Großkreditrisiken mit Graphen und Identity Resolution überwachen

Kurzfassung: Banken in der EU müssen Einzelkredite über 1 Mio. € nach Artikel 394 CRR melden, doch ohne Identity Resolution können sie kumulierte Risikopositionen übersehen, die sich über mehrere Geschäftsbereiche verteilen. Ein graphbasiertes Identity-Resolution-System verknüpft fragmentierte Kundendatensätze automatisch, sodass überschuldete Kreditnehmer vor dem Meldestichtag und vor einem Bußgeld sichtbar werden.

Herausforderung	Ohne Identity Resolution	Mit graphbasierter Identity Resolution
Derselbe Kunde in mehreren Geschäftsbereichen	Wird als getrennte Kreditnehmer behandelt; die kumulierte Verschuldung bleibt unsichtbar	Datensätze werden zu einem Identitätsgraphen verknüpft; die Gesamtposition wird automatisch berechnet
Namens- und Formatvarianten über Systeme hinweg	Manuelle Abstimmung oder übersehene Übereinstimmungen	Probabilistisches und deterministisches Matching bewältigt Namensvarianten, abweichende Geburtsdatumsformate usw.
Quartalsmeldung nach Artikel 394 CRR	Risiko nicht gemeldeter Positionen oberhalb der Schwelle von 1 Mio. €	Automatische Kennzeichnung von Kunden mit kumuliertem Kredit oberhalb der Meldeschwelle
Bußgeldrisiko	Geldbußen nach nationalem Recht (siehe Meldepflicht nach Artikel 394 CRR)	Aufgelöste Identitäten werden vor dem Meldestichtag sichtbar

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Großkreditmeldung
Beispiel Deutsche Bank
Das Risiko für Banken ohne Identity Resolution
Lust auf ein Bußgeld von 100.000 Euro?
FAQ: Häufig gestellte Fragen

Eines der größten Risiken für Banken ist eine zu hohe Kreditvergabe an Einzelpersonen oder an verbundene Personengruppen, die ihrerseits überschuldet sind und damit ein existenzielles Kreditrisiko für die Stabilität der gesamten Bank darstellen.

Um dieses Risiko zu begrenzen, müssen Banken in der EU Artikel 394 der Capital Requirements Regulation (CRR) einhalten. Er verpflichtet sie, ihre Großkredite und Kredite über 1 Mio. € quartalsweise an die zuständige nationale Aufsicht zu melden (in Deutschland etwa an die Bundesbank).

Genau hier können Graphen und Identity Resolution (oder „Entity Resolution“) helfen. In der Identity Resolution ist ein Graph eine Datenstruktur, die Entitäten (Knoten) über Beziehungen (Kanten) verbindet und so erkennbar macht, wann mehrere Datensätze tatsächlich dieselbe reale Entität oder eng verbundene Entitäten beschreiben.

Konzentrieren wir uns hier auf die Einzelkredite, denn Großkredite und die „Leitlinien zu Gruppen verbundener Kunden“ haben wir bereits behandelt.

Großkreditmeldung

Wenn die nationale Aufsicht Informationen über Kredite von über 1 Mio. € an Einzelpersonen erhält, gleicht sie diese Daten mit denen aller anderen Kreditgeber ab, um Personen zu finden, die möglicherweise bei mehr als einem Finanzinstitut überschuldet sind, und meldet diese Erkenntnisse an die Kreditgeber zurück. Dieselben Daten übermittelt die nationale Aufsicht außerdem an die Europäische Zentralbank (EZB) und die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA), wo derselbe Abgleich stattfindet, damit Personen mit hohen Verbindlichkeiten EU-weit allen bekannt sind.

Das heißt: Die Bankenaufsicht selbst betreibt Identity Resolution. In einem großen Bestand an Kundendatensätzen (in Deutschland senden regelmäßig etwa 1.400 Banken Daten), mit ähnlichen, aber nicht exakt übereinstimmenden Attributen (Name, Adresse, Geburtsdatum usw.), muss die Aufsicht erkennen, welche zwei oder mehr Datensätze aus verschiedenen Quellen zu einer Identität gehören, um deren Gesamtverschuldung zu bestimmen.

Beispiel Deutsche Bank

Sehen wir uns ein einfaches, hypothetisches Beispiel an: die Deutsche Bank in Deutschland und Österreich und ein Kunde mit vier verschiedenen Konten:

Zunächst fällt auf, dass jede Bank ein anderes Format zur Speicherung der Kundendaten verwendet: etwa Name statt Vorname + Nachname oder Geburtstag statt Geburtsdatum. So sehen Daten in großen Organisationen in der Realität aus.

Dennoch ließen sich diese Kundendatensätze mit Techniken der Identity Resolution als zu derselben Person gehörig verknüpfen (ein sogenannter „Identitätsgraph“), und zwar auf Basis von 1) Namensvarianten, die einem gängigen Muster folgen (Vincent van Gogh vs. van Gogh, Vincent), 2) einem übereinstimmenden Geburtsdatum (wenn auch in unterschiedlichen Formaten) und 3) übereinstimmenden Kontaktdaten in einem Teil der Datensätze.

Das Risiko für Banken ohne Identity Resolution

Während die zentralen Aufsichtsbehörden also aktiv Identity Resolution auf den Daten betreiben, die ihnen Tausende Banken senden, entsteht das Problem für die einzelne Bank dann, wenn sie dasselbe nicht mit ihren eigenen Kundendaten tut.

