Neue Anforderungen an Datenqualität, DQM & Risikodatenaggregation für LSIs nach § 25a KWG

• Datenqualität als Basis der Unternehmens- und Risikosteuerung
• Anforderungen an ein angemessenes Datenmanagement und eine belastbare Risikodatenaggregation nach § 25a KWG
• Umgang mit individuellen Datenverarbeitungen (IDV)
• Implementierung eines regulatorik-konformen und wirksamen Datenqualitätsmanagements (DQM): Datenqualität wirksam steuern und nachhaltig verbessern
• Steuerung von DQ-Risiken im IKT-Risikomanagement und OpRisk

Die Datenqualität und das Datenqualitätsmanagement sind durch die Digitalisierung und die Ausweitung der aufsichtlichen Vorgaben (DORA, BCBS 239, EBA-ICT-GL, BaFin-Papiere und neuer § 25a KWG) erklärter Schwerpunkt bei Aufsichts-, Abschlussund Sonderprüfungen. Somit ist das Datenrisiko auch im OpRisk und IKT-Risikomanagement entsprechend zu berücksichtigen.

Das Thema Datenqualität ist allerdings nur schwer greifbar und äußerst schnittstellenbehaftet. Eine zunehmende Zahl an wesentlichen (F3) und schwerwiegenden (F4) Feststellungen sind bei den externen (Sonder-)Prüfungen zu erkennen. Parallel steigen die Risiken aus dem KI-Einsatz.

Das Seminar vermittelt einen verständlichen Überblick über die regulatorische Perspektive auf das Thema Datenqualität und zeigt, wie sich aufsichtsrechtliche Anforderungen in geeignete Governance-Strukturen, Datenprozesse und Kontrollmechanismen übersetzen lassen. Dabei erhalten die Teilnehmenden konkrete Anregungen für einen strukturierten und risikoorientierten Umgang mit dem Thema Datenqualität.

Die Referierenden geben ausschließlich ihre persönliche Auffassung und nicht notwendigerweise die eines bestimmten Instituts, der Deutschen Bundesbank, der BaFin oder einer anderen Aufsichtsbehörde wieder. Die Referierenden nehmen auch keine offizielle aufsichtliche Auslegung regulatorischer Sachverhalte vor.