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Einer der Nachteile des IReF-only-Ansatzes besteht darin, dass das standardisierte Datenwörterbuch (BIRD), wie es von der EZB vorgesehen ist, nicht implementiert wird. Dies kann langfristig zu einem erhöhten Berichtsaufwand führen, da neue regulatorische Anforderungen voraussichtlich auf dem BIRD-Datenmodell basieren werden.
Wenn das Institut ein proprietäres Datenmodell wählt, entsteht darüber hinaus in einem gewissen Maße eine Abhängigkeit vom Softwareanbieter, was zu einer Verringerung der Flexibilität im Vergleich zu Instituten führen könnte, die andere Ansätze verwenden.
IREF Collection Layer ist das Meldeschema von IReF und stellt die Verbindung zwischen BIRD und IReF her. Diese wurde im Rahmen von BIRD Version 6.0 erstmalig vorgestellt. Für länderspezifische Datenanforderungen soll zudem ein Extended Technical Layer erstellt werden (Quelle: Bundesbank)
Der IReF-first-BIRD-later-Ansatz
Bei diesem Ansatz werden sowohl IReF als auch BIRD in Phasen implementiert. In der ersten Phase wird nur IReF umgesetzt (ähnlich dem IReF-only-Ansatz). Nachdem das Institut IReF-konform ist, kann es wählen, ob es BIRD (entweder vollständig oder teilweise) implementieren möchte, um einen höheren Grad an Standardisierung zu erreichen.
Der Vorteil dieses Ansatzes liegt im geringeren Implementierungs- beziehungsweise Projektrisiko, was im Wesentlichen durch eine geringere Komplexität im Vergleich zu einer umfassenden BIRD- und IReF-Implementierung begründet ist. In der ersten Phase liegt der Fokus auf der Sicherstellung einer zeitgerechten IReF-Meldefähigkeit und der Nutzung der Vorteile des IReF-only-Ansatzes. Dies beinhaltet auch die Möglichkeit der Nutzung der bestehenden Reporting-Software mit ihren Vor- und Nachteilen, wie im obigen Absatz beschrieben. Die spätere Implementierung von BIRD hat den Vorteil, dass bis zu deren Beginn alle Beteiligten (Behörden, Institute) ausreichend praktische Erfahrungen mit BIRD gesammelt haben und die Qualität und Vollständigkeit des einheitlichen Datenmodells erheblich verbessert sein sollte. Darüber hinaus kann die BIRD-Implementierung auch den Nutzen mit sich bringen, dass aufgrund der einheitlichen Datensprache weniger Rückfragen in Bezug auf die eingereichten Daten von der Aufsicht erfolgen. Außerdem entsteht auch eine Möglichkeit zur Nutzung von Mehrparteien-Dienstleistern.
Ein Nachteil dieses Ansatzes ist der zusätzliche Aufwand und die benötigte Zeit für die separate Implementierung von BIRD in der zweiten Phase. Einige der Implementierungsschritte (zum Beispiel die Überprüfung der Datenqualität) sind möglicherweise zweimal durchzuführen – zuerst für IReF und später erneut für BIRD. Darüber hinaus ist eine Entscheidung zu treffen, welche Teile der bestehenden Reporting-Architektur zu ändern sind, um BIRD zu implementieren, oder welches Maß der Angleichung an BIRD umgesetzt werden soll, um eine bessere Standardisierung zu erreichen und damit einhergehend Automatisierungspotenziale zu nutzen.
Institute, die bereits einen Anbieter von Reporting-Software für das regulatorische Reporting nutzen, könnten sich entscheiden, dem IReF-first-BIRD-later-Implementierungsansatz zu folgen, um zunächst auf Grundlage des Datenmodells und der aktuellen Software des Anbieters die IReF-Meldefähigkeit sicherzustellen und danach zu entscheiden, wie viel Flexibilität und Standardisierung sie in Zukunft benötigen. Dies würde davon abhängen, wie unterschiedlich die endgültige Version von BIRD im Vergleich zum Datenmodell des Softwareanbieters sein wird.
Der IReF-und-BIRD-Ansatz
Dieser Ansatz implementiert BIRD und IReF, wobei BIRD als Grundlage für IReF betrachtet wird. Dies erfordert eine anfängliche Analyse, um die Kompatibilität des bestehenden Datenhaushalts mit den BIRD-Definitionen zu überprüfen. Da sowohl BIRD als auch IReF bis zum jeweiligen Start beziehungsweise zur jeweiligen Pilotphase implementiert werden müssen, sollten Institute, die diesen Ansatz wählen, frühzeitig mit der Kompatibilitätsanalyse auf Basis der bisher auf der Website der EZB veröffentlichten BIRD-Ressourcen beginnen.
Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes liegt im hohen Grad an Standardisierung. Die vollständige Angleichung an das einheitliche BIRD-Datenwörterbuch bedeutet, dass Automatisierungsmöglichkeiten leichter implementiert werden können. Es ist möglich, mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Cloud-Lösungen Werkzeuge zu entwickeln und diese in die Reporting-Landschaft zu integrieren. Dies können unter anderem Datenanalysetools, Werkzeuge zur Überprüfung der Datenqualität, Testwerkzeuge sowie Datenaggregationstools sein. Der Ansatz ermöglicht es zudem, zukünftig bestimmte Aspekte des regulatorischen Reportings mit geringeren Aufwänden auszulagern (Nutzung von Mehrparteiendienstleistern). Ein hoher Grad an Standardisierung kann auch zu einer Verringerung von Ad-hoc-Datenanforderungen der Aufsicht führen, was langfristig zu einer erheblichen Ressourcenentlastung beitragen kann. Ebenfalls ist davon auszugehen, dass neue regulatorische Anforderungen leichter umzusetzen sind, da neue Anforderungen der Aufsicht voraussichtlich am BIRD-Standard für die Datendefinitionen ausgerichtet werden.