Operationelle Risiken bei Kreditinstituten - Versicherungsmagazin

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Operationelle Risiken bei Kreditinstituten 3.4 Methoden zur Identifikation und Messung operationeller Risiken Abb. 19: Durchschnittliche Bedeutung einer integrierten Steuerung Gesamt Verwendung „ja” oder „geplant“ Verwendung „nein“ Peer Group 1 Peer Group 2 Peer Group 3 Peer Group 4 zu einer verminderten Eigenkapitalunterlegung führen kann, stellt das Überwälzen von operationellen Risiken auf Versicherungen dar. Bereits 58% der Studienteilnehmer beziehen Versicherungen für den Transfer operationeller Risiken in den OR-Managementprozess ein oder planen einen entsprechenden Einbezug. Nur rund 16% der Institute nutzen keine Versicherungen für den Transfer operationeller Risiken. Verwenden Sie die Ergebnisse aus dem OR-Managementprozess zur integrierten risikoadjustierten Steuerung? Ein weiterführender Schritt im Management operationeller Risiken ist die Verwendung der Ergebnisse aus dem OR-Controlling zur integrierten risikoadjustierten Steuerung, das heißt zur internen Eigenkapitalallokation u. a. in Verbindung mit Markt- und Kreditrisiken. Bisher verwenden nur wenige Institute (13,6%) Ergebnisse aus ihrem OR-Managementprozess zur internen Eigenkapitalallokation. Abbildung 19 illustriert jedoch, dass die Studienteilnehmer trotz des niedrigen Nutzungsgrades der Verwendung von OR-Daten zur integrierten risikoadjustierten Steuerung durchschnittlich diesen eine mittlere Bedeutung beimessen. Institute, die OR-Daten zur integrierten Steuerung verwenden, erachten diese tendenziell für dringender. 18 Jedoch messen selbst Institute, 18 Spearman-Rho = 0,449. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 19 Korrelation Verwendung von OR-Daten zur internen Eigenkapitalallokation und Bilanzsumme: Spearman-Rho = 0,335 auf 95%-Niveau signifikant. Korrelation Bedeutungsgrad und Bilanzsumme: Spearman-Rho = 0,300 auf 95%-Niveau signifikant. 20 Vgl. dazu das folgende Kapitel. 21 Für genauere Erläuterungen zu den einzelnen Methoden siehe Kap. 3.4.2 22 In diesem Zusammenhang werden als best practice Methoden bezeichnet, die der Mehrheit der befragten Institute als zentrale Verfahren zur Identifizierung und Messung operationeller Risiken dienen. 23 Sonstige Ansätze bzw. sonstige Methoden wurden, sofern sie im Fragebogen als verwendet oder geplant angegeben wurden, von der Mehrheit der Banken nicht näher spezifiziert. 18 2,884 3,164 3,334 3,294 3,454 3,634 3,754 1,0 2,0 3,0 4,0 Bewertung auf einer Skala von 1 (keine Bedeutung) bis 4 (hohe Bedeutung). die keine Verwendung planen, dem Einbezug von OR-Daten durchschnittlich eine mittlere Bedeutung bei. In diesem Zusammenhang ist auch der Bedeutungsgrad in den einzelnen Peer Groups von Interesse. In Peer Group 1, in der 75% der Institute OR-Daten zur risikoadjustierten Steuerung heranziehen, liegt der durchschnittliche Bedeutungsgrad deutlich über dem Mittel aller Studienteilnehmer und dem Mittel der übrigen Peer Groups. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass größere Institute OR-Daten zur internen Eigenkapitalallokation heranziehen und dies tendenziell für dringender erachten. Dies wird durch die entsprechenden Korrelationen untermauert. 19 Der Zusammenhang überrascht nicht, da diese Institute tendenziell fortgeschrittener in der Quantifizierung operationeller Risiken sind, 20 was eine notwendige Bedingung für den Einbezug der OR-Ergebnisse in die interne Eigenkapitalallokation darstellt. = ja = geplant = nein = Entscheidung offen 3.4 Methoden zur Identifikation und Messung operationeller Risiken 3.4.1 Überblick über verwendete Methoden Welche OR-Managementmethoden kommen in Ihrem Unternehmen zum Einsatz? Zur Identifikation und Messung operationeller Risiken wurden und werden seitens Theorie und Praxis verschiedene qualitative und quantitative Ansätze entwickelt. Abbildung 20 verschafft einen Überblick über den Verwendungsgrad der in der Studie abgefragten OR- Managementmethoden. 