PRESS RELEASE

Die Deutsche Bank kündigt einen neuen Frühwarndienst für Verzögerungen bei der Wertpapierabwicklung an, der auf Elastic-Technologie basiert

Echtzeitinformationen zum Abwicklungsrisiko unterstützen das Kundenportfoliomanagement und helfen Kunden dabei,die CSDR-Fristen einzuhalten
9. Oktober 2020
LONDON, U.K. -9. Oktober 2020 -

Die Deutsche Bank führt Anfang 2021 einen überarbeiteten Wertpapierabwicklungsdienstes ein. Dieser erkennt vorausschauend, wenn bei der Abwicklung von in Bearbeitung befindlichen Wertpapiertransaktionen Verzögerungen drohen. Der überarbeitete Dienst nutzt den Elastic Stack und die Machine-Learning- und Anomalieerkennungsfunktionen von Elastic, um den Kunden der Bank zu helfen, die mit der Einführung der neuen Central Securities Depositories Regulation (CSDR) 2021 drohenden hohen finanziellen Strafen zu vermeiden.

Im Jahr 2020 hat die Deutsche Bank ihren aktuellen Echtzeitabwicklungsdienst auf Euronext, in Deutschland und im Vereinigten Königreich gestartet. Die Plattform ermöglicht den Operations-Teams der Bank Echtzeiteinblicke in Probleme, die die Abwicklung von Transaktionen verzögern können. Damit unterscheidet sie sich deutlich von herkömmlichen Plattformen, die nur historische Informationen zu den Gründen für Verzögerungen bei der Abwicklung heranziehen können.

Mithilfe von Dashboards, die auf Elasticsearch und Kafka zurückgreifen, überwachen die Teams der Deutschen Bank aktiv die laufenden Transaktionen. Sobald gemeldet wird, dass eine Transaktion von Abwicklungsverzögerungen bedroht ist, erhalten die Teams Empfehlungen, um dagegen vorzugehen. Die Operations-Teams können auch anderen internen Teams und externen Kunden hochleistungsfähige Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) anbieten, damit diese über die Such- und Analytics-Engine von Elastic eigene Abwicklungsabfragen laufen lassen können.

Frühwarnsystem alarmiert bei Abwicklungsverzögerungen

Die Deutsche Bank plant, ihren Abwicklungsdienst durch Machine-Learning-Technologien zu ergänzen und so die Fähigkeiten der Plattform bei der Echtzeitüberwachung um Funktionen zur vorausschauenden Kontrolle zu erweitern. Machine Learning wird es der Bank ermöglichen, in Bearbeitung befindliche Transaktionen zu erkennen, bei denen Handlungsbedarf besteht, und die Teams zu alarmieren, bevor es zu Problemen mit den Transaktionen kommt.

„Unser Ziel ist es, die Art und Weise zu verändern, wie Märkte auf Ausnahmen reagieren, und unsere Post-Trade-Operations mit Pre-Trade-Performance auszustatten. Wir sind jetzt in der Lage, Transaktionen in Echtzeit zu erkennen, die bislang nicht als risikobehaftet gemeldet wurden, und müssen uns weniger mit den Transaktionen beschäftigen, die zwar scheinbar risikobehaftet sind, bei denen sich aber anhand historischer Daten nachweisen lässt, dass deren Abwicklung immer rechtzeitig abgeschlossen werden konnte“, so Christopher Daniels, Director, Data Products, Securities Services bei der Deutschen Bank.

Das dem aktualisierten Dienst zugrundeliegende Analytics-Modell stützt sich auf die Anomalie-Erkennung von Elastic, die wiederum die Saisonalität, Marktschwankungen und andere dynamische Faktoren berücksichtigt. Anhand dieser Informationen können den Operations-Teams der Bank Dashboards und Handlungswarteschlangen bereitgestellt werden, die auf einer Vielzahl von Faktoren basieren. DerenBandbreite und Komplexität übersteigen die Verarbