Reconciliation 2.0: Wie Business Intelligence die Datenabstimmung in Banken verändert
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Einleitung – Heuristik
Datenmanagement und die Qualitätssicherung von Daten sind und bleiben ein wichtiges Thema in der Bankenwelt. Regulatoren legen nach wie vor einen Fokus darauf, bspw. auf Grundlage der MaRisk sowie BCBS 239, und auch intern wissen Bankmitarbeiter von der Wichtigkeit dieses Themas in maßgeblichen Bereichen der Banksteuerung. Sogenannte Abstimmhandlungen sollen sicherstellen, dass Daten auf den komplexen Lieferstrecken über verschiedene Systeme hinweg vollständig und korrekt verarbeitet werden. Diese existieren in verschiedenen Formen, seit es Daten gibt und entsprechend hoch sind hier teilweise die Altlasten in Form von veralteten Prozessen und Technologien. Konkret werden viele bankinterne Mitarbeiter Wiedererkennungseffekte beim Lesen dieser Zeilen erleben, wenn von Reports aus verschiedenen Systemen die Rede ist, die teils tagelang in mehreren Tausend Zeilen zählenden und mit vielen Formeln bespickten Excel-Dateien miteinander verglichen werden. Die gute Nachricht ist: Business Intelligence (BI) Tools erlauben an dieser Stelle mittlerweile einen enormen Effizienzgewinn. Mitarbeiter benötigen um ein Vielfaches weniger Zeit zur Durchführung der Abstimmungen und gleichermaßen steigt die Qualität der Ergebnisse. Auf diese Weise kann ein echter Mehrwert für die Banken geschaffen werden.
Exkurs zu BI-Tools am konkreten Beispiel Power BI
Business Intelligence (BI) Tools unterstützen Unternehmen dabei, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu integrieren, aufzubereiten, zu analysieren und übersichtlich zu visualisieren. Sie schaffen die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und ermöglichen interaktive Auswertungen in Echtzeit.
Ein verbreitetes BI-Tool ist Microsoft Power BI , wobei Ausführungen im Folgenden grundsätzlich genauso für andere Anwendungen wie Tableau, SAC und andere gelten. Im Gegensatz zu Excel verarbeiten BI-Tools wie Power BI auch sehr große Datenmengen effizient und verknüpfen Informationen aus unterschiedlichen Systemen in einem zentralen Datenmodell. Dadurch lassen sich bspw. Kennzahlen konsistent berechnen und systemübergreifend analysieren.
Zu den wichtigsten Vorteilen gegenüber Excel zählen:
Verarbeitung großer Datenmengen ohne Zeilenbeschränkung
Hohe Performance bei komplexen Berechnungen
Automatische Aktualisierung von Berichten
Interaktive Dashboards mit Filter-, Drill-down- und Drill-through-Funktionen
Zentrale Datenhaltung und einheitliche Berechnungslogiken
Anbindung verschiedener Datenquellen (z. B. SAP, Datenbanken, CSV- oder Excel-Dateien)
Berechtigungssteuerung sowie Bereitstellung über Web und mobile Endgeräte
Power BI erweitert klassische Tabellenkalkulationen um leistungsfähige Funktionen zur Datenintegration, Analyse und Visualisierung. Insbesondere bei großen Datenmengen und regelmäßigem Reporting bietet das Tool Vorteile hinsichtlich Performance, Automatisierung und, Konsistenz. und Zusammenarbeit.
Power BI muss Excel jedoch nicht vollständig ersetzen. Für weiterführende Analysen können Daten und Visualisierungen jederzeit nach Excel exportiert werden. Power BI eignet sich daher insbesondere für unternehmensweite Berichte und Dashboards, während Excel weiterhin eine sinnvolle Ergänzung für individuelle Ad-hoc-Auswertungen bleibt.
