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Die wiederaufflammende ESG-Datenlücke bei Banken: Einfluss der Omnibus-Initiative und digitale Lösungsansätze

Ein zentrales Problem im Risikomanagement von Banken ist und bleibt die unvermeidliche ESG-Datenlücke. Viele hatten daraufgesetzt, dass sich diese mit der stufenweisen Ausweitung der Berichtspflichten reduziert. Diese Hoffnung wurde mit der Omnibus-Initiative der EU zerschlagen, sodass viele Banken neue ESG-Datenquellen erschließen müssen.

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Blogbeitrag: ESG-Daten-Lücke bei Banken, Einfluss der Omnibus-Initiative und digitale Lösungsansätze

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Die Veröffentlichung der Omnibus-Initiative hat in der Finanzbranche erhebliche Unsicherheiten hinsichtlich der zukünftigen ESG-Datenlage ausgelöst.

Da nach den aktuellen Vorschlägen ein großer Teil der europäischen Unternehmen voraussichtlich weder unter die EU-Taxonomie noch unter die CSRD-Berichtspflichten fallen wird, stehen Banken, Sparkassen und Leasinggesellschaften vor der Herausforderung, fundierte Daten für die Berücksichtigung von ESG-Risiken in ihren Entscheidungsprozessen zur Erfüllung der regulatorischen Anforderungen zu bekommen.

Die ESG-Datenlücke durch die Omnibus-Initiative

Ein zentrales Problem für Banken bleibt die unvermeidliche ESG-Datenlücke. Die Omnibus-Initiative der EU reduziert den Kreis der berichtspflichtigen Unternehmen voraussichtlich um bis zu 80 % auf rund 10.000 Großunternehmen in der EU, sodass viele Banken neue ESG-Datenquellen erschließen müssen.

Ohne verlässliche und vor allem vergleichbare Daten wird es schwierig, ESG-Risiken valide zu bewerten und in bestehende Bewertungsmodelle einzubauen.

Omnibus-Initiative, Zeitstrahl

Abbildung 1: Europäische Regularien auf dem Weg zu einer nachhaltigen Finanzwirtschaft

Datenanforderungen – Auszug zu Umweltrisiken aus der EBA-Guideline zum ESG-Risikomanagement

  • Geografische Lage der wesentlichen Vermögenswerte, insbesondere der Produktionsstätten, und deren Exposition gegenüber Umweltgefahren.
  • Aktuelle und, falls verfügbar, angestrebte Treibhausgasemissionen der Bereiche 1, 2 und 3 in absoluten Werten und Intensitätswerten.
  • Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen im wirtschaftlichen Faktoreinsatz oder als Grundlage der Einkommensstruktur.
  • Energie- und Wasserverbrauch sowie die entsprechende Nachfrage in Bezug auf den wirtschaftlichen Faktoreinsatz oder die Einnahmebasis.
  • Grad der Energieeffizienz bei Immobilienengagements und die Auswirkungen auf die Schuldendienstfähigkeit.
  • Aktuelle und erwartete finanziellen Auswirkungen von Umweltrisiken und -chancen auf die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage der Gegenpartei.
  • Strategische Pläne für den Übergang, einschließlich eines möglichen Plans zur Emissionsminderung.

Steigende regulatorische Anforderungen der EBA

Die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA) hat ihre Anforderungen an das ESG-Risikomanagement in den letzten Jahren deutlich verschärft. Erst Anfang des Jahres wurden Richtlinien veröffentlicht, die darauf abzielen, Finanzinstitute mit den notwendigen Werkzeugen auszustatten, um die zunehmend aufkommenden ESG-Risiken zu erfassen und die Transition zu einer nachhaltigen Wirtschaft zu unterstützen.

Die EBA fordert, losgelöst von der Omnibus-Initiative, von den Instituten, Prozesse zur Identifizierung, Messung und Überwachung von ESG-Risiken zu implementieren, um ihre Resilienz zu gewährleisten. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Schadenssummen aus Naturereignissen und dem sinkenden Anteil versicherter Schäden ist dies auch nicht zu erwarten.

Valide ESG-Daten als Wettbewerbsvorteil

Neben der Erfüllung regulatorischer Anforderungen bieten ESG-Daten strategische Vorteile: Banken, die ESG-Kriterien in ihre Risikomodelle integrieren, können Risiken frühzeitig erkennen und nachhaltige Finanzierungsangebote zielgerichtet nutzen. Dies stärkt nicht nur ihre Marktposition, sondern erhöht auch die finanzielle Resilienz in einem zunehmend anspruchsvollen wirtschaftlichen Umfeld.

Digitale ESG-Plattformen als Lösungsansatz

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind digitale Plattformlösungen unverzichtbar. Sie ermöglichen es, einfach und aufwandsminimierend ESG-Daten zu erfassen und diese durch automatische Datenprüfungen und -validierungen reibungslos in bestehende Prozesse zu integrieren. Während so der Aufwand bei allen Stakeholdern reduziert wird, wird gleichzeitig die Erfüllung der regulatorischen Anforderungen sichergestellt.

ESG-Daten als Grundlage für die Preisgestaltung von Finanzprodukten

Verlässliche Daten schaffen ebenfalls die Grundlage für ein risikoadjustiertes Pricing von Finanzprodukten. Fehlen ESG-Daten, so erhalten, auf Basis von Branchendurchschnitten, Unternehmen mit überdurchschnittlich hohen ESG-Risiken vorteilhafte Finanzierungskonditionen, während Unternehmen mit attraktivem ESG-Risikoprofil nicht von besseren ESG-Scores profitieren. Dies kann Wettbewerbsverzerrungen verursachen und nachhaltige Investitionen unattraktiver machen.

openESG und msg for banking

Gemeinsam bieten openESG und msg for banking Banken eine Lösung, die sowohl eine effiziente ESG-Datenerfassung als auch eine belastbare Auswertung und Bewertung der erfassten Information gewährleistet.

Die Plattform openESG ermöglicht es Finanzinstituten, ESG-Daten flexibel und strukturiert über institutsspezifische Abfragestrecken digital zu erfassen. Durch eine intuitive Oberfläche mit umfangreichen Hilfestellungen, vergleichbare Datendefinitionen und eine revisionssichere Prozessdokumentation wird die Grundlage für fundierte Kreditentscheidungen gesichert.

msg for banking hilft Banken, ESG-Risiken transparent zu bewerten, indem ESG-Daten systematisch bewertet, verlässliche Indikatoren für Bonitätsbewertungen entwickelt und diese mit bestehenden Risikomodellen verknüpft werden. Eine systematische Erfassung von ESG-Risiken im Kreditentscheidungsprozess ermöglicht auch die gezielte Bepreisung von entsprechenden Risiken. So ermöglicht msg for banking es Finanzinstituten, nachhaltige Unternehmen gezielt zu fördern, Transformationspotenziale zu heben und risikoadäquate Konditionen anzubieten.

Quellen
Matthias Wild

Matthias Wild

Matthias Wild betreut als Experte für Statistik und quantitative Methoden ESG-Stresstests aus fachlicher Sicht.

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