23/05/19 | Andreas Kanz
Gesamtbanksteuerung 4.0 - Mehrdimensionale Optimierung in der Gesamtbanksteuerung
Der mit Regulatorik und Digitalisierung verbundene Anstieg an Komplexität verlangt auch in der Gesamtbanksteuerung nach neuen Ansätzen. Um externen Anforderungen gerecht zu werden und um gleichzeitig die eigene Ertragslage zu optimieren, greifen Banken vermehrt auf ausgeklügelte Optimierungsalgorithmen zurück.
Bedingt durch strukturelle Änderungen steht die gesamte Bankenbranche vor gewaltigen Umbrüchen und Entscheidungsträger sind mit einer Fülle interner, aber auch an externe Adressaten gerichteter Zielgrößen, konfrontiert. Dazu kommen immer anspruchsvollere Kundenvorstellungen, eine weiterhin anhaltende Niedrigzinsphase sowie Aufsichtsbehörden, die neue Ansätze und Lösungen verlangen. Für sich genommen, ist jeder dieser Teilaspekte bereits eine große Herausforderung. Gemeinsam betrachtet und insbesondere mit Blick auf die Digitalisierung, welche den notwendigen Anpassungsbedarf noch weiter erhöht, stehen Banken, Sparkassen und Finanzdienstleister gleichermaßen, vor einer gewaltigen Aufgabe. Es ist daher unumgänglich etablierte Prozesse und bisher nicht in Frage gestellte Strukturen zu überdenken. Genauso, wie die Problemstellungen nicht länger eindimensionaler Natur sind und somit isoliert betrachtet werden können, sollten die einzelnen Geschäftsbereiche einer Bank nicht länger unabhängig voneinander gesteuert werden.
Dies umfasst insbesondere die Integration von Planungs- und Steuerungsprozessen, welche traditionell nur wenige Anknüpfungspunkte aufweisen. Auch die vielschichtigen Zusammenhänge zwischen Rechnungslegung, Meldewesen und (Risiko-)controlling bedürfen nicht nur einer einheitlichen Sichtweise, sondern auch einer einheitlichen Steuerung und Überwachung. Daher sollte ein Kernziel der modernen Gesamtbanksteuerung die Zusammenführung dieser Säulen sein. Ebenso sollten die Ertrags-, Risiko- oder auch z.B. die Liquiditätslage nicht getrennt voneinander betrachtet werden. Das setzt voraus, dass die Wechselwirkungen der dafür relevanten Kennzahlen nicht nur verstanden, sondern auch angemessen berücksichtigt werden. Da die Beziehungen zwischen KRI (Key Risk Indicator) und KPI (Key Performance Indicator) oftmals konträr sind sehen sich Entscheider komplexen Fragestellungen gegenübergestellt.
Der traditionelle Ansatz, einer isolierten Betrachtung der im Entscheidungsprozess relevanten Performancemaße, ist insbesondere problematisch, weil Entscheidungen nicht länger ein- oder zweidimensional sind. Eine Vielzahl an Leistungen und Geschäftsfeldern, aber auch neue Vorgaben der Regulatoren und Veränderungen im Wettbewerbsumfeld, steigern die Komplexität. Das führt dazu, dass eine immer größere Zahl von Risiko- und Performanceindikatoren steuerungsrelevant wird, was die Anforderungen an potenzielle Optimierungsverfahren erhöht. Solche Verfahren müssen deshalb in der Lage sein, sowohl interne, als auch externe Aspekte in der Lösungsfindung durch Nebenbedingungen oder entsprechend gestaltete Zielfunktionen, zu berücksichtigen. Doch auch dann ist eine zeitgleiche Optimierung sämtlicher Steuerungsgrößen aufgrund der dafür benötigten Rechenkapazität oft nicht unmittelbar umsetzbar. Entscheidend ist daher, dass mit praktikablen Näherungslösungen und mit Fragestellungen auf strategischer Ebene gearbeitet wird.
Dass sich Banken mit dieser Thematik vermehrt auseinandersetzen, zeigt auch unsere Studie zur „Gesamtbanksteuerung in digitalen Zeiten“. Diese bestätigt, dass ca. drei Viertel der befragten Banken beabsichtigen in Zukunft Optimierungsalgorithmen zu verwenden oder bereits erste derartige Methoden im Einsatz haben. Somit existiert nicht nur ein großer Bedarf, sondern auch ein großes Interesse bezüglich einer mehrdimensionalen Optimierung in der Gesamtbanksteuerung.
Im folgenden Artikel stellen wir Ihnen einen mehrstufigen Optimierungsansatz zur simultanen Optimierung steuerungsrelevanter Kennzahlen vor.