Wiederkehrende Reports werden im Bankenumfeld häufig noch auf Basis manuell gepflegter Excel-Dateien erstellt. Dies verursacht nicht nur einen erheblichen regelmäßigen Arbeitsaufwand, sondern birgt auch operationelle Risiken durch manuelle Verarbeitungsschritte. Ein weiterer Vorteil von BI-Tools ist daher die Automatisierung wiederkehrender Reporting-Prozesse: Daten werden regelmäßig aus den Quellsystemen geladen und Berichte automatisch aktualisiert. Dadurch werden manuelle Arbeitsschritte reduziert und Fehlerquellen minimiert. Moderne BI-Lösungen ermöglichen die weitgehende Automatisierung solcher Abläufe und schaffen gleichzeitig erweiterte Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten. Neben Effizienzgewinnen und einer höheren Datenqualität eröffnen sie neue Möglichkeiten zur Verknüpfung, Analyse und Visualisierung von Daten. Entsprechend reicht ihr Einsatzspektrum von regulatorischen Melde- und Reportingprozessen über das Risikocontrolling und Finance bis hin zu Management-Reportings und datengetriebenen Ad-hoc-Analysen.
Beispiel eines automatisierten Tools
Ein aktuelles Beispiel hierfür ist eine von Finbridge implementierte Lösung zum Abgleich verschiedener Meldungen. Ziel des Abgleichs ist die Identifikation und Plausibilisierung von Abweichungen einzelner Meldebogenpositionen. Das bisherige manuelle Vorgehen sowie die implementierte automatisierte Lösung sind in Abbildung 1 dargestellt. Im bisherigen Vorgehen wurden die relevanten Meldebögen manuell in Excel zusammengeführt und die Differenzen dort berechnet. Auffällige Abweichungen mussten anschließend in einer Meldewesensoftware auf Einzelgeschäftsebene analysiert werden.
Abbildung 1:Veranschaulichung einer Abstimmhandlung mit und ohne Power BI
Die neue Lösung automatisiert diesen Prozess weitgehend. Datenextrakte aus der Meldewesensoftware (zum Beispiel auf Excel-Basis) werden stichtagsbezogen automatisiert in einem Cloud-Speicher abgelegt. Anschließend werden die Daten automatisch in einen Power BI Report geladen, verarbeitet und dem Datenmodell bereitgestellt (vgl. Abbildung 2).
Abbildung 2: Veranschaulichung der Datenverarbeitung
Anwender können die Ergebnisse über Power BI unmittelbar für ihre Analysen nutzen. Vergleiche auf Einzelgeschäftsebene sind nicht mehr nur manuell in der Meldewesensoftware ausführbar, sondern werden für alle Nutzer direkt im Tool bereitgestellt. Im Falle von zusätzlich benötigten Daten können Anwender auch manuell Daten im Cloud-Speicher ergänzen, die nach einer Aktualisierung vom Vergleichstool eingelesen und bereitgestellt werden können. Bei Bedarf können Daten direkt aus Power BI nach Excel exportiert werden.
Wie in Abbildung 3 zu sehen, bietet die automatisierte Lösung zum Vergleich von Meldebögen neben der Automatisierung einen erheblichen fachlichen Mehrwert: Abweichungen zwischen zwei Meldungen (oder zwei Stichtagen) können direkt im Tool bis auf Einzelgeschäftsebene nachvollzogen und plausibilisiert werden. Neben automatisch berechneten Differenzen auf Einzelgeschäftsbasis sind auch weitere Felder aus der Meldewesensoftware, wie Laufzeiten, Buchwerte, sonstige Kennzeichen auf Wunsch anzeigbar. Der zusätzliche Nutzen liegt somit nicht nur in der Automatisierung des Prozesses, sondern auch in der Verknüpfung der Daten innerhalb eines fachlichen Analysemodells. Dadurch können identifizierte Abweichungen direkt im regulatorischen Kontext untersucht werden, ohne dass die zugrunde liegenden Informationen zunächst manuell zusammengetragen werden müssen.