Eine Bank wie die Deutsche Bank kann viele Geschäftsbereiche oder Konzerngesellschaften in verschiedenen Ländern haben. Da es für eine Bank schwierig ist, einheitliche Kundenprofile zu führen, ist es gut möglich, dass sie einer Person unwissentlich mehrere Kredite unterhalb der Millionengrenze gewährt hat, deren Summe über 1 Mio. € liegt und damit meldepflichtig wäre. Weil die Bank nicht weiß, dass sie einer einzelnen Person so viel Kredit gegeben hat, meldet sie diese Person nie – und schafft damit ein Kreditrisiko nicht nur für sich selbst, sondern auch für andere Banken, die derselben Person ebenfalls Geld geliehen haben könnten.

Im obigen Beispiel von Vincent van Gogh liegt kein einzelner Kredit über 1 Mio. €, sodass die Gesamtverschuldung dieser Person den Behörden womöglich nie gemeldet wird – obwohl sie tatsächlich 1.360.000 € beträgt. Selbst wenn die deutsche Seite der Deutschen Bank wüsste, dass ihre drei Vincents dieselbe Person sind, könnte die österreichische Einheit annehmen, sie habe einen Kunden mit einem vergleichsweise risikoarmen Kredit von nur 120.000 €, der deshalb nie an die Behörden gemeldet würde.

Die Lösung bestünde darin, dass die Bank eine Identity-Resolution-Lösung wie Tilores einsetzt, mit der sich die Verbindungen zwischen Kunden in unterschiedlichen Geschäftsbereichen herstellen und Kunden mit Krediten über 1 Mio. € leicht identifizieren lassen.

Ob es sich dabei um ein dauerhaftes, laufend in Echtzeit aktualisiertes System handelt oder um ein System, das einmal pro Quartal läuft und danach geleert wird, spielt kaum eine Rolle. Entscheidend sind schnelle und genaue Daten darüber, welche Kunden zusammengehören – ohne dass die Bank mehr tun müsste, als auf einen Knopf zu drücken, um Daten einzulesen.

Lust auf ein Bußgeld von 100.000 Euro?

So viel muss eine Bank als Geldbuße zahlen, wenn sie es versäumt, den zuständigen Behörden einen Kunden mit einer kumulierten Kreditposition von über 1 Mio. € zu melden. Ein schlichtes Versagen der Identity Resolution – die Unfähigkeit, denselben Kunden über mehrere Geschäftsbereiche eines Bankkonzerns hinweg zu verknüpfen – kann also sehr teuer werden. Das ist ein starkes Argument für Investitionen in ausgereifte Identity-Resolution-Technologie.

Quelle: https://www.bundesbank.de/en/tasks/banking-supervision/documentation/reporting-of-large-exposures-and-loans-of-1-million-or-more-782830

Der EU-Rahmen für Großkredite ist weitgehend an das Aufsichtsrahmenwerk des Basler Ausschusses von 2014 zur Messung und Steuerung von Großkrediten (BCBS, 2014) angelehnt.

Was sollten Sie sonst noch zu Identity Resolution lesen?

FAQ

Warum brauchen Banken Identity Resolution für die Großkreditüberwachung?

Banken können mehrere Geschäftsbereiche oder Tochtergesellschaften in verschiedenen Ländern haben, die jeweils eigene Kreditdatensätze zu demselben Kunden führen. Ohne Identity Resolution, die diese Datensätze verknüpft, kann die kumulierte Verschuldung eines Kunden die EU-Meldeschwelle von 1 Mio. € überschreiten, ohne dass die Bank davon weiß – mit Risiken für Aufsichtsrecht und Kreditportfolio.

Was besagt Artikel 394 der Capital Requirements Regulation (CRR)?

Artikel 394 der EU-Eigenmittelverordnung (CRR) verpflichtet Banken, Großkredite und Kredite über 1 Mio. € quartalsweise an ihre nationale Aufsicht zu melden. Diese Daten werden außerdem an die Europäische Zentralbank und die Europäische Bankenaufsichtsbehörde zur institutsübergreifenden Auswertung weitergegeben.

Wie helfen Graphen Banken dabei, verbundene Kreditnehmer zu erkennen?

Ein Graph verbindet Entitäten (Knoten) über Beziehungen (Kanten) und macht es dadurch möglich, mehrere Kreditdatensätze derselben Person oder verbundener Gruppen über Geschäftsbereiche hinweg zu verknüpfen. Sind sie einmal in einem Identitätsgraphen verknüpft, kann die Bank die Gesamtkreditposition je Person summieren und alle oberhalb der Meldeschwelle von 1 Mio. € kennzeichnen.

Welches Bußgeld droht einer Bank bei einer versäumten Großkreditmeldung?

Die Sanktionen ergeben sich aus nationalem Recht. Nach dem deutschen Kreditwesengesetz kann die unterlassene Meldung eines Kredits von einer Million Euro oder mehr ein Bußgeld von bis zu einhunderttausend Euro nach sich ziehen, und die unterlassene Meldung eines Großkredits nach Artikel 394 der Eigenmittelverordnung ein Bußgeld von bis zu fünf Millionen Euro. Die konkrete Sanktion hängt vom Verstoß und von der nationalen Aufsicht ab. Unterlagen der Bundesbank.

Muss ein Identity-Resolution-System für die Großkreditüberwachung durchgehend laufen?

Nicht unbedingt. Entscheidend sind schnelle, genaue Daten darüber, welche Kunden zusammengehören. Das System kann dauerhaft laufen und in Echtzeit aktualisiert werden oder quartalsweise laufen und danach geleert werden. Beide Ansätze erfüllen den Meldezyklus, solange die zugrunde liegende Verknüpfung korrekt ist.

Sehen Sie es auf Ihren eigenen Daten: Buchen Sie eine Demo für eine Begehung anhand Ihrer Datensätze oder holen Sie sich den Evaluierungs-Build, um aufgelöste Entitätsdaten lokal auszuprobieren.