Ein solides Fundament
Zusammen mit dem Clearinghaus einer führenden europäischen Börse haben wir deren Risikomanagement erweitert und damit zur Stabilität im globalen Finanzsystem beigetragen.
Als die US-Investmentbank Lehman Brothers im September 2008 Konkurs anmeldete, schlug die große Stunde für einen bis dato wenig beachteten Akteur im Finanzsektor, der half, das globale Finanzsystem vor dem Kollaps zu bewahren: Central Counterparty Clearing Houses. Diese Clearingstellen stabilisieren Börsen, indem sie beim Handel mit Vermögenswerten als zentrale Gegenpartei zwischen Käufer und Verkäufer treten und deren jeweilige Ausfallrisiken übernehmen. Ein solches Neutralisieren riskanter Geschäfte garantierte nach dem Zusammenbruch von Lehman, dass die Märkte weiterhin ordnungsgemäß funktionierten – und dass Clearinghäuser plötzlich weltbekannt wurden.
Die G20 drängen zur Reform
Als Lehre aus dieser Entwicklung beschlossen die Staats- und Regierungschefs der G20-Staaten auf ihrem bald darauffolgenden Gipfel 2009 in Pittsburgh, zentrale Gegenparteien im Kapitalmarkthandel, insbesondere beim Handel mit Derivaten, weiter zu stärken. Infolge dieser Entscheidung mussten Börsen, und die mit ihnen verbundenen Clearingstellen, entsprechende Reformen unternehmen.
Die Clearingstellen einer der europaweit führenden Börsen wandte sich daher an uns, um gemeinsam ein System für ein besseres Risikomanagement zu entwickeln. Konkret sollte das System Nutzerinnen und Nutzer darin unterstützen, Finanzdaten automatisch zu bereinigen und zu strukturieren, Modelle zur Bewertung von Geschäften zu kalibrieren, spezifische Risiken offener Positionen zu berechnen und Portfolios abzubauen, falls ein Handelspartner seinen vertraglichen Verpflichtungen nicht nachkam.
Für diese Aufgabe stellten wir ein Team zusammen, das auf drei Standorte verteilt war: Die Business Analysten arbeiteten in den Büros des Kunden; zugleich entwickelten IT-Architekten und Tester die neue Software in unserer Münchner Zentrale und in unserem Nearshore-Büro im polnischen Wrocław. Eine von ihnen war unsere Senior Business-Analystin Małgorzata Jajuga.
„Für mich war das Projekt eine Art Sprungbrett, denn ich begann als Business Analystin und wurde dann Teamleiterin in Wrocław. Es war eine tolle Herausforderung, die Arbeit standortübergreifend abzustimmen und die Fortschritte beim Kunden direkt zu erleben. Umso mehr habe ich mich über den Erfolg des Projekts und unseres Kunden gefreut.”
Małgorzata Jajuga, Senior Project Manager
Ein zentrales Element des von uns entworfenen Systems ist die sogenannte Risk Calculating Engine, also die Software, die Marktrisiken kalkuliert. Für deren Entwicklung verwendeten wir unser eigenes Model Execution Environment, also eine isolierte Umgebung für die geschützte Ausführung von Anwendungen, und eine modulare Plattformstrategie. Dieser modulare Ansatz brachte viel Flexibilität, um kontinuierlich neue Funktionalitäten zu integrieren. Auch langfristig kann unser Kunde damit schnell auf neue Anforderungen reagieren.
Schneller, einfacher, sicherer
Ein weiterer Aspekt ist die Qualität der verwendeten Daten. Denn der Betrieb komplexer Risikomodelle erfordert eine hohe Qualität der eingefügten Marktdaten und eine anspruchsvolle Parametrisierung der Modelle. Mit der neuen Software sind diese Prozesse zur Datenbereinigung und Modellkalibrierung fast vollständig automatisiert. Das erleichtert auch Nicht-Fachleuten die Nutzung der Software. Zudem steigert es die Effizienz aller Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und verbessert die Qualität und Genauigkeit der Berechnungen.
Weniger ist mehr
vorher
heute
Schritte zum Auflegen neuer Produkte:
200
1
Zeitaufwand für Datenbereinigung:
4 Tage
2 Std.
vorher
heute
Um zudem die täglichen Arbeitsabläufe zu erleichtern, haben wir eine grafische Benutzeroberfläche entwickelt. Zuvor waren für das Auflegen neuer Produkte etwa 200 einzelne Schritte erforderlich gewesen. Die neue Software führt viel davon automatisch in einem Standardverfahren aus und leitet Nutzerinnen und Nutzer intuitiv durch den Prozess. Das Ergebnis: Die Benutzung der Risk Calculating Engine ist schneller, einfacher und auch sicherer, da die standardisierte Eingabemethode besser gegen fehlerhafte Eingaben gesichert ist.
Bei der Übergabe von Betrieb und Wartung der Software an den Kunden setzten wir schließlich auf unsere eigene, bewährte Methode des Wissenstransfers. Dabei haben wir in mehreren Phasen durch eine Kombination aus Teambetreuung, Schulungen und spezifischen Workshops alle notwendigen Kompetenzen vermittelt.
Wie Sie uns erreichen
Wenden Sie sich an unsere Regional Sales Manager, die Ihnen gerne weiterhelfen oder Sie mit unseren Spezialisten in Kontakt bringen.
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