Daten sind immer besser als Meinungen

Ohne richtige Daten basieren Entscheide auf Annahmen. Die Verwaltung von Finanzinstrumentdaten ist somit eine zentrale Aufgabe bei Vontobel.

Wichtig ist nicht nur, die Daten korrekt, komplett und rechtzeitig zu verarbeiten, sondern auch ein weitreichendes Verständnis davon zu haben, in welchen Prozessen und zu welchem Zweck die Daten in den Zielsystemen verwendet werden. Nur so können Regelwerke, Validierungen und Mustererkennung effizient eingesetzt werden und es kann von der stetigen Automatisierung profitiert werden.

Chancen und Herausforderungen beim Datenmanagement von Finanzinstrumenten

Für Vontobel ist ein genaues und zuverlässiges Datenmanagement von grundlegender Bedeutung für die Sicherstellung fundierter Entscheidungen, die Risikominderung, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und für effiziente Prozesse. Aufgrund der Komplexität von Finanzinstrumenten und der sich ständig entwickelnden rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen stellt die Bewirtschaftung von Referenz- und statischen Daten für Finanzinstrumente eine besondere Herausforderung dar. Vontobel setzt unter anderem auf regelbasierte Validierungen sowie Mustererkennung, um diese Herausforderungen zu meistern. 

Vontobel fokussiert sich auf Datengenauigkeit und -vollständigkeit, Datenkonsistenz und -standardisierung, Sicherstellung der Datenqualität und Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorschriften, um die höchstmögliche Stabilität der Geschäftsprozesse und vor allem die Zufriedenheit und Entscheidungssicherheit der internen sowie externen Kunden zu gewährleisten. 

Die Sicherstellung von akkuraten und kompletten Datensätzen für Finanzinstrumente, Entitäten und Märkte ist eine entscheidende Aufgabe des Datenmanagements.

«Inkorrekte oder fehlende Datensätze führen zu fehlerhaften Bewertungen, falschen Risikoeinschätzungen sowie zu beeinträchtigten Prozessschritten in nachgelagerten Systemen.»

Dino Werder
Head of Master Data Management & Settlement Services

Vontobel verarbeitet, aufgrund der heterogenen Datenbedürfnisse, Finanzdaten von diversen Datenlieferanten und Quellen, wodurch unterschiedliche Datenformate, providerspezifische Identifikatoren und Klassifizierungen die Harmonisierung, Normalisierung und Standardisierung auf der einen Seite erschweren. Auf der anderen Seite schafft dies aber die Basis für komplexe Validierungen und Ableitungen mit dem Ziel, die Datenqualität falls immer möglich zu erhöhen und nachgelagerte Prozesse in der Wertschöpfungskette effizienter zu gestalten.

Vontobel überwacht laufend rund 1 Mio. Finanzinstrumente sowie die dazugehörigen Entitäten und Märkte. Dies ist nur möglich anhand hochautomatisierter Geschäftsprozesse, stetiger Weiterentwicklung und Verschärfung von Validierungsregeln sowie konstanter Überwachung von Datenanomalien mittels Mustererkennung. So können z. B. Finanzinstrumente erkannt werden, bei welchen eine erwartete Preislieferung ausblieb, womit die Bewertung von Bank- und Kundenpositionen nicht mehr aktuell wäre. Die Mustererkennung kann beispielsweise auch dabei helfen, Ausreisser in historischen Kursdaten zu identifizieren oder Unstimmigkeiten bei der Klassifizierung von bestimmten Instrumentengruppen zu erkennen. Es ist essenziell, diese fehlenden, fehlerhaften oder inkonsistenten Daten zu erkennen, bevor diese an die nachgelagerten Systeme verteilt werden und zu Prozessbeeinträchtigungen oder Kundenreklamationen führen. Durch die Erstellung von umfassenden Validierungs- und Ableitungsregeln kann zusätzlich der manuelle Aufwand minimiert und das Risiko von menschlichen Fehlern reduziert werden.

Regulatoren treiben die Daten

Weitere Herausforderungen für stabile Datenverwaltungsprozesse, Datenintegrität, Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit stellen die stetig zunehmenden Vorschriften und Regulierungen von verschiedenen Behörden dar. MiFID II, FinfraG und Basel III erfordern eine präzise und zeitnahe Meldung von Daten zu Finanzinstrumenten an die jeweiligen Aufsichtsbehörden. So müssen z. B. für alle von der MiFID-Richtlinie betroffenen Instrumente die Zielmarktdaten sowie die Kostendaten für die Kunden ausgewiesen werden. Stellt der Emittent oder der Provider diese Daten nicht zur Verfügung, so hat Vontobel sicherzustellen, dass wir anhand statistischer Auswertungen unter Anwendung der Normalverteilung geschätzte Werte anwenden.

