In mittleren und großen Instituten werden pro Monat bzw. Quartal bis zu 35 Meldungen generiert. Je nach Institutsgröße sind bis zu 20 Mitarbeiter aus zum Teil verschiedenen Abteilungen mit dieser Aufgabe betraut. Eine übergreifende Kreuz- bzw. Cross-Validierung zwischen den Inhalten der verschiedenen Berichte ist mit Blick auf gewachsene Silostrukturen i.d.R. nicht gegeben. Zwar prüft eine Meldewesen-Standardsoftware (z.B. Abacus oder BAIS) die Berichte gemäß den Mindest-Validierungsvorgaben der Aufsichtsbehörde. Auf weitergehende, aufsichtlich relevante Validierungen der gemeldeten Daten wird hingegen verzichtet oder die Mitarbeiter führen diese manuell mit hohem zeitlichen Aufwand durch.
Der mindestens erforderliche Abgleich relevanter Berichtsinhalte erfolgt häufig manuell, was i.d.R. zu hohen Personalaufwänden führt. Die nachfolgenden manuellen Anpassungen stellen eine komplexe Aufgabe dar und müssen von Fachexperten durchgeführt werden. Oftmals ist ein Berichtsabgleich aufgrund von engen Zeitintervallen, Ressourcenmangel und unzureichendem Informationsaustausch nicht gewährleistet. Daraus ergeben sich Inkonsistenzen in den Berichten, die zu Rückfragen der Aufsicht und zu zeitaufwendigen Recherchen und Nachbearbeitungen führen. Eine adäquate automatisierte Lösung für die Cross-Validierung liegt auf dem Markt aktuell nicht vor.
Mit dem X-Validator steht nun eine automatisierte Lösung zur Cross-Validierung von Meldewesen-Berichten bereit. Die notwendigen Berichtsdaten werden aus der zum Einsatz kommenden Meldewesensoftware exportiert (z.B. Abacus, BAIS). Die Cross-Validierung erfolgt anhand von 400 Validierungsregeln. Diese gehen über die Mindestanforderungen der EBA und der Bundesbank hinaus. Ziele sind: (a) die Reduzierung von manuellen Vor- und/oder Nacharbeiten bei der Erstellung von Berichten, (b) die Aufdeckung von Inkonsistenzen zwischen Berichten aus verschiedenen Meldebereichen und (c) die nachhaltige Erhöhung der Datenqualität. Allein für das Liquiditätsreporting führen Validierungsregeln zu einer jährlichen Ersparnis von 40 PT (Ergebnis aus einem Projekt).
Die folgende schematische Darstellung verdeutlicht den Aufbau des X-Validators:
Datengrundlage für die Kreuzvalidierung sind zum einen die Validierungsregeln, die in einer eigenen Datei vorgehalten werden (Regelwerk), zum anderen die Meldedateien, die in den entsprechenden Formaten (Excel, CSV und XBRL) aus Abacus und BAIS exportiert werden. Die Bereitstellung des Regelwerks über eine separate Datei stellt sicher, dass Adjustierungen am Regelset nur in dieser Datei vorgenommen werden müssen.
Nachdem der Anwender das Regelwerk sowie die zu validierenden Meldedateien selektiert hat, erfolgt die Validierung der Meldedaten, d.h. die 400 Validierungsregeln werden auf die Meldedaten angewendet. Der hierfür erforderliche Rechenkern ist in Python programmiert, um den Kunden mit Blick auf die Verbreitung sowie die Anwendungs- und Ausbaumöglichkeiten ("Cloud Computing") eine zukunftssichere Lösung zu bieten.
Der X-Validator liefert als Ergebnis der Regelvalidierung eine Übersicht der erfüllten und der verletzten Validierungsregeln. Die Ergebnisse werden in einer Excel-Datei ausgegeben. Neben Informationen zu den validierten Meldungen und den verwendeten Validierungsregeln wird im Falle verletzter Validierungsregeln der Unterschiedsbetrag ausgewiesen.
Die Ergebnisdateien können in weitere Anwendungen für Analyse- und Reporting-Zwecke integriert werden. Einsatzmöglichkeiten sind z.B. die Aufnahme der Ergebnisdateien in einen DQ-Mart als Grundlage für die Erstellung von DQ-Berichten oder die Ausgabe einer Management Summary, in der die Validierungsergebnisse automatisch verbalisiert werden.
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