21 Die Darstellung zeigt, welche Methoden sich bereits zum heutigen Zeitpunkt als Best Practice 22 identifizieren lassen bzw. welche Ansätze sich auf dem Weg zu einem Standardverfahren befinden. Am häufigsten verwenden die befragten Banken das Self /Risk Assessment (48%) und die Schadensfalldatenbank (43%) im Rahmen ihres OR- Managementprozesses. Zudem gewinnen diese Verfahren weiterhin an Bedeutung: Unter den Studienteilnehmern planen weitere rund 33%, eine Schadensfalldatenbank und weitere 30%, ein Self Assessment in nächster Zeit zu implementieren. Eine Methode, die bisher weniger verbreitet ist und aufgrund des hohen Planungsgrades jedoch mehr und mehr an Bedeutung gewinnen wird, sind Risikoindikatoren. Bisher von nur 18% der befragten Institute genutzt, planen fast 42% dieses Instrument zur Risikoidentifikation in ihrem OR-Managementprozess zukünftig einzusetzen. Dagegen sind Methoden wie Risikolandkarte, Szenarioanalysen oder sonstige Ansätze 23 Verfahren, die nur von einer Minderheit der Banken eingesetzt oder geplant werden. Abb. 20: Verwendungsgrad einzelner OR-Managementmethoden Self Assessment Schadensfalldatenbank Risikolandkarte Risikoindikatoren Quantitative Methoden Szenarioanalyse Sonstige Methoden 48 30 14 8 43 33 17 7 20 17 56 7 18 42 17 23 17 22 41 20 10 12 51 27 5 5 63 27 20% 40% 60% 80% 100%
Auch quantitative Methoden wenden die Studienteilnehmer seltener an: Nur wenig mehr als ein Drittel der Institute verwendet oder plant diesen Ansatz. Allerdings hält sich noch ein relativ großer Teil der Banken die Entscheidung bezüglich einer Verwendung dieser Verfahren offen. Betrachtet man die verwendeten und geplanten Verfahren, segmentiert nach den vier Peer Groups, so ergibt sich ein differenzierteres Bild. Abbildung 21 zeigt, dass der aggregierte Verwendungs- und Planungsgrad 24 der meisten Methoden mit der Bilanzsumme der Institute positiv korreliert. So werden quantitative Methoden signifikant häufiger genutzt, je größer (gemessen an der Bilanzsumme) das Institut ist. 25 Nicht überraschen dürfte auch die Erkenntnis, dass einerseits ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen der Verwendung einer Schadensfalldatenbank und der Verwendung quantitativer Methoden existiert 26 und andererseits der Einsatz einer Schadensfalldatenbank mit der Größe einer Bank positiv korreliert. 27 So unterstreichen die Ergebnisse die These, dass größere Banken tendenziell fortgeschrittenere Strukturen beim Management operationeller Risiken nutzen und daher auch komplexere, quantitative Methoden verwenden, die zudem die Existenz einer Schadensfalldatenbank voraussetzen. Auch die Verwendung von Risikoindikatoren 28 und Szenarioanalyse 29 , ebenfalls eher komplexere Methoden, korreliert signifikant positiv mit der Bilanzsumme. Bemerkenswert ist jedoch das Ergebnis, dass ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen der Anwendung des Self Assessments und der Bilanzsumme besteht 30 . Da diese Methode je nach Ausgestaltung ein relativ einfach zu handhabendes Verfahren sein kann, würde sich eine intensivere Verwendung gerade bei kleineren Banken anbieten. Für fast alle Studienteilnehmer gilt die Feststellung, dass eine Validierung (Backtesting) angewandter Verfahren, das heißt zum Beispiel beim Self Assessment der Vergleich der Ergebnisse mit tatsächlich eingetretenen Schadensfällen, noch kaum betrieben wird. Nur 5 Studienteilnehmer führen ein Backtesting durch, weitere 21 planen eine Anwendung. Da eine Validierung erst nach einem gewissen Entwicklungsstand der angewandten Methode sinnvoll ist, verwundert es