T+1-Settlement: Auswirkungen auf Treasury, Liquidität und operative Risiken

Liquidität bleibt im Treasury das zentrale Steuerungsthema – insbesondere in einem Umfeld anhaltend hoher Zins-, Markt- und Währungsvolatilität. Klassische Cash-Flow-Forecasts stoßen zunehmend an ihre Grenzen; Prognoseunsicherheiten nehmen zu, Intraday-Liquidität kann kurzfristig knapp werden – und damit signifikant teurer. Mit der Einführung und Ausweitung von Real-Time-Payments im 24/7-Zahlungsverkehr verschärft sich diese Dynamik zusätzlich: Treasury muss permanent handlungsfähig bleiben, Liquidität rund um die Uhr verfügbar halten und gleichzeitig die Refinanzierungs- und Opportunitätskosten aktiv steuern. Gleichzeitig rückt das Thema Währungsrisiken noch stärker in den Fokus. Die ausgeprägte FX-Volatilität erhöht nicht nur die Ergebnis- und Cashflow-Sensitivität internationaler Geschäftsmodelle, sondern steht auch im Blickfeld der Aufsicht. Die Auseinandersetzung mit Währungsschwankungen, Hedging-Strategien, Stresstests und Szenarioanalysen adressiert damit nicht nur ein zentrales Risikofeld im Treasury, sondern greift zugleich einen aktuellen Prüfungsschwerpunkt der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht auf.

Die Volatilität an FX- und Zinsmärkten hat das Marktrisiko wieder stark in den Fokus des Treasury gerückt – sowohl aus Sicht der institutionellen Steuerung als auch aus regulatorischer Perspektive. Insbesondere Fremdwährungsrisiken stehen bei Prüfungen der Aufsicht mittlerweile ganz oben auf der Agenda, was Treasury-Abteilungen zwingt, ihre Absicherungs- und Steuerungsansätze kritisch zu prüfen.

Collateral- und Margining-Anforderungen sind in volatilen Märkten zu einem zentralen Treiber von Liquiditäts- und Funding-Risiken geworden. Treasury Abteilungen müssen sicherstellen, dass Margin Calls, Intraday-Liquidität und Funding Strategien jederzeit gesteuert werden, wobei diese Entscheidungen zunehmend kurzfristiger und komplexer werden. Durch die Vielzahl neuer & veränderter Einflussfaktoren – z. B. volatile Märkte, regulatorische Vorgaben, externe Daten – steigt die Komplexität zusätzlich. Aufbau und Nutzung geeigneter Systeme sowie Dateninfrastrukturen werden dadurch entscheidend, und KI kann zunehmend unterstützen, um Entscheidungen fundiert, effizient und schnell zu treffen. Zudem verlangt die hohe Komplexität robuste Prozesse und Governance, um Risiken zu steuern und Kapital effizient einzusetzen.