FRTB Technology Infrastructure

Eine FRTB-konforme IT-Infrastruktur muss drei Kernbereiche abdecken: einen leistungsfähigen Risikorechenkern für Sensitivitätsberechnungen und Expected-Shortfall-Kalkulationen, eine Datenplattform für die Aggregation von Marktdaten, Positionen und Risikofaktoren sowie ein Reporting-System für die regulatorische Meldung. ADVISORI konzipiert diese Architektur modular, sodass bestehende Banksysteme über standardisierte Schnittstellen angebunden werden. Der Risikorechenkern muss dabei tausende Sensitivitäten je Risikoklasse innerhalb enger Zeitfenster berechnen können, was hohe Anforderungen an Rechenleistung und Datenfluss stellt.

Der Standardansatz (SA) erfordert die Berechnung gewichteter Sensitivitäten über sieben Risikoklassen mit anschließender Aggregation nach vorgegebenen Korrelationsmatrizen. Der interne Modellansatz (IMA) verlangt dagegen Monte-Carlo-Simulationen für den Expected Shortfall über verschiedene Liquiditätshorizonte hinweg, ergänzt durch P&L-Attribution-Tests und tägliches Backtesting. Der Rechenaufwand für IMA liegt schätzungsweise beim Neunfachen des SA. ADVISORI dimensioniert die IT-Infrastruktur so, dass beide Ansätze parallel lauffähig sind, da Banken den SA stets als Fallback vorhalten müssen.

Datenqualität ist der kritische Erfolgsfaktor für jede FRTB-Implementierung. Fehlende Granularität bei Sensitivitäten führt dazu, dass Positionen in den Residual Bucket fallen und Hedging-Effekte verloren gehen, was den Kapitalbedarf erheblich steigert. Bei Fondspositionen müssen Look-Through-Daten bis auf ISIN-Ebene vorliegen, da sonst punitive Risikogewichte greifen. ADVISORI richtet die Datenarchitektur deshalb auf drei Ebenen ein: Quelldatenvalidierung, Echtzeit-Anreicherung und kontinuierliches Qualitätsmonitoring, damit fehlerhafte Daten nicht in die Risikoberechnung einfließen.

Für wachsende Handelsportfolien setzt ADVISORI auf horizontale Skalierung: Berechnungen werden auf unabhängige Rechenknoten verteilt, die je nach Last automatisch hoch- oder heruntergefahren werden. GPU-beschleunigte Berechnung verkürzt Monte-Carlo-Simulationen und Expected-Shortfall-Kalkulationen erheblich gegenüber reiner CPU-Verarbeitung. Ergänzend sorgt In-Memory-Aggregation dafür, dass Zwischenergebnisse nicht auf Festplatten geschrieben werden müssen. Diese Architektur ermöglicht es, die täglichen Risikoberechnungen auch bei steigender Instrumentenzahl innerhalb regulatorischer Zeitvorgaben abzuschließen.

Die Integration in bestehende Legacy-Systeme erfolgt über ein API-Gateway, das als zentrale Schnittstelle zwischen Handelssystemen, Risikodatenbanken und dem FRTB-Rechenkern dient. Über Datenvirtualisierung können Datenquellen aus verschiedenen Systemen abgefragt werden, ohne sie physisch zu migrieren. Event-gesteuerte Architektur stellt sicher, dass Positionsänderungen aus Front-Office-Systemen in Echtzeit an die Risikoberechnung weitergeleitet werden. ADVISORI hat diesen Integrationsansatz in mehreren Bankprojekten umgesetzt und kann ihn an unterschiedliche Systemlandschaften anpassen.

Die BaFin verlangt im Rahmen der CRR III und der begleitenden technischen Standards, dass die IT-Infrastruktur die Nachvollziehbarkeit aller Berechnungen gewährleistet, inklusive lückenloser Audit-Trails. Backtesting und P&L-Attribution müssen täglich automatisiert ablaufen, und die Ergebnisse müssen reproduzierbar sein. Hinzu kommen Anforderungen an IT-Sicherheit gemäß MaRisk und BAIT, die Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Notfallplanung umfassen. ADVISORI stellt sicher, dass die technische Architektur diese regulatorischen Vorgaben von Beginn an berücksichtigt.

Die Dauer hängt vom Ausgangszustand der bestehenden Systeme ab. Für eine Bank, die bereits über ein modernes Risikosystem verfügt, rechnet ADVISORI mit sechs bis neun Monaten von der Architekturplanung bis zum produktiven Betrieb. Bei umfassender Legacy-Migration können zwölf bis achtzehn Monate erforderlich sein. ADVISORI teilt das Projekt in Phasen: zunächst die Kerninfrastruktur mit Rechenkern und Datenpipeline, dann die Anbindung bestehender Systeme und zuletzt die Optimierung von Performance und Reporting. So sind erste regulatorische Berechnungen bereits nach der ersten Phase möglich.