7 Minuten Lesezeit 21 Oktober 2021

Daten sind für ESG-Investitionen von elementarer Bedeutung. Finanzdienstleister benötigen jedoch mehr Transparenz, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Person radelt auf einer Straße durch den Wald

Wie sich Anbieter von Umwelt-, Sozial- und Governance-Daten (ESG) unterscheiden

Autoren
Natalie Brandau

Senior Consultant, Consulting, Wealth und Asset Management, Ernst & Young GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Fokussiert auf die Unterstützung von Wealth und Asset Management Kunden, die eine nachhaltige Welt mitgestalten. Ihre Leidenschaft gilt dem Sport, Yoga, der Natur, Büchern und lebenslangem Lernen.

Mike Zehetmayr

EY EMEIA Financial Services Risk, Compliance and Regulatory Technology Leader

Leader in understanding the application of data in transition to a low carbon and sustainable economy. Fellow of the Royal Geographical Society.

7 Minuten Lesezeit 21 Oktober 2021

Daten sind für ESG-Investitionen von elementarer Bedeutung. Finanzdienstleister benötigen jedoch mehr Transparenz, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Überblick

  • Die Auswahl des richtigen ESG-Datenanbieters beginnt damit, die eigenen Datenanforderungen zu kennen und zu verstehen.
  • Die von uns durchgeführte Analyse von mehr als 100 Datenanbietern und deren Datendienstangeboten zeigt, wie diese die ESG-Kernthemen unterschiedlich abdecken.
  • Finanzdienstleister sollten vier konkrete Schritte unternehmen, um aus externen ESG-Daten den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

Wenn es um Daten geht, gilt die Regel „garbage in, garbage out“ für grüne Investitionen genauso wie für andere Investitionsstrategien. Investoren benötigen in bestimmtem Umfang standardisierte Daten, um Relevanz, Objektivität und Vergleichbarkeit herzustellen. Allerdings stehen sie fragmentierten Daten aus zahlreichen Quellen wie Unternehmensberichten, Zeitungsartikeln, Datenanbietern und Rating-Agenturen gegenüber.

Angesichts immer ausgereifterer Berichtsstandards für Unternehmen und der Vielzahl von Taxonomien und Methodiken, auf die die ESG-Datenanbieter zurückgreifen, stellt die Qualität und Konsistenz der ESG-Daten aktuell eine echte Herausforderung dar.

Da Investoren gleichzeitig aber präzisere und transparentere Informationen für ihre Investitionsentscheidungen fordern und zunehmend Bedenken wegen Greenwashing haben, muss die Weiterentwicklung der ESG-Datenintegration schnell vorangehen. Wir bei EY sind davon überzeugt, dass die ESG-Berichterstattung dieselbe Bedeutung haben sollte wie die Finanzberichterstattung und entsprechend reguliert werden sollte, damit Investoren die wirtschaftliche Auswirkung unterschiedlicher ESG-Strategien und -Ziele besser beurteilen können.

Die von uns durchgeführten Recherchen ergaben, dass führende Finanzdienstleistungsunternehmen damit begonnen haben, ESG-Teams in ihre Systeme und Prozesse einzubinden. Außerdem setzen sie zunehmend umfangreiche Daten- und Technologielösungen ein, damit Portfoliomanager ESG-Kennzahlen genauso schnell wie herkömmliche Finanzkennzahlen abrufen und abfragen können. Viele dieser führenden Unternehmen verlassen sich nicht länger ausschließlich auf ESG-Datenanbieter, sondern kombinieren Daten externer Dienstleister mit unternehmenseigenen Daten, um einen tieferen Einblick zu gewinnen. Auch kleinere Finanzdienstleister sind mittlerweile dazu übergegangen, mehrere Datensätze zu erwerben und diese in ihre eigene Analyse einzubinden.

