„The future of finance is digital.“
Im Finanzsektor ist die digitale Transformation eines der zentralen Themen der kommenden Jahre. Auf EU-Ebene wird dieser Prozess durch zahlreiche gesetzliche Maßnahmen begleitet, die u. a. im Rahmen der „Digital Finance Strategy“ angekündigt wurden.
Wir unterstützen Sie dabei, das Potential digitaler Innovationen optimal auszuschöpfen, ohne den Blick auf die damit verbundenen Risiken zu verlieren.
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Dr. Petra Gutjahr
Head of Digital Finance Expert Group
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Wesentliche EU Initiativen
Markets in Crypto Assets (MiCA) & DLT Pilot Regime
Ein harmonisiertes Rahmenwerk für die Emission und Dienstleistungen rund um Kryptowerte (MiCA), die nicht unter die bestehende Finanzgesetzgebung fallen, und einem Pilot-Regime für Marktinfrastrukturen auf Basis von Distributed-Ledger-Technologie
anwendbar
Digital Operational Resilience Act (DORA)
DORA formuliert einheitliche Anforderungen an den Umgang mit IT-Risiken, Sicherheitsvorfällen und für Dienstleister zur Sicherstellung der Betriebsstabilität des Finanzsektors
anwendbar
Artificial Intelligence Act (AIA)
(Risikobasierte) Regeln für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwendung von Systemen, die Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen – einschließlich Produktkomponenten und eigenständigen Systemen
In Kraft seit 08/2024
Financial Data Access Regulation / Open Finance
Regeln für den Austausch und die Nutzung von Daten durch Banken und Drittanbieter mit Einverständnis des Kunden zur Schaffung maßgeschneiderter Finanzdienstleistungen
Entwurf veröffentlicht 06/2023
European Single Access Point (ESAP)
Erleichterter Zugriff auf für Kapitalmärkte relevante offengelegte Informationen in standardisierten und maschinenlesbaren Formaten über den European Single Access Point (ESAP)
anwendbar
SupTech, RegTech & integriertes Meldewesen
Harmonisierte Anforderungen für das automatisierte Meldewesen in standardisierten und maschinenlesbaren Formaten zur Förderung des Einsatzes von RegTech- und SupTech Lösungen
Supervisory Data Strategy + Machbarkeitsstudie für ein integriertes Reportingsystem veröffentlicht 12/2021
Strategie für den Massenzahlungsverkehr
Schaffung wettbewerbsfähiger und fairer EU-weiter Märkte für Massenzahlungen, um innovative und hochmoderne Zahlungslösungen anzubieten
Instant-Payment-Verordnung: anwendbar; Entwürfe zur PSD3, PSR & digitalem Euro veröffentlicht 06/2023
Harmonisiertes Kunden-Onboarding
Konvergenz der CDD-Anforderungen (Customer Due Diligence) aufbauend auf interoperablen digitalen Identitäten und Bedingungen für die Wiederverwendung von CDD-Informationen für andere Zwecke
EUid: anwendbar; AML/CFT Paket: in Kraft seit 07/2024
Aktuelle Informationen zum Thema Digital Finance finden Sie im Policy Corner der EU Digital Finance Platform. [ MEHR ]
Die EU-Finanzregulierung besteht heute aus einer Vielzahl von Rechtsnormen, die sich im Zusammenspiel zahlreicher Akteure ständig weiterentwickeln. Auf dem neuesten Stand zu bleiben, ist für alle Beteiligten eine erhebliche Herausforderung in Bezug auf Genauigkeit, Zeit und Kosten.
Die d-fine Regulatory Map bietet einen einzigartigen Überblick über ausgewählte Politikbereiche, einschließlich digitaler Textansichten, um eine eingehende Analyse zu ermöglichen.
[ ZUR REGULATORY MAP ]
SUPTECH
Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Mustererkennung in regulatorischen Meldedaten
Eine Finanzaufsichtsbehörde sieht hohes Potenzial in der Anwendung von künstlicher Intelligenz auf die von ihr gesammelten regulatorischen Meldedaten von Finanzinstituten. Der Einsatz moderner Machine-Learning-Methoden ist von besonderem Interesse. Ziel der Behörde ist es, einzelne oder bankübergreifende Muster und Marktentwicklungen frühzeitig zu erkennen, um die Datenqualität zu erhöhen, die laufende Analyse der Daten zu verbessern und Impulse für Risikodialoge mit den Instituten zu gewinnen. d-fine wurde um eine Machbarkeitsstudie gebeten, um darzulegen, was auf Basis der zugrunde liegenden Daten und des technischen sowie fachlichen Rahmens der Behörde umsetzbar ist.
