem liegen die Informationen häufig in unstrukturierter Form – zum Beispiel als PDF-Auszug – und inhaltlich ungefiltert vor und müssen daher entsprechend analysiert, bedarfsgerecht aufbereitet sowie manuell eingepflegt und formatiert werden. 

Zusammenfassend betrachtet stellt die Datenbeschaffung und -verarbeitung eine der wesentlichen Herausforderungen bei der Herstellung der Meldebereitschaft dar. Um einen konstanten Ressourceneinsatz und permanent hohen Korrekturbedarf zu vermeiden, müssen Banken alternative Bezugsquellen und Datenbeschaffungsverfahren finden. 

Banken können für die Beschaffung von Kundendaten auf spezialisierte Datenanbieter zurückgreifen

Spezialisierte Datenanbieter haben Zugriff auf eine Vielzahl von Datenquellen und können öffentlich verfügbare Daten gezielt abfragen. Die Anbieter haben mittlerweile auf den Datenbedarf der Banken reagiert und eigene Produkte für die diversen regulatorisch geforderten Meldungen entwickelt. Banken bietet sich somit die Möglichkeit, die meldepflichtigen Kundendaten über einen externen Einkauf zu beschaffen. In diesem Fall fungiert der Datenanbieter als zentrale Anlaufstelle für verschiedenste Quellen und liefert nicht nur gezielt die benötigten Informationen, sondern bereitet die Datensätze sowohl inhaltlich als auch im erforderlichen Format so auf, dass sie direkt in das Banksystem eingespielt werden können. 

Die Anbindung des Datenanbieters kann auf verschiedene Weise erfolgen und sollte dem individuellen Bedarf der beauftragenden Bank möglichst gerecht werden. Da die potenziellen Anbieter unterschiedliche Stärken bezüglich der jeweils zu analysierenden Zielgruppen und entsprechend unterschiedliche Trefferquoten aufweisen, empfiehlt es sich mehrere Anbieter in einem strukturierten Auswahlverfahren zu überprüfen. Banken sollten also ihre jeweiligen Anforderungen an den Dateneinkauf genau festlegen. Ein wichtiger Einflussfaktor ist die Zusammensetzung des Kundenportfolios. Je nachdem, ob eine Bank einen höheren Anteil an ausländischen Geschäftskunden oder an Kommunen und Gemeinden hat, können bestimmte Anbieter eine höhere Trefferquote erzielen. Es ist daher ratsam, die jeweiligen Trefferquoten anhand repräsentativer Testdaten mit möglichst genauer Abbildung des Kundenportfolios zu überprüfen. Darüber hinaus sollte der genaue Datenbedarf durch eine Gap-Analyse festgelegt und die Bepreisung darauf ausgerichtet werden.

Schließlich muss für die Datenübertragung die Art der Anbindung festgelegt werden. Hierfür gibt es marktübliche Standardverfahren die gemäß dem aktualisierenden Datenvolumen und der damit verbundenen Frequenz angepasst werden können. Hierfür kann die Anbindung eher manuell und bedarfsorientiert für den Abruf einzelner Datensätze bis hin zu einer stärkeren Automatisierung für Fälle der Massendatenverarbeitung ausgerichtet werden. Prinzipiell ist auch eine direkte Anbindung mit vollautomatisierter Aktualisierung möglich. In jedem Fall sollten erforderliche Qualitätskontrollen sowie das Vorliegen einer möglichen MaRisk relevanten Auslagerung überprüft und bei Bedarf eine Risikobewertung durchgeführt werden. 

Letztere sollten mit verschiedenen Anbietern und Anbindungsszenarien im Rahmen eines Business Case überprüft werden. Daher empfiehlt es sich, den Datenanbieter in einem generell für BPO-Dienstleister anzuwendenden Standardverfahren anzubinden. 

Der regulatorisch bedingte Datenbedarf wird weiter zunehmen – Datenanbieter können auch außerhalb des Meldewesens Hilfe bieten

Es ist davon auszugehen, dass die quantitativen und qualitativen Anforderungen an Datenhaushalte noch steigen werden. Weitere Stufen der Regulierung mit verschärften Anforderungen sind bereits absehbar, wie im Kontext von AnaCredit klar wird. In den geplanten Ausbaustufen II und III werden sowohl weitere Geschäfte als auch ein breiteres Spektrum von Vertragspartnern meldepflichtig. Banken müssen künftig also noch größere Mengen an Daten beschaffen, aufbereiten und in der Meldung verarbeiten.

Darüber hinaus gibt es zahlreiche weitere Geschäftsvorfälle bei denen Daten erhoben und verarbeitet werden müssen. Beispielsweise können Kundendaten automatisiert in Konteneröffnungsverfahren eingespielt werden. Zusätzlich müssen Datenbestände bei Migrationen im Fall eines Austauschs des Kernbanksystems oder bei einer Fusion abgeglichen und zusammengeführt werden. In der bankgeschäftlichen Praxis wird es neben dem Meldewesen künftig genügend weitere Einsatzmöglichkeiten für externe Datenanbieter geben, mit denen Banken für eine effiziente und qualitativ hochwertige Datenverarbeitung sorgen können.