Corona treibt das Risikomanagement der Banken stärker als regulatorische Vorgaben. Das zeigt eine Studie des Analytics-Spezialisten SAS, die untersuchte, wie flexibel Geldhäuser ihr Risikomanagement an neue Herausforderungen anpassen.
Vorreiter in Sachen Risikomanagement zeichnen sich dadurch aus, dass sie Risikomodelle automatisiert erstellen und fortschrittliches Risikomanagement nutzen, beispielsweise Szenario-Analysen, integriertes Bilanzmanagement oder Modeling-as-a-Service. Dies zeigt die Marktstudie ‚From Crisis to Opportunity: Redefining Risk Management‘. Der Analytik-Spezialist SAS hat dafür 300 Senior Executives bei Banken in 24 Ländern befragt und Interviews mit den Chief Risk Officers von fünf großen multinationalen Banken geführt, darunter Wells Fargo und Société Générale.
Die zentralen Studienergebnisse fassen die Analysten in drei Punkten zusammen:
1. Modernisierung als Top-Priorität
54 Prozent der Befragten geben an, dass sie in den nächsten zwei Jahren eine Erneuerung ihrer Risikomodellierung planen. 52 Prozent berichten, dass die Pandemie ihre Modernisierungspläne beschleunigt hat.
2. Automatisierung im Rückstand
Lediglich 10 Prozent der Banken haben ihr Risikomanagement bereits automatisiert. Ein noch geringerer Anteil (6 Prozent) hat große Teile seiner Prozesse zur Risikomodellierung vollständig automatisiert. Dieser Mangel an Automatisierung schränkt die Finanzinstitute bei der Vorhersage von Trends oder bei der Verbesserung ihrer Entscheidungsfindung in sämtlichen Geschäftsbereichen ein.
3. Maximale Investition in Cloud und Analytics
In den kommenden zwölf Monaten wollen die Befragten vor allem in Cloud-Bereitstellung (67 Prozent) und Datenanalysetools (59 Prozent) investieren.
Leader automatisieren die Gefahrenanalyse
In der Umfrage identifiziert SAS eine Untergruppe mit einem besonders ausgefeilten Risikomanagement: 20 Prozent der Banken haben in dieser Disziplin einen höheren Reifegrad als der Rest der Gruppe. Diese ‚Risk Management Leader‘ erstellen Risikomodelle oft automatisiert und nutzen Szenario-Analysen, ein integriertes Bilanzmanagement oder Modeling-as-a-Service.
Diese Vorreiter ziehen bereits Vorteile aus ihren Investitionen in die Risikotechnologie, wie die Studie belegt. Sie sind unter anderem in der Lage, Vorhersagen weiter im Voraus zu treffen und Stresstests schneller durchzuführen. Verglichen mit den anderen Befragten melden sie in vier operativen Kernbereichen eine bessere Performance:
1. Vorsprung durch automatisierte Risikomodellierung
73 Prozent sehen in ihrem Prozess zur Risikomodellierung einen Wettbewerbsvorteil. In der Gesamtgruppe geben dies lediglich 47 Prozent an.
2. Präzisere Geschäftsplanung
37 Prozent schätzen die Genauigkeit ihrer Bilanzvorhersagen und Gewinn-/Verlustprognosen als sehr hoch ein. In der gesamten Stichprobe berichten dies 14 Prozent.
3. Längerfristige Prognosen
44 Prozent der Leader sind in der Lage, Bilanzprognosen für mindestens drei Jahre im Voraus zu erstellen. Beim Rest der Befragten können dies lediglich 19 Prozent.
4. Stärkere Integration von Risikomanagement und Geschäftsplanung
78 Prozent der Leader geben an, dass ihre Bank bereits regulatorische Stresstests in die Geschäftsplanung eingebunden hat. Beim Rest der Befragten nutzen lediglich 45 Prozent derartige Tests. Jürgen Frisch