Grundlage sind die von Instituten eingereichten XBRL-Meldedaten gemäß EBA-Reporting-Framework sowie Meldungen nach nationalen Berichtsvorschriften.
Ein erfahrenes d-fine-Expertenteam aus den Bereichen Meldewesen und angewandte KI verzahnte fachliche und technische Expertise.
In Python wurden Proofs of Concept zur Muster-, Ausreißer- und Trenderkennung mit Hilfe von Clustering, Isolation-Forests und Zeitreihenprognosen durch Explainable KI-Methoden entwickelt.
Die Eignung von KI-Methoden, wie z.B. Language-Modellen zum semantischen Clustern von Meldungsdefinitionen, wurde bewertet.
Für die Einschätzung der Risikoentwicklung wurden neuronale Modelle zu Prognosezwecken mithilfe makroökonomischer Indikatoren und Marktdaten erprobt.
Financial Data Space
Konsortialführung und technische Entwicklung im Rahmen des BMWK-Förderprojekts EuroDaT zur Konzeption und Schaffung eines GAIA-X-basierten Datentreuhänders
Moderne, datengetriebene Geschäftsmodelle, kooperative Datenvernetzung und Datensouveränität benötigen eine rechtlich und technisch zuverlässige Infrastruktur für die gemeinsame Datennutzung. Eine solche Infrastruktur schafft EuroDaT mit der Etablierung eines neutralen Datentreuhänders im Sinne des Data Governance Acts der EU. Dafür erarbeitet ein vom BMWK gefördertes Konsortium von führenden Organisationen aus Forschung, Wirtschaft und Politik die rechtlichen, organisatorischen und technologischen Voraussetzungen.
Der Treuhänder stellt als neutraler Intermediär den zuverlässigen und sicheren Austausch von Daten zwischen beliebigen Parteien sicher und ermöglicht unabhängige Analysen auf gemeinsamen Daten, ohne dass Datengeber ihre Datensouveränität aufgeben müssen.
d-fine verantwortet als Verbundkoordinator das Gesamtprojektmanagement und plant und koordiniert die Zusammenarbeit der Konsortialpartner.
d-fine verantwortet die technische Entwicklung der Treuhänder-Plattform als Microservice-Applikation in Kubernetes mit Data-Contracting und -Transfer über den Eclipse Dataspace Connector.
Das Konsortium tauscht sich kontinuierlich mit Gesetzgebern und Regulatoren aus, um die rechtliche Rahmengestaltung für Datentreuhänder zu begleiten und EuroDaT in diesem Rahmen zu positionieren.
Digitale Innovation
Konzeption und Umsetzung einer Custody-Lösung für digitale Assets einschließlich Impact-Analyse des MiCA-Entwurfs
Eine große deutsche Bank, verfolgt eine umfassende Strategie zu digitalen Assets, die Kryptowerten wie Bitcoin oder Ethereum sowie eletronische Wertpapiere einbezieht. d-fine wurde gebeten, die Entwicklung einer detaillierten Strategie, die Fachkonzeption sowie die technische Umsetzung entsprechender Lösungen zu unterstützen.
d-fine entwickelte mehrerer Proof-of-Concepts (PoCs) zur Bewertung verschiedener Technologien für eine sichere Verwahrung von Kryptowerten (z.B. HSM und MPC basierte Lösungen).
Dies wurde durch die Entwicklung eines PoC-Ansatzes für die Geldwäsche-Compliance ergänzt.
d-fine unterstützte bei der Gestaltung des Zielbetriebsmodells einer entsprechenden Lösung für Custody, Trading und Geldwäschepävention.
Zusätzlich wurden die Auswirkungen durch den MiCA-Entwurf auf das zukünftige Geschäftsmodell analysiert und mit den aktuellen regulatorischen Anforderungen verglichen.
