Während einer intensiven und kurzen Analysephase im „Workshop“-Format wurden gemeinsam mit den Experten der Mondial die bestehenden Prozesse auf ihre DORA-Konformität geprüft und Handlungsempfehlungen erarbeitet. Diese kooperative und ressourcenschonende Herangehensweise ermöglichte es in kürzester Zeit, die Basis für etwaige Umsetzungsinitiativen zu liefern.
WeiterlesenDie Anforderungen an Unternehmensdaten wachsen kontinuierlich. Die daraus resultierenden großen und komplexen Datenmengen stellen Unternehmen vor erhebliche organisatorische, technologische und regulatorische Herausforderungen. In diesem Artikel erläutern wir, wie effektives Datenmanagement diesen Herausforderungen begegnet und welche Vorteile und Chancen sich daraus ergeben.
WeiterlesenAm 27. 09. 2023 veröffentlichte die BaFin ein Konsultationspapier zu den Mindestanforderungen an das Risikomanagement von ZAG-Instituten - ZAG-MaRisk, welche die in §27 für Zahlungsinstitute sowie E-Geld-Institute geforderte ordnungsgemäße Geschäftsorganisation konkretisieren soll. Damit rücken ZAG-Institute und ihre Prüfung vermehrt in den Fokus der Aufsichtsbehörden. In diesem Artikel stellen wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den für Kreditinstituten mit der MaRisk gegeben Anforderungen und den nun an ZAG-Institute gestellten Anforderungen dar und erläutern auf welchen damit einhergehenden Umsetzungsaufwand sich ZAG-Institute nun einstellen können.
WeiterlesenKrypto-Assets haben in den letzten Jahren stetig an Bedeutung gewonnen und rücken daher immer stärker in den Fokus der Regulierer. Mit diesem Artikel geben wir eine Übersicht über die aktuelle aufsichtsrechtliche Situation und gehen anschließend auf Unterschiede zur Behandlung von Krypto-Assets im Accounting ein.
WeiterlesenIn den letzten Jahren hat die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Verfahren im Alltag rapide zugenommen. Auch im Finanzsektor finden Machine Learning Algorithmen beispielsweise zur Identifikation von Geldwäsche- und Betrugsfällen sowie der Kunden- und Transaktionsüberwachung und Clustering vermehrt Anwendung. In naher Zukunft tun sich auch Anwendungsmöglichkeiten in Risikoabteilungen der Banken auf. ML und KI Verfahren könnten unter anderem im Bereich der Validierung von Modellen und auch in der Modellierung selbst das Risikomanagement der Zukunft bestimmen.
Einhergehend mit diesen Möglichkeiten erfolgt eine Weiterentwicklung der regulatorischen Richtlinien im Bereich Künstlicher Intelligenz und Risikobestimmung.
Im Folgenden geben wir einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten, Herausforderungen und regulatorischen Hintergründe zu Machine Learning und Kreditrisiko.
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