Diesen signifikanten Investitionen in Daten, Systeme und Spezialisten steht eine komplexe und uneinheitliche Struktur bei ESG-Ratingagenturen und ESG-Datenanbietern gegenüber. Finanzdienstleister können Anbieter und Lösungen nur schwer vergleichen. Denn zu der fehlenden Konsistenz und Korrelation der zugrunde liegenden Datenquellen kommt noch die Herausforderung, herauszufinden, welche der unterschiedlichen Lösungen auf dem Markt am besten für die speziellen ESG-Datenerfordernisse der Finanzdienstleister geeignet sind.

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Chapter 1

Vergleich der ESG-Datenanbieter

Entwicklung eines fundierten Ansatzes für die Auswahl externer Anbieter als Ergänzung zu den unternehmenseigenen Daten und der internen Fachkompetenz.

Unsere Untersuchung von mehr als 60 der größten Finanzdienstleister in Europa und den USA hat ergeben, dass die meisten Unternehmen auf zwei bis fünf Anbieter zurückgreifen, während einige bis zu zehn externe Dienstleister damit beauftragen, ihren Bedarf an ESG-Daten zu decken. Eines ist jedoch offensichtlich: Eine universelle ESG-Datenlösung, die alle Bedürfnisse befriedigt, gibt es nicht. 

Aktuelle Situation auf dem Markt der ESG-Datenanbieter 

Um unsere Kunden bei der Integration von ESG-Daten in ihre Prozesse und Systeme zu unterstützen, analysieren wir regelmäßig den Markt der ESG-Datenanbieter und untersuchen dabei über 100 Anbieter und deren Datendienstangebote. Die wichtigsten Erkenntnisse dieser Analyse sind:

  • Lösungsangebote für die wesentlichen ESG-Regulierungen variieren stark. Einige Dienstleister bieten zwar eine Reihe von Tools an, die gleichzeitig verschiedene Anwendungsfälle abdecken, aber bei vielen liegt der Fokus nur auf bestimmten ESG-Aspekten. Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick über die jeweilige Zahl der Anbieter, die bei der Erfüllung der wesentlichen ESG-Regulierungen Unterstützung leisten, z. B. bei der Verordnung über nachhaltigkeitsbezogene Offenlegungspflichten im Finanzdienstleistungssektor (SFDR), der EU-Taxonomie und den Empfehlungen der Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD). Dargestellt werden außerdem die Datenabdeckung bei Angeboten wie ESG-Scorings und -Indizes, ESG-Rohdaten und Stimmungsanalyse sowie die unterschiedlichen klimarelevanten Modellierungsfähigkeiten.
  • Alle Modelle verwenden vereinfachte Annahmen, wodurch sich die Ergebnisrelevanz verringert. Eine präzise Erfassung von Extremrisiken („Tail-Risiken“) und unkoordinierten oder verzögerten politischen Maßnahmen ist bei Standardmodellen nicht möglich. Es gilt, ein Modell zu finden, das die Geschäftstätigkeit, die Branche oder den Markt des Investitionsobjekts am besten abbildet. Dieses Modell sollte dann an die spezielle Situation des jeweiligen Unternehmens angepasst werden, um bessere Ergebnisse erzielen zu können.
  • Die Datenaggregation ist häufig intransparent. Für eine bessere Beurteilung der Ergebnisse muss ein Verständnis der Inputdaten, Annahmen und Einschränkungen vorliegen. Einige Ratingunternehmen legen zum Beispiel zu viel Gewicht auf bestimmte ESG-Themen, sodass Finanzdienstleister entscheiden müssen, ob diese Themen für sie wesentlich sind. Zudem kalibrieren manche Ratingunternehmen ihren Score mit einer Stimmungsanalyse, andere wiederum nicht.
  • ESG-Scores weisen eine mangelnde Korrelation auf. Für Investoren, die Äpfel nicht mit Birnen vergleichen möchten, stellt die mangelnde Konsistenz der ESG-Daten ein echtes Problem dar. Viele wenden ein, dass die Standardisierung von Scoring-Methodiken nicht immer zielführend sei, da sich die Wesentlichkeit der Risiken von Unternehmen zu Unternehmen unterscheide. Der einzige Bereich, in dem die Konsistenz der Daten sichergestellt ist, ist die Berichterstattung für aufsichtsrechtliche Meldezwecke.
  • Eine Lösung, die alle Anlageklassen abbildet, gibt es nicht. Mit den meisten Datenlösungen werden Aktien und Unternehmensanleihen abgedeckt, während Immobilien und Infrastruktur eher durch physische Risikomodellierung erfasst werden. Ein großer Teil der Vermögenswerte wird also nicht berücksichtigt, wovon insbesondere Private-Equity-Unternehmen und Kreditinstitute betroffen sind, die über große Portfolios nicht börsennotierter Werte verfügen.
  • Die mangelnde Verfügbarkeit von ESG-Daten ist für Datenanbieter wie für Finanzdienstleister gleichermaßen eine große Herausforderung. Zwischen den Branchen gibt es große Unterschiede: So liegen für Sektoren mit höheren Treibhausgasemissionen wie die Öl- und Gasindustrie Daten von besserer Qualität vor. Für andere Branchen hingegen wie die Land- und Forstwirtschaft, bei der der Schwerpunkt bislang nicht auf dem CO2-Ausstoß lag, mangelt es noch an Daten, sodass hier aufgrund der neuen Regelungen ein Nachholbedarf besteht. Für weniger bedeutende Industriezweige werden mittlerweile Datensätze entwickelt, die jedoch noch nicht ausgereift sind.
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Chapter 2