Digitale Identitäten
Sichere Vertrauensdienstleistungen auf Basis von Selbst-Souveränen Identitäten –Erstellung eines Target Operating Models
Ein deutsches Unternehmen für Sicherheitstechnologie, das bereits vielseitige Identifizierungslösungen anbietet, sieht im Konzept Selbst-Souveräner Identitäten (SSI) die Grundlage für ein neues Angebot. Allerdings bestehen im SSI-Framework noch konzeptionelle Lücken in Bezug auf Prozesse und Infrastrukturkomponenten. d-fine wurde gebeten, ein Target Operating Model zu entwerfen und so geistiges Eigentum für den Kunden zu generieren.
d-fine analysierte bestehende Angebote und verwendete Technologien am Markt, auch unter Berücksichtigung von Alternativlösungen zu SSI und deren Sicherheit
d-fine identifizierte kritische Sicherheitslücken, die für ein sicheres Angebot SSI-basierter Services adressiertwerden müssen. Möglichkeiten zur Schließung der Lücken wurden erarbeitet und in Bezug auf Umsetzbarkeit aus Kundenperspektive bewertet.
Die ausgewählte Lösung wurde im Detail konzipiert und ein Target Operating Model erstellt, das als Basis für ein Patent dienen soll.
Zur Veranschaulichung des erarbeiteten Prozessflusses entwarf d-fine einen Demonstrator.
Digitale Risiken
Sicherstellung der Betriebsstabilität für ein Kreditinstitut
Die neuen Anforderungen der Finanzaufsicht und des Gesetzgebers verlangen von unserem Kunden, einem Kreditinstitut, eine grundlegende Neuausrichtung der Organisation und der Verfahren für das Managementsystem der Informationssicherheitskontrollen und -risiken. Der Kunde beauftragte uns mit dem Design zugehöriger interner Organisationsrichtlinien sowie den Geschäftsprozessen und Bewertungsmethoden, welche sich an gängigen Standards orientieren sollten.
d-fine überarbeite die internen Informationssicherheitsvorgaben und -methoden auf Basis der internationalen ISO-Standards 27001 ff. Die Informationssicherheitsanforderungen wurden dabei in eine strukturierte und leicht nachvollziehbare Dokumentenhierarchie eingeordnet.
Die Risikomethodik basierte auf einer Schutzbedarfsanalyse aller Bestandteile des Informationsverbundes. Dabei wurden Vererbungen zwischen untereinander abhängigen Informationsverbundbestandteilen berücksichtigt.
Herausforderung des Projekts war, eine Methodik zu entwerfen, die sowohl von den Informationseigentümern einfach zu bedienen war, als auch den Anforderungen des operationellen Risikomanagements an die Risikobewertung und Risikoakzeptanz genügte.
Künstliche Intelligenz
Market- & Sales Forecasting und eXplainable Artificial Intelligence (XAI)
Für die Erstellung von Sales- und Absatzprognosen werden in der produzierenden Industrie und von Retailern häufig komplexe AI-Modell eingesetzt, welche eine gute Prognosequalität auch bei schwierigen Problemen ermöglichen. Eine der großen Herausforderungen bei AI-Modellen ist deren Erklärbarkeit und Transparenz. Warum ein Modell bei einem konkreten Datensatz zu einer bestimmten Schlussfolgerung bzw. Prognose kommt, und welche Auswirkungen Veränderungen der Eingangsdaten auf die Modellprognose haben, sind hier zentrale Fragen für Modellentwickler und Modellanwender.
Für die Erklärung eines komplexen AI-Modells muss dieses in eine einfachere Repräsentation überführt werden. Die Herausforderung ist dabei, einen guten Kompromiss zwischen der Berücksichtigung der Eigenschaften des AI-Modells und der Einfachheit der Repräsentation sowie ein geeignetes Vorgehen zu finden.
Zentrale Aufgaben waren Konzeption und Design eines XAI (eXplainability AI) Moduls für komplexe AI-Modell-Ensemble unter Verwendung von modell-agnostischen Methoden (LIME, SHAP und ANCHOR), einschließlich der Bewertung der fachlich-mathematischen Fundierung der XAI-Methoden und deren Eignung der XAI-Methoden für den Anwendungsfall sowie der Bewertung von Alternativen (z.B. modell-spezifische Methoden) und der Abwägung von Vor- und Nachteilen.
Das Explainability Modul wurde in die kundeneigene Infrastruktur integriert und eine Reportinglösung mit geeigneten Visualisierungen der Resultate aufgebaut.
