Kennzahlenbasierte Gesamtbanksteuerung auf Basis von Meldewesen-Daten

• Wachsende Bedeutung des Datenmanagements für die Banksteuerung aufgrund des steigenden Datenhungers der Bankenaufsicht
• Erfassung, Bewertung und Weiterverarbeitung der zu meldenden Plan-, Ertrags- und Risikokennzahlen – Zweitverwertung für die interne Steuerung und Prognose des zu erwartenden SREP-Zuschlags
• Ermittlung sog. Schlüsselkennzahlen aus dem EBA Risk Dashboard zum Widerspiegeln der Risiko- und Ertragssituation der Kreditinstitute sowie zur Identifizierung von Frühwarnsignalen für Anfälligkeiten im Bankensektor – Festlegung angemessener Ampeln u.a. für die Kernkapital-, NPL-, Forbearance-Quote und CIR
• Auswahl geeigneter Kennzahlen für Geschäftsmodell-Analyse und Benchmarking: Return on Equity (RoE) und Return on Assets (RoA) • Definition der Cost of Equity (CoE) • Leistungskennziffern zur Überwachung der Ziele der (Geschäfts-)Strategie
• Verzahnung von Plan-, Ertrags- und Risikodaten aus dem (Risiko-)Controlling und Meldewesen: die CIR als Verhältnis von Aufwand zum nachhaltigen Ertrag (nach FinRep bzw. EBA Risk Dashboard) • Forbearance und notleidende Kredite im FinRep
• Datenverknüpfung zwischen Liquiditätsrisikocontrolling und Meldewesen: Vergleich der kurz-, mittel-, langfristigen Liquiditätsübersichten mit zusätzlichen Beobachtungskennziffern aus der Liquiditätsablaufbilanz • Prognose der LCR und der Refi-Positionen z.B. mithilfe historischer Analyse von Meldedaten und deren Schwankungsbandbreite • Prognose der NSFR unter Einbeziehung realistischer Neugeschäftsannahmen
• Verknüpfung der Jahresabschluss- und Meldewesen-Daten zur Ableitung von Risikoprofilnoten: wertvolle Kenntnis über eigene, bei der Bankenaufsicht eingereichte Kennzahlen • Zusammenfassung wesentlicher Risiken und Anfälligkeiten bei Banken im EBA Risk Dashboard • Datenauswertungen auf Basis institutsübergreifender Kennzahlenvergleiche • zur Auswahl geeigneter Peer Groups

(dazwischen 15 min. Pause)