Geographisch, technisch, finanziell oder rechtlich: Die Vielfalt, der sich große Konzerne in ihrem betrieblichen Pensionswesen ausgesetzt sehen, ist kaum überschaubar. Intelligenter Umgang mit Daten kann helfen. Caterina Dattolo und Tobias Beitel berichten.
Die zunehmende Komplexität der Rechnungslegungs- und Offenlegungspflichten sowie die steigende Volatilität der Märkte führen dazu, dass die Bedeutung des Risikomanagements in Unternehmen immer größer wird. Dies gilt auch für die Ermittlung, Analyse, Bewertung, Überwachung und Kontrolle von Risiken, die im Umfeld der betrieblichen Altersversorgung entstehen. Gerade für mittlere und größere Unternehmen hat das Risikomanagement ihrer entsprechend umfangreicheren Versorgungsverpflichtungen strategische Bedeutung in der Finanz- und Liquiditätsplanung erlangt.
Das Risikomanagement in der bAV – auch Pensions Governance genannt – weist einige Besonderheiten und viele Unsicherheitsfaktoren auf. Dies liegt vor allem daran, dass eine bAV-Zusage typischerweise eine sehr langfristige Verpflichtung darstellt. Zu den zahlreichen Risiken, die zu berücksichtigen sind, zählen prozessuale, bewertungstechnische, finanzielle sowie politisch-rechtliche Risiken. So haben multinational agierende Unternehmen häufig damit zu kämpfen, dass beim bAV-Angebot keine einheitlichen Vorgaben sowie Prozesse und Verantwortlichkeiten bestehen oder durchgesetzt werden können. Nicht selten existiert daher eine Vielzahl dezentral entwickelter bAV-Zusagen, die länderspezifische Eigenschaften haben und sich an unterschiedlichen Anlagekriterien orientieren. Aber auch politische Ereignisse, wie der Brexit oder die US-Präsidentschaftswahlen, oder langfristige Risiken, die sich beispielsweise aus dem anhaltenden Niedrigzinsumfeld oder dem biometrischen Risiko einer immer weiter steigenden Lebenserwartung ergeben, müssen angemessen berücksichtigt werden.
Am Anfang steht Erfassung
Daher ist für eine leistungsfähige Pensions Governance eine umfassende und transparente Datenbasis unerlässlich. Nur wenn die gesamte Pensionslandschaft des Unternehmens im Detail erfasst ist, können Risiken erkannt, bewertet und kontrolliert werden. Hierzu sind Real-Time-Daten über alle Länder und Assetklassen notwendig, die auf Abruf bereit stehen müssen.
Die Vielfalt der Daten ist jedoch mit Blick auf Assetklassen, Anlagerichtlinien, Währungen, Steuersysteme, Börsenusancen et cetera derart komplex, dass es zur korrekten Ermittlung und Abbildung der Daten einer großen Erfahrung und viel inhaltlichem wie technischem Know-how bedarf. Insbesondere die Möglichkeit, Risikoszenarien durchzuspielen, um bessere Investmententscheidungen treffen zu können, setzt eine Fülle unterschiedlichster Marktdaten, ihre konsistente Bewertung und deren richtige Aufbereitung voraus. Und da diese Daten aus unterschiedlichsten Quellen stammen, kann eine derartige Infrastruktur nur von einem global aufgestellten und auf diesen Service spezialisierten Dienstleister geleistet werden, der Zugang zu den globalen Finanzmärkten, umfassende Datenspeicherungskapazitäten und intelligente Auswertungsmöglichkeiten besitzt.
Entscheidungen unter Unsicherheit und Abhängigkeit treffen
Bei der Leistungsfähigkeit dieser Anbieter kommt es immer mehr auf ihre Digitalisierungskompetenz an. Denn je mehr Daten in intelligenter Form zur Verfügung gestellt werden können, desto besser ist die Entscheidungsgrundlage der Unternehmen und ihrer Dienstleister bei der Gestaltung der bAV. Die BNY Mellon hat daher bereits vor einigen Jahren damit begonnen, auf die Verarbeitung von Big Data1) zu setzen, und entsprechende Strukturen geschaffen.
