Sparkassen Risiko und Ratingsysteme GmbH

EIN PRAXISBERICHT

Eine der Stärken der Sparkassen-Finanzgruppe ist ihre regionale Ausrichtung: Mehr als 430 eigenständige Sparkassen betreuen ihre Kunden lokal, unterstützt von neun Landesbanken. Eines der großen übergreifenden Projekte der letzten Jahre war der Basel II-Rollout, der von jedem Kreditinstitut u. a. fordert, eine Bonitätsbewertung für ihre Kunden durchzuführen.

 

Um die Bewertungsmodelle übergreifend für alle Sparkassen entwickeln und pflegen zu können, wurde im Jahr 2004 durch den Deutschen Sparkassen und Giroverband (DSGV) die Sparkassen Rating und Risikosysteme GmbH (SR) mit Sitz in Berlin gegründet.

 

Zentrale Fragen für die Wartung und Pflege der Modelle sind, wie sich die prog­nostizierten Ausfallraten zu den tatsächlich eingetretenen Ausfallraten ver­­hal­ten sowie die Frage, welches die trennscharfen Faktoren sind.

 

Die Datenbasis für diese Analysen ist sehr hoch, denn die Institute haben in den vergangenen Jahren über 4,6 Mio. Ratings durchgeführt. Die Auswertung dieser Daten ist ein klassischer Fall für das Data Mining. Dieses wird u. a. be­trie­ben mit Hilfe des Verfahrens der logistischen Regression und unter Einsatz von SPSS. Bei welcher Kombination von Kundenmerkmalen lässt sich der Ausfall zuverlässig vorhersagen, bei welcher ist die Prognose weniger zuverlässig?

 

Neben der Modellpflege gibt es viele Anforderungen für Auswertungen der Rating-Daten: Wie stellt sich die Risikosituation in den einzelnen Sparkassen dar? Wie steht ein Institut im Vergleich zu anderen Sparkassen derselben Größe oder desselben Regionalverbandes oder zu ganz Deutschland da?

 

Zu diesem Zweck wird für jedes Institut in regelmäßigen Abständen ein Excel-Bericht generiert, der über 80 Tabellen und über 70 Diagramme enthält. Weil zusätzlich auch viele Ad-Hoc-Anfragen von verschiedenen Seiten eintreffen, stand von Anfang an fest, dass darunter ein Cube liegen musste. Schon bei der jetzt abgelösten Alt-Lösung hatte man sich für den SQL Server und seine Analysis Services entschieden, damals allerdings noch in der Vorversion.

 

Dass die Analysis Services seitdem komplett neu entwickelt worden sind und seitdem wesentlich komplexere Sachverhalte bei weit besserer Performance abwickeln können, hat die SR hellhörig werden lassen. Der erste Prototyp, den ixto für die SR baute, hat dies bestätigt. Also wurde die Portierung auf die neue Version des SQL Servers beschlossen, verbunden mit einem gründlichen Neudesign um auch alle neuen Features wirklich nutzen zu können.

 

Das Besondere dabei: Einen großen Teil der technischen Arbeit führen die Mitarbeiter der SR selbst durch. Sie sind neben ihren Finanz- und Statistik-Kenntnissen auch Fachleute auf dem SQL Server, den Cubes und seinen ETL-Werkzeugen. Das ist auch notwendig, denn viele spontane Anfragen können oft nur mit selbst erstellten Abfragen beantwortet werden, die der Fachanwender dann auch selbst erstellt.

WARUM SQL SERVER?

Viel Aufwand machte natürlich auch der Umstieg von den alten DTS-Paketen auf die Integration Services. Aber es hat sich gelohnt: Die komplexen Ladevorgänge lassen sich nun viel besser warten, man kann einzelne Schritte für die Fehlersuche deaktivieren; und alles ist sauber und übersichtlich(er) in eigene Pakete zerlegt.

 

Bei den Analysis Services begeistert – neben der enorm verbesserten Performance – auch die Möglichkeit, über die neuen m:n-Measuregruppen etwa sogenannte „Vergleichsnoten“ anzeigen zu können. Dies sind Auswertungen, die anzeigen, wie viele Kunden innerhalb eines Jahres sich von einer Rating-Note, z.B. 1 (A) auf eine Note 3 verschlechtert haben.

 

Reporting Services– eigentlich eine besondere Stärke von ixto – kommt in diesem Projekt bisher nicht zur Anwendung. Grund ist, dass die Endanwender regelmäßig eine „echte“ Excel-Datei erwarten, bei der auch die Grafiken dynamisch auf die Excel-Daten im Sheet basieren. ixto hat stattdessen eine eigene Komponente entworfen, die – ausgehend von einem Master-Sheet - die Cube-Daten über die Cubeformeln von Excel in die Tabellen holt, die Cubeformeln dann aber wieder entfernt, so dass nur die Werte in der Excelmappe verbleiben. Hier bewährt sich die Microsoft BI einmal wieder als „Baukastensystem“, deren Komponenten auch gerade mit dem Office System beliebig sind.

AUSBLICK

Einige Projektteile sind derzeit nur als Prototyp entwickelt; sie werden jetzt teils von ixto, teils von den Fachanwendern selbst durch produktive Versionen ersetzt. Dann sollten alle von den Möglichkeiten der neuen Version profitieren: Das Reporting soll noch verbessert werden, man will für die einzelnen Institute zukünftig auf Zuruf binnen Minuten Ad-Hoc-Auswertungen liefern.

 

Der Projektleiter bei der SR, Herr Roland Jonscher, sieht den Hauptvorteil der Zusammenarbeit vor allem so: „Die neue Software schaufelt Zeit für die Mitarbeiter frei, damit sie mehr inhaltlich mit den Daten machen können.“