Einführung
Wie kann eine Bank die regulatorischen Herausforderungen und die daraus resultierenden Anforderungen zur Abdeckung des Informationsbedarfs nicht nur bewältigen, sondern für sich nutzen?
Regulatorische Anforderungen sind für Banken unvermeidlich. Teuer werden sie vor allem dort, wo historisch gewachsene IT-Landschaften auf neue Vorgaben treffen: viele Datenquellen, zahlreiche Individuallösungen und Produkte unterschiedlicher Anbieter, die bei jeder Anpassung abgestimmt werden müssen. Die Folgen kennen die meisten Häuser:
- Gebundene Kapazitäten in Fachbereich und IT
- Nicht planbare Änderungskosten
- Hoher manueller Aufwand für Management-Reporting
- Langwierige Abstimmung zwischen Anbietern
Gesamtbanksteuerung auf einem einheitlichen Datenhaushalt
Im Kern steht eine integrierte, offene Lösung für die gesamte Banksteuerung – mit wenigen, redundanzfreien Schnittstellen und transparenten Datenflüssen, einem einheitlichen bankfachlichen Datenhaushalt, flankiert von Data Governance.
Die Lösung vereinheitlicht:
- Datenstrukturen und Anlieferungsstrecken
- Berechnungsmethoden und fachliche Regeln
- Prozess- und Verarbeitungssteuerung
- Schnittstellen
Daraus ergeben sich konsistente Kennzahlen für die Gesamtbanksteuerung, konsistente Abläufe für alle Anwendungsfälle und Simulationen aus demselben Datenhaushalt.
Laufen bei Ihnen die unterschiedlichen Disziplinen der Gesamtbanksteuerung (z.B. Meldewesen und Risikomanagement) noch auf unterschiedlichen Datenhaushalten, und was hält Sie davon ab, das zu ändern?
Das Architekturszenario für Banken in der SAP Business Data Cloud (BDC)
Ein SAP-basiertes Architekturszenario gliedert sich in drei Bereiche:
- Operative Systeme
Quellen sind u. a. SAP S/4HANA mit SAP Finance, SAP Business Partner und SAP Core Banking sowie Non-SAP-Systeme wie Handelssysteme, weitere bestandsführende Anwendungen und Kalkulationssoftware (z. B. MARZIPAN).
Im Zielbild für S/4HANA stellt S/4HANA Daten über Core Data Services (CDS) Views bereit – virtuelle Strukturen ohne eigene Datenspeicherung, die auf festen SQL-Abfragen auf den Anwendungstabellen beruhen. Beispiele sind Geschäftspartner-, Darlehens- und Sicherheitendaten.
- SAP Datasphere
Die Daten durchlaufen drei Layer: Inbound → Harmonization / Propagation → Outbound / Reporting.
Darüber liegen übergreifende Funktionen wie Virtualisierung, Historisierung und Versionierung, Data Lineage, Rollen und Berechtigungen, Monitoring sowie Datenqualitätsregeln.
Das fachliche Datenmodell im Propagation Layer muss dabei unter anderem Stammdaten (Geschäftspartner, Finanzgeschäfte, Sicherheiten), Buchungs- und Bewegungsdaten, Bilanzdaten, Leistungsstörungen, Ergebnis- und Bewertungsdaten sowie Marktdaten abdecken. Das Modell historisiert bitemporal bzw. nach Verwendungszweck.
- Dispositive Systeme
Eine integrierte Meldewesen-, Risikomanagement- und Controllinglösung wie z. B. msg.ORRP (Open Risk & Reporting Platform). Sie liefert Risikomanagement (u. a. Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiko, Forecasting) und Regulatory Reporting (u. a. Common Reporting (CoRep), Financial Reporting (FinRep), Integrated Reporting Framework (IReF) und statistische Meldungen) auf einer gemeinsamen Plattform mit zentralen Methoden, Datenqualität, Error Management und Integration in das Identity and Access Management (IAM).
Die SAP Analytics Cloud dient als Reporting-Schicht mit Standardauswertungen, Self Service und KI-gestützten Abfragen. Live-Verbindungen eignen sich für sensible Daten, Importe für Management-Reporting und Analytics.
Optional lassen sich weitere BDC-Komponenten einbinden, etwa SAP Databricks, SAP PaPM (Profitability and Performance Management) und ESG Business Content. Darüber hinaus sind selbstverständlich auch kundenindividuelle Erweiterungen integrierbar.
Banken können die Umstellung auf eine gemeinsame Datenbasis in der SAP Datasphere mit einer Modernisierung von SAP Business Warehouse (BW) kombinieren.
Fazit
Banken heben in der Gesamtbanksteuerung Potenziale, wenn Aufsichtsrecht, Risikomanagement, internes und externes Rechnungswesen, Vertrieb und Treasury ihr Reporting über einheitliche und harmonisierte Daten auf einer gemeinsamen Plattform ausführen.
Eine Umsetzung dieses Prinzips ist die open finance Architektur (ofA) der msg for banking. Mehr zum Thema: SAP for Banking: Mehr Effizienz für die Finanzindustrie
Viele Banken stehen parallel vor der S/4HANA-Migration. Wie sich dort etwa SEM-Banking-Funktionen auf PaPM, TRM (Treasury and Risk Management) und Analytics Cloud verteilen, beschreibt der Beitrag S/4HANA-Migration bei Banken: Warum die Wahl zwischen Brownfield, Greenfield und Selective Data Transition zur Kostenfrage wird. Wer beide Vorhaben plant, sollte die Datenbasis in beiden Projekten gemeinsam denken.
Die open finance Architektur (ofA)
Die ofA ist der Architekturansatz der msg for banking für Gesamtbanksteuerung und Reporting. Sie setzt die beschriebenen Prinzipien um: einen zentralen Datenhaushalt, gemeinsame Berechnungsverfahren für Risikomanagement und Meldewesen und wenige redundanzfreie Schnittstellen. Technisch baut sie auf der SAP Datasphere für das Datenmanagement und der SAP Analytics Cloud für das Reporting auf. Sie lässt sich mit SAP PaPM und modernisierten BW-Systemen kombinieren.