Was bei der Einbindung externer ESG-Datenanbieter zu beachten ist – vier Schritte zum Erfolg

Vier wichtige Schritte helfen Finanzdienstleistern dabei, aus externen ESG-Daten den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

Basierend auf unserer Analyse und unserer umfassenden Erfahrung haben wir vier wichtige Schritte herausgearbeitet, die Finanzdienstleistern dabei helfen, aus externen ESG-Daten den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. 

1. Schritt: Bewertung interner und externer ESG-Daten

  • Bündelung von Anwendungsfällen aus unterschiedlichen Workstreams, um die Anforderungen zu verstehen und zusammenführen
  • Priorisierung von Anwendungsfällen basierend auf den gesammelten Anforderungen
  • Bestimmung, welche internen und externen Datenquellen die Datenanforderungen für priorisierte Anwendungsfälle am besten erfüllen
  • Bewertung der ESG-Datenanbieter im Hinblick auf die Einhaltung der Anforderungen an Datensicherheit und Geheimhaltung

2. Schritt: Datenbeschaffung von ausgewählten Anbietern/internen Quellen und Identifizierung von Informationslücken 

  • Identifizierung von Informationslücken und zusätzlichen Datenerfordernissen
  • Identifizierung weiterer interner/externer Datenquellen zur Erfüllung der zusätzlichen Datenerfordernisse
  • Identifizierung potenzieller Probleme bei der Datenqualität
  • Identifizierung des Datentransformationsbedarfs

3. Schritt: Entwicklung einer Strategie und Roadmap für die ESG-Datenintegration

  • Erarbeitung einer ESG-Datenintegrationsstrategie in Einklang mit der Datenmanagementrichtlinie des Unternehmens
  • Entwicklung einer Roadmap zur Integration von ESG-Daten für priorisierte Anwendungsfälle in bestehende Datenökosysteme
  • Fokus der Strategie für die Integration von ESG-Daten sollte auf Datenqualität und Transparenz der Datenlieferkette liegen

