Risikomanagement

Risikomanagement ist für Banken kein optionaler Bestandteil der Unternehmensführung, sondern existenzielle Notwendigkeit. Die Fähigkeit, Risiken frühzeitig zu identifizieren, korrekt zu quantifizieren und wirksam zu steuern, entscheidet über Stabilität und langfristigen Erfolg eines Instituts. Dabei geht es längst nicht mehr nur um klassische Kreditrisiken – Marktrisiken, operationelle Risiken, Liquiditätsrisiken und zunehmend auch ESG-Risiken erfordern ein integriertes Steuerungskonzept.

Regulatorische Rahmenwerke wie CRR, MaRisk und die SREP-Anforderungen der Aufsicht setzen hohe Standards. Institute müssen nicht nur nachweisen, dass sie über angemessene Risikomodelle verfügen, sondern auch, dass diese Modelle in die tägliche Steuerung eingebunden sind und auf einer belastbaren Datenbasis operieren.

Die Komplexität des Risikomanagements ist in den vergangenen Jahren deutlich gestiegen. Neue Anforderungen an die Risikotragfähigkeit, verschärfte Vorgaben zur Eigenkapitalunterlegung und die zunehmende Verzahnung von Risiko- und Finanzfunktion stellen Institute vor erhebliche Herausforderungen. Gleichzeitig erwarten Aufsichtsbehörden eine immer granularere Datenbasis und kürzere Reaktionszeiten bei der Risikoberichterstattung.

Viele Banken kämpfen dabei mit fragmentierten Datenlandschaften. Risikodaten liegen in unterschiedlichen Systemen, Bewertungslogiken variieren zwischen Abteilungen, und die Abstimmung zwischen Risikocontrolling, Meldewesen und Rechnungswesen erfordert erheblichen manuellen Aufwand. Eine konsistente Single Source of Truth für Risikodaten ist oft mehr Wunsch als Realität.

Regnova unterstützt Banken dabei, ihre Risikomanagement-Prozesse auf eine solide Datenbasis zu stellen. Wir verstehen die fachlichen Anforderungen an Risikomodelle ebenso wie die technischen Herausforderungen bei der Integration heterogener Datenquellen. Unser Fokus liegt auf der Schnittstelle zwischen Risikofunktion, Data Warehouse und regulatorischem Reporting.

Konkret begleiten wir Institute bei der Konzeption und Implementierung von Datenprozessen für die Risikoberichterstattung, der Integration von Risikokennzahlen in zentrale Reporting-Strukturen sowie der Sicherstellung konsistenter Datenflüsse zwischen Risikomanagement und Meldewesen. So entsteht eine Infrastruktur, die nicht nur regulatorische Anforderungen erfüllt, sondern auch die interne Steuerung wirksam unterstützt.