Finbridge veröffentlicht in einem übersichtlichen Poster regulatorische Hintergründe zum Hinweisgeberschutzgesetz (HinSchG), zum Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) sowie der EU-Lieferkettenrichtlinie (CSDDD) und bringt damit Licht in den Dschungel rund um die Anforderungen der beiden Gesetze sowie der Richtlinie. Das Poster zeigt eine technische, fachliche sowie organisatorische Lineage zur Erfüllung der Umsetzungsanforderungen nach LkSG und gibt Hinweise darüber, welche Themen im Rahmen des HinSchG und der CSDDD zu berücksichtigen sind.
Das Poster beinhaltet folgende Themen:
Regulatorische Hintergründe zum HinSchG, zum LkSG und zur CSDDD
Technische, fachliche und organisatorische Lineages zur Erfüllung der Umsetzungsanforderungen nach LkSG in einer Übersicht sowie für die vom LkSG geforderten Risikoanalysen
Die derzeitigen Planungen der EU und der EBA sehen weiterhin eine Einführung der CRRIII bis zum 1. Januar 2025 vor. In der folgenden Übersicht zeigen wir die Herausforderungen auf, die sich aus unserer Projekterfahrung bei der Einführung der CRR III Themenkomplexe im Kreditrisiko ergeben.
In diesem Insight präsentieren wir unsere erste CO2-Bilanz und erläutern diese. Dabei nehmen wir Bezug auf die berücksichtigten Daten und die Schwierigkeiten, die bei der Erstellung aufgetreten sind. Am Ende geben wir noch einen Ausblick, was diese Bilanz für uns als Unternehmen bedeutet und wie wir künftig mit der Thematik umgehen möchten.
Am 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.
Am 26.06.2023 hat das International Sustainability Standard Board (ISSB) den Standard für IFRS S1 Allgemeine Vorschriften für die Angabe von nachhaltigkeitsbezogenen Finanzinformationen und IFRS S2 Klimabezogene Angaben veröffentlicht. Für nach IFRS bilanzierende Entitäten wird die Anwendung für Berichtsperioden ab dem 01.01.2024 verpflichtend, eine frühere Anwendung ist zulässig. IFRS S1 beschreibt eher allgemeine Grundsätze und Richtlinien zur Nachhaltigkeitsberichtserstattung, während IFRS S2 konkretere Vorgaben und Anforderungen an die nachhaltige Berichtserstattung definiert. In diesem Artikel werden zunächst die Inhalte von IFRS S1 und S2 erläutert und dann hinsichtlich ihrer Auswirkungen bewertet.
Finbridge führte eine Benchmarking-Studie zur Abwicklungsplanung durch. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über wesentliche Ergebnisse der Studie und einen Ausblick für 2024.
Finbridge veröffentlicht 3 übersichtliche Poster zu ESG-Risiken mit folgenden Schwerpunkten: - Hintergrund und Risikobewertung - Risikomanagementprozesse und Produkte - Regulatorik und Reporting
Krypto-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.
Die „anlassbezogene Risikoanalyse“, die im LkSG beim Vorliegen eines konkreten Hinweises zu einem möglichen Verstoß gefordert wird, stellt neue und weitergehende Anforderungen an Unternehmen. Bislang fehlte jedoch eine umfassende Software-Lösung zur Unterstützung dieser anlassbezogenen Risikoanalyse, die den Anforderungen gerecht wird. Mit dem Finbridge-Tool bieten wir Ihnen eine Lösung: Mit strukturierten Fragebögen und globalen Indizes ermöglicht es eine effiziente und präzise Analyse. Erfahren Sie, wie dieses Tool den Weg für eine zielgerichtete und effiziente anlassbezogene Risikoanalyse ebnet.
In 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.
Die EU-Taxonomie (EU) 2020/852 ist vor gut drei Jahren in Kraft getreten. Nichtsdestotrotz beobachten wir vermehrt, wie sich die Marktteilnehmer bei der Beantwortung der Frage, ob eine konkrete Wirtschaftstätigkeit als nachhaltig im Sinne der EU anzusehen ist, schwertun. In diesem Insight besprechen wir am Beispiel des Immobiliensektors, anhand welcher Kriterien bestimmt werden kann, ob eine Wirtschaftstätigkeit mit den technischen Nachhaltigkeitskriterien der EU konform ist.
Seit Jahren rückt das Thema ESG-Risiken immer weiter in den aufsichtsrechtlichen Fokus. Mit der 7. MaRisk-Novelle erfolgt nun die Umsetzung der EBA-Leitlinien für Kreditvergabe und Überwachung und die Verankerung von ESG-Risiken in das Risikomanagement deutscher Institute.
In unseren Insight geben wir einen Überblick darüber, welche Neuerung es im Bereich ESG gibt und welche Fristen zu beachten sind.
Das CVA- (Credit Value Adjustment) Risiko beschreibt das Risiko einer Anpassung der Kreditbewertung. Da während der globalen Finanzkrise auch deutliche CVA-Verluste beobachtet wurden (beispielsweise gesunkene Derivate-Bewertungen wegen verschlechterter Kreditqualität der Derivate-Gegenparteien), enthält das Rahmenwerk Basel IV (offiziell: Basel III. Finalising post-crisis reforms) Neuerungen zur Berechnung von Eigenmittelanforderungen hinsichtlich des CVA-Risikos für Banken. Die unterschiedlichen Berechnungsansätze sind im Folgenden aufgeschlüsselt.
Das Thema Nachhaltigkeit bewegt die ganze Welt, so auch die Finanzwelt. Mit Hilfe von Sustainability-Linked Loans setzen Finanzinstitute Anreize für Kreditnehmende, um auch im Kreditbereich eine gewisse Nachhaltigkeit zu schaffen. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über nachhaltige Finanzinstrumente, die Messung der Nachhaltigkeitskriterien und technische Lösungen der Integration nachhaltigkeitsbezogener Kreditvergabe mittels cloudbasierter ESG-Software.
In Finanzinstituten wie Banken und Versicherungen wird das Sammeln, Verwalten und Analysieren von Daten immer wichtiger. Die Datenmenge, die von diesen Unternehmen generiert wird, wächst exponentiell und es wird zunehmend schwieriger, sie effektiv zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Kontext kann die Implementierung von Data Mesh eine wertvolle Lösung sein, um die Herausforderungen bei der Datenverwaltung zu bewältigen.
Finbridge - Ihr Partner für ML-Dienstleistungen in der Finanz- & Bankenlandschaft. Durch den Einsatz von Machine Learning (ML) fördern wir Innovationen, steigern die Effizienz und verbessern die Kundenerfahrung. Unsere KI-Lösungen unterstützen Bereiche wie Kundenservice, Risikomanagement, Prozessautomatisierung und Datenanalyse. Wir bieten modulare ML-Lösungen aus unserer umfangreichen ML-Toolbox und passen diese flexibel an Ihre Bedürfnisse an, sei es durch maßgeschneiderte Beratungsprojekte oder effiziente Softwarepakete. Entdecken Sie Business-Cases für erfolgreiche Anwendungsfälle!