Transaktionssteuern wie Finanztransaktionssteuern, Verrechnungssteuern oder z. B. die IRS Rule 871m stellen eine weitere Herausforderung dar und können bei Missachtung zu empfindlichen Bussen führen. Um die Einhaltung dieser steuerrechtlichen Pflichten sicherzustellen, müssen die Daten zum Abrechnungszeitpunkt vorhanden und geprüft sein. Folglich kommen neben den Hygienefaktoren und hauseigenen Qualitätsansprüchen bei mangelhaftem Datenmanagement auch finanzielle Risiken zum Tragen.

ESG-Daten – Von 0 auf 120

Im Bereich von ESG hat Vontobel seit 2022 mehr als 120 neue Datenfelder implementiert und auf den Finanzinstrumenten abgebildet, um dem wachsenden Kundenbedürfnis nach Informationen bezüglich der ESG-Konformität der Anlagen Rechnung tragen zu können und Transparenz zu schaffen. Aufgrund der stetig wachsenden Anzahl an Datenpunkten und Ausprägungen sowie der exponentiell zunehmenden Geschwindigkeit der Geschäfts- und Entscheidungsprozesse, ist eine effiziente manuelle Überwachung der Datenstände nicht mehr möglich. Deswegen sind Validierungen und automatisierte Mustererkennungen, Analysen sowie Auswertungen bei massiven Datenverschiebungen unabdingbar. Die Skalierung des Datenmanagementsystems und der Kontrollprozesse sowie die Überwachung mittels Dashboards sind aus diesen Gründen unverzichtbar. Ein zentrales Datenmanagement ist essenziell.

«Die Veredelung und ein umfangreiches Kontrollregime sind unumgänglich für eine hohe Qualität im Bereich Operations.»

Dino Werder
Head of Master Data Management & Settlement Services

Ein zentralisiertes Datenmanagement bietet des Weiteren die Chance, die Effizienz innerhalb von Vontobel zu erhöhen, indem Datensätze zentral und einmalig korrigiert sowie zeitnah an alle Umsysteme verteilt werden. Das Vertrauen innerhalb der Organisation und die Gewissheit, dass die Daten bereits validiert, angereichert und falls notwendig korrigiert wurden, führt zu einer weiteren Effizienzsteigerung, da nicht jeder Bereich die Korrektheit der Daten nochmals prüfen muss. Darüber hinaus ermöglicht dies eine saubere Data Governance und eine nachvollziehbare Data Lineage, was für Lizenz- und Vertragsmanagement als Grundlage benötigt wird.

Viele Validierungen, Regelwerke, Auswertungen und Mustererkennungsmethoden können nur in enger Zusammenarbeit mit den einzelnen fachspezifisch verantwortlichen Teams spezifiziert, implementiert und optimiert werden. Auch wenn, von aussen betrachtet, Data Management eine trockene Angelegenheit ist, so bietet es doch die Möglichkeit, auf die verschiedensten Projekte Einfluss zu nehmen, mit den unterschiedlichsten Tätigkeitsgebieten zu interagieren und ein weitreichendes Verständnis der nachgelagerten Prozesse zu erlangen. Denn nur wenn der Verwendungszweck und die Interpretation der Daten klar ist, können die korrekten Kontrollen sowie die benötige Form und Qualität sichergestellt werden.

Fazit – Wir profitieren von unserer Vergangenheit

Die Komplexität von Finanzinstrumentdaten und die damit verbundenen Risiken sind auf die unterschiedlichen Provider und Vendoren mit individuellen Schnittstellen, Formaten, Identifikatoren und Klassifizierungen, die Anzahl der Empfänger- und Liefersysteme sowie auf die individuellen Konsolidierungen und Mappings zurückzuführen und werden bei Vontobel durch eine Reihe von Massnahmen und Mechanismen abgefangen und bewältigt. Vontobel hat Data Management als geschäftskritische Aufgabe identifiziert und dementsprechend seit Jahren in die stetige Entwicklung von Validierungen und Mustererkennung zur Gewährleistung der Datenqualität investiert. Risiken wie Verletzungen von regulatorischen Richtlinien, inkorrekte steuerliche Behandlung von Finanzinstrumenten, fehlerhafte Portfolioanalysen und -auszüge, Risikofehleinschätzungen und daraus resultierende Limitenüberschreitungen sowie suboptimale Entscheidungsgrundlagen können mit den geeigneten Massnahmen wirksam reduziert und verhindert werden. So steigern wir die Effizienz für unsere internen und externen Kunden massgeblich – denn bei allem was wir tun, steht die Qualität der Serviceleistung für unsere Kunden im Zentrum, denn wir wollen ihnen dabei helfen, ihre Entscheidungen gestützt auf geprüfte Daten zu fällen.