4. Schritt: Durchführung der ESG-Datenintegration

  • Beschaffung von ESG-Datensätzen für priorisierte ESG-Anwendungsfälle bei ausgewählten Anbietern und Einspielung in das Datenökosystem des Unternehmens
  • Nutzung bestehender Modelle und Tools für die Datenaufnahme, sofern diese – je nach Infrastruktur des Datenanbieters – für die ESG-Datenbeschaffung notwendig sind
  • Festlegung und Durchführung vorbeugender und aufdeckender Kontrollen, um sicherzustellen, dass die von den ESG-Datenanbietern bezogenen Daten den Qualitätsstandards des Unternehmens entsprechen
  • Heranziehung bestehender regulatorischer Vorgaben als Leitprinzipien bei der Erfüllung der steigenden gesetzlichen Anforderungen
  • Transformation der Daten basierend auf Anwendungsfällen für die Datenverarbeitung und Sicherstellung der Einhaltung der Anforderungen an Datensicherheit und Geheimhaltung
  • Verarbeitung der ESG-Daten von autorisierten Bereitstellungspunkten aus und Erstellung einer einheitlichen Datenschicht über Unternehmensgrenzen hinweg, um die Konsistenz sicherzustellen 

ESG-Daten entscheiden über den Erfolg

Angesichts steigender Anforderungen seitens der Aufsichtsbehörden und Investoren werden ESG-Daten weiter an Bedeutung gewinnen. Welche Herausforderungen mit der Nutzung externer ESG-Daten verbunden sind, ist klar: Auswahl der richtigen Anbieter, Sicherstellung einer unternehmensweit einheitlichen Anwendung sowie Entwicklung und Umsetzung der richtigen Strategie für die Datenintegration.

Unsere Vergleichsanalyse von ESG-Datenanbietern zeigt, dass die Fragmentierung des Markts der ESG-Datenanbieter eine abgestimmte und sorgfältige Vorgehensweise erforderlich macht. Es ist möglich, dass ESG-Datenanbieter in Zukunft in den regulatorischen Rahmen der EU fallen werden. Dadurch könnte sich die Art und Weise, wie auf nichtfinanzielle Daten zugegriffen wird und wie der wachsende Bedarf von Investoren an besseren ESG-Informationen und höherer Risikotransparenz erfüllt wird, fundamental verändern. Bis dahin aber gilt für die Bewertung externer ESG-Daten der Gewährleistungsausschluss, d. h., die Finanzdienstleister selbst sind in der Pflicht, die verfügbaren ESG-Datenoptionen zu prüfen und die richtige Wahl für die jeweiligen Anwendungsfälle zu treffen. Basierend auf den Erkenntnissen unserer Analyse der ESG-Datenanbieter helfen wir Finanzdienstleistern dabei, den richtigen Anbieter auszuwählen, der ihre hohen Investitionen in Systeme und Spezialisten zum Erfolg führt.

Fazit

Für ein nachhaltiges Finanzwesen, das gleichzeitig transparent und aussagekräftig ist, benötigt man die richtigen ESG-Daten. Als Reaktion auf die Herausforderung, fragmentierte Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten, erwerben Finanzdienstleistungsunternehmen mehrere Datensätze, binden diese in ihre eigene Analyse ein und bauen ihre internen ESG-Datenressourcen aus. Da jedoch die Anforderungen an die ESG-Datenintegration steigen, ist es wichtig zu wissen, welche der unterschiedlichen ESG-Datenlösungen auf dem Markt am besten für die speziellen Datenerfordernisse des Unternehmens geeignet sind. Die von uns durchgeführte Analyse von ESG-Datenanbietern liefert detaillierte Einblicke, die eine strategische, wertschöpfende ESG-Datenintegration ermöglichen.

Über diesen Artikel

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Natalie Brandau

Senior Consultant, Consulting, Wealth und Asset Management, Ernst & Young GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Fokussiert auf die Unterstützung von Wealth und Asset Management Kunden, die eine nachhaltige Welt mitgestalten. Ihre Leidenschaft gilt dem Sport, Yoga, der Natur, Büchern und lebenslangem Lernen.

Mike Zehetmayr

EY EMEIA Financial Services Risk, Compliance and Regulatory Technology Leader

Leader in understanding the application of data in transition to a low carbon and sustainable economy. Fellow of the Royal Geographical Society.