SupTech
Digitalisierung der Finanzaufsicht
Finanzaufseher führen mittlerweile regelmäßig Stresstests durch, bei denen die beaufsichtigten Unternehmen teils massive Datenmengen einreichen müssen. Dabei müssen die beaufsichtigten Unternehmen unter hohem Druck die erforderlichen Daten bereitstellen, auf Rückmeldung der Aufsicht reagieren und ihre Daten anpassen. Selten wird gesehen, dass die Finanzaufsicht nicht weniger Druck ausgesetzt ist, da die eingereichten Daten zeitnah, verlässlich und nachvollziehbar analysiert und bewertet werden müssen. Unser Kunde ist ein großer Finanzaufseher, der Unternehmen in ganz Europa überwacht. Dieser suchte eine technische Lösung um den wachsenden Anforderungen an Stresstests gerecht zu werden und den gesamten Prozess von Einreichung der Daten über deren Analyse bis zur Rückmeldung an die Unternehmen zu digitalisieren.
Als Generalunternehmen setzte d-fine eine Lösung bestehend aus einem Internet-Portal für die beaufsichtigten Unternehmen, einer Data Science Plattform zur massiven Datenanalyse und Web-Anwendungen für die Finanzaufseher um.
Die Plattform läuft auf über 100 Servern und bildet mit Hilfe einer Process-Engine Standard- und Ausnahmeprozesse einheitlich ab.
Technische Basis war eine Mischung aus Standardtechnologien wie Camunda oder Tableau, die mit Eigenentwicklungen für Web-Anwendungen, Backends und einer Data Science Plattform integriert wurden.
Das erste Release konnte bereits nach neun Monaten in Produktion gehen, wobei in der Spitze 70 d-fine Berater mit der Umsetzung betraut waren.
Auf der Plattform sind seit dem Go-Live mehrere Stresstests und andere aufsichtliche Exercises erfolgreich durchgeführt wurden.
ZAHLUNGSVERKEHR
Digitalisierungsplattform und End-to-End Payment Processing
Mit diesem Projekt werden bei einer Privatbank die Zahlungsverkehrsprozesse ganzheitlich digitalisiert sowie der direkte Zugang zum SWIFT-Netzwerk hergestellt. Durch die Implementierung einer modernen, multikanalfähigen E-Banking Plattform können Kundinnen und Kunden zukünftig Zahlungsaufträge elektronisch erfassen und ihre Bankgeschäfte digital verwalten. Im Sinne einer skalierbaren und zukunftsfähigen Lösung wird eine neue Middleware eingeführt, über welche Datenflüsse und Prozesse zentral gesteuert werden.
d-fine leistet einen wesentlichen Beitrag in allen Bereichen des Projekts - von der regulatorisch konformen Anforderungsspezifikation über die Umsetzung der Datenmigration bis hin zum Projektmanagement.
Bei diesem Projekt überzeugen wir durch die Kombination unserer fachlichen Expertise in den Bereichen Zahlungsverkehr, Compliance und Prozessdigitalisierung sowie unseren technischen Fähigkeiten in der Systemintegration.
Ergebnis ist zum einen eine skalierbare und moderne IT-Infrastruktur, über welche Zahlungsaufträge effizient und regulatorisch konform abgewickelt werden können, und zum anderen eine state-of-the-art E-Banking Lösung.
FINANZTRANSFORMATION
Digitalisierung der Gruppenfinanzplanung für das Financial Controlling einer großen deutschen Bank
Der Kunde hat sich aufgrund des steigenden Bedarfs an Analysen und Automatisierung dazu entschieden, die Prozesse zur Erhebung und Erzeugung der Finanzplanung auf Gruppenebene zu digitalisieren. Das erfordert die Ablösung einer manuellen, auf Excel basierten Lieferstrecke durch automatisierte Schnittstellen sowie die Datenablage der Finanzplanungsdaten in einer Datenbank. Dadurch ist mit der neuen Verarbeitung auch ein automatisiertes Vorstandsreporting der Kennzahlen in einem einheitlichen Layout möglich. Durch geeignete Parametrisierbarkeit der technischen Lösung bleibt dabei gleichzeitig die Flexibilität erhalten, die für ein Management-Reporting zwingend erforderlich ist.
d-fine hat in einem ersten Schritt maßgeblich dazu beigetragen, die bislang manuell erstellten Zulieferdateien zu standardisieren und automatisiert technisch zu verarbeiten.
Damit konnte die Automatisierung der Infrastruktur rund um Datenbank und Reporting auf Gruppenebene parallel zur Konzeption und Abstimmung neuer technischer Schnittstellen erfolgen.
Resultat waren Quick Wins nach jeder Projektphase, so dass der Kunde schnellstmöglich von der Digitalisierung profitieren konnte.
ArtikelVerbesserte Planung durch Einsatz einer treiberbasierten Methodik
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