Abbildung 3: Beispielhafte Umsetzung einer Abstimmhandlung in Power BI
So können die Abgleiche ohne Mehraufwand auf einzelne Geschäfte, Partner, Produktarten oder andere Kenngrößen gefiltert werden, für die direkt die Einträge aus beiden Meldungen verglichen werden können. Je nach Bedarf lassen sich bekannte Ursachen für methodische Abweichungen zwischen verschiedenen Meldungen (wie zum Beispiel unterschiedliche Betrachtung von Derivaten) direkt im Tool hinterlegen. So werden nur relevante Abweichungen angezeigt. Mit zusätzlichen Buttons lassen sich die Datenansichten auch darauf filtern, nur die vorhandenen Abweichungen anzuzeigen oder die ungeklärten Differenzen in Bezug auf einen vorab definierten Schwellenwert (z.B. in Abhängigkeit bestimmter aufsichtlicher Quoten, s.u.) ins Verhältnis zu setzen.
Durch die Gestaltung des Datenmodells stehen zudem historische Datenbestände für Vergleichs- und Trendanalysen zur Verfügung, wodurch Besonderheiten und Auffälligkeiten leichter eingeordnet werden können. Über zusätzliche Filter lassen sich dafür leicht vergangene Stichtage oder andere Cluster auswählen, für die bereits Daten an dem im Tool hinterlegten Quellort abgelegt wurden. Gleichzeitig bleibt die notwendige Flexibilität erhalten, da neben der automatisierten Aktualisierung jederzeit auch manuelle Datenverarbeitungen außerhalb des regulären Turnus angestoßen und am Quellort des Tools ergänzt werden können.
Anwendungsfälle und Methodik zur Bewertung von Abweichungen
Die Anwendungsmöglichkeiten für automatisierte Abgleiche mittels Business Intelligence Tools sind zahlreich und mannigfaltig – überall wo Datenqualität eine Rolle spielt oder Vertrauen in steuerungsrelevante Parameter geschaffen werden soll, können sie eingesetzt werden. Dabei ist es zudem wichtig, einen Schritt weiter zu denken, um mit den Ergebnissen aus diesen Abgleichen effizient und zielgerichtet umzugehen. Das heißt konkret: Nicht jeder kleinsten Abweichung, die ein Abgleichs-Tool anzeigt, muss im Detail nachgegangen werden. Risikoorientiert lassen sich in vielen Fällen Schlüsselindikatoren finden, die von solchen Abweichungen beeinflusst werden. Hier kann man bspw. auf Basis historischer Schwankungen Schwellen festlegen, innerhalb derer Abweichungen als nicht maßgeblich eingestuft werden und auf deren detaillierte Analyse daher verzichtet werden kann.
Insgesamt kann so ein schlankes und sehr effizientes Rahmenwerk zur Sicherung von Datenqualität geschaffen werden: Weitgehend automatisierte Tools zeigen Abweichungen und deren Auswirkungen auf Schlüsselindikatoren an und nach ggf. initialen Analyse- und Klärungsbedarfen besteht schon kurz- und mittelfristig kaum mehr weiterer Analyseaufwand.
Finbridge als Ihr Partner für effizientes Datenmanagement und Datenqualität
Die Automatisierung von Abstimmhandlungen und die Sicherstellung hoher Datenqualität erfordern sowohl tiefes fachliches Know-how im Banken- und Meldewesen als auch umfassende Expertise in modernen Business-Intelligence-Architekturen. Finbridge unterstützt Sie ganzheitlich – von der fachlichen Konzeption und Identifikation risikoorientierter Schwellenwerte bis hin zur technischen Umsetzung maßgeschneiderter Power BI-Lösungen. Unsere Experten verbinden jahrelange Praxiserfahrung in der Gesamtbanksteuerung und dem Reporting mit fundierter BI-Kompetenz. Sprechen Sie uns an – gemeinsam heben wir Ihre Berichterstattung und Abstimmprozesse auf das nächste Level.