nicht, dass größere Institute auch auf diesem Feld tendenziell weiter fortgeschritten sind. 31 3.4 Methoden zur Identifikation und Messung operationeller Risiken Operationelle Risiken bei Kreditinstituten Abb. 21: Verwendete und geplante OR-Managementmethoden klassifiziert nach Peer Groups 100% 80% 60% 40% 20% Peer Group 1 Peer Group 2 Peer Group 3 Peer Group 4 = RL 37,5 35,7 25,0 42,3 = SA 100,0 100,0 75,0 61,5 = RI 100,0 71,4 41,6 50,0 = SFDB 100,0 92,8 83,3 57,7 = SzA 87,5 14,2 8,3 11,5 = QM 75,0 50,0 45,5 19,2 = SM 37,5 0,0 8,3 7,6 RL=Risikolandkarte SA=Self Assessment RI=Risikoindikatoren SFDB=Schadensfalldatenbank SzA=Szenarioanalyse QM=Quantitative Methoden SM=Sonstige Methoden Zusammenfassend lassen sich aus Abbildung 21 folgende Aussagen ableiten: • Banken aus Peer Group1 greifen mehrheitlich auf ein ausgefeilteres System von mehreren OR-Managementmethoden zurück und tendieren dazu, auch komplexere Methoden einzusetzen. In dieser Gruppe kann man das Self Assessment, die Verwendung von Risikoindikatoren und Szenarioanalyse, die Implementierung einer Schadensfalldatenbank und die Nutzung quantitativer Methoden als Best Practice bezeichnen. • Banken aus Peer Group 2 verwenden oder planen alle das Self Assessment und verwenden häufig Risikoindikatoren. Auch eine Schadensfalldatenbank wird bei fast allen Instituten dieser Gruppe verwendet oder geplant. Quantitative Methoden hingegen haben nur bei der Hälfte dieser Gruppe Bedeutung. • Auch in Banken aus Peer Group 3 kann die Verwendung oder Planung eines Self Assessments und einer Schadensfalldatenbank als Best Practice bezeichnet werden. Risikoindikatoren und quantitative Methoden verlieren im Vergleich zu Peer Group 1 und 2 an Bedeutung. • In Banken aus Peer Group 4 kann nur noch das Self Assessment und die Schadensfalldatenbank zu den Best Practice-Methoden gezählt werden. Alle anderen Verfahren sind vergleichsweise unbedeutend. • Peer Group-übergreifend zeigt sich, dass die Risikolandkarte und sonstige Methoden relativ wenig Bedeutung haben. Die Szenarioanalyse, die in Peer Group 1 als Best Practice- Methode angesehen werden kann, verliert in den übrigen Peer Groups völlig an Bedeutung. Obige Ausführungen bestätigen erneut die Hypothese, dass der Entwicklungsgrad des OR-Controllings mit der Größe der Bank steigt. Dies dürfte nicht nur auf aufsichtsrechtliche Vorgaben, welche die fortgeschrittenen OR- Methoden und daher hauptsächlich größere Banken betreffen, sondern auch der Tatsache entsprechen, dass sich kleinere Banken bisher tendenziell weniger mit dem Thema operationelle Risiken beschäftigt haben. Im folgenden Kapitel soll nun auf die konkrete Ausgestaltung der einzelnen Instrumente eingegangen werden. Methodenübergreifende Ergebnisse wie Reportingstrukturen, technische Lösungen der einzelnen Instrumente und Zufriedenheit, Akzeptanz und Bedeutung werden in den darauf folgenden Kapiteln erörtert. 24 Im Folgenden werden die Antworten „ja“ und „geplant“ zu einer Gruppe aggregiert. 25 Spearman-Rho = 0,345. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 26 Spearman-Rho = 0,435. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 27 Spearman-Rho = 0,341. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 28 Spearman-Rho = 0,326. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 29 Spearman-Rho = 0,398. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 30 Spearman-Rho = 0,405. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 31 Spearman-Rho = 0,284. Die Korrelation ist auf 95%-Niveau signifikant. 19
Seite 1: Global Financial Services Operation
Seite 4 und 5: 1. Management Summary
Seite 6 und 7: Operationelle Risiken bei Kreditins
Seite 30 und 31: 5. Glossar
Seite 34: Operationelle Risiken bei Kreditins

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