Die Sammlung und Auswertung von Big Data ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen in einem Markt mit vielen Unsicherheiten und Abhängigkeiten zu treffen und damit gleichzeitig ihr Risikomanagement zu stärken. Mit Asset Strategy View hat die BNY Mellon vor kurzem das erste einer ganzen Reihe von Big-Data-Produkten auf den Markt gebracht, um Trends und das Anlegerverhalten darzustellen und so das Risikomanagement von bAV-Verpflichtungen zu unterstützen.
Asset Strategy View richtet sich insbesondere an Asset Manager, die mehrere Anlagestrategien verfolgen, und bietet detaillierte Daten über die Allokation von 14 Assetklassen und 38 Sub-Assetklassen. Außerdem sind Asset Manager mit Asset Strategy View in der Lage, den Einfluss von Nettokapitalströmen auf die globalen Anlagemärkte abzuschätzen.
Vor- und Nachteile alternativer Anlagestrategien ermitteln und die Performance-Entwicklung besser nachvollziehen
Für die Unternehmen, in deren Eigentum die Assets sind, hat BNY Mellon das Produkt Asset Allocation Trust Universes entwickelt, zunächst ausschließlich für den US Markt. Es baut auf der Datenbasis von Asset Strategy View auf und ermöglicht dem Anwender, die Asset Allokation zu analysieren und die Vor- und Nachteile alternativer Anlagestrategien zu ermitteln. Außerdem ermöglicht das Produkt, die Anlagestrategien anderer Marktteilnehmer zu beobachten, Investmenttrends zu ermitteln und die Performance-Entwicklung der eigenen Anlagestrategie besser nachzuvollziehen.
Risikoszenarien durchspielen und Frühwarnsysteme implementieren
Mit dem Einsatz von Big-Data-Lösungen kann das Risikomanagement von Pensionsverpflichtungen erheblich verbessert werden. Denn je umfassender auch komplexe Marktsituationen und -daten erhoben und korrekt abgebildet werden können, desto leichter und valider lassen sich Risikoszenarien durchspielen und Frühwarnsysteme implementieren. Wir gehen daher fest davon aus, dass Big Data künftig sowohl bei Entwicklung und Umsetzung von Anlagestrategien im Rahmen der bAV als auch bei dessen Risikomanagement eine immer gewichtigere Rolle spielen wird.
Caterina Dattolo ist Managing Director, Head of Relationship Management Corporates & Pensions bei BNY Mellon. Tobias Beitel ist Managing Director, Client Executive bei BNY Mellon.
Von ihnen beziehungsweise BNY Mellon sind zwischenzeitlich bereits auf LEITERbAV erschienen:
„Pensionseinrichtungen: Risikomanagement 2.0“
von Caterina Dattolo, 5. November 2014
„Entscheidende Liberalisierungen”
von Christian Altmeyer, 26. März 2015
„Big Data für eine leistungsfähige Pensions Governance“
von Caterina Dattolo und Tobias Beitel, 5. September 2016
Kontakt:
Caterina Dattolo
BNY Mellon
MesseTurm, Friedrich-Ebert-Anlage 49
60327 Frankfurt
Telefon: +49 69 12014 1311
Fax: +49 69 12014 1688
E-Mail: caterina.dattolo@bnymellon.com
Internet: www.bnymellon.de
Advertorial mit freundlicher Unterstützung von
1) Big Data bezeichnet Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. (Quelle: Christl, W.; November 2014). www.crackedlabs.org. Abgerufen am 26. Dezember 2015 von Kommerzielle digitale Überwachung im Alltag: http://crackedlabs.org/dl/Studie_Digitale_Ueberwachung.pdf. S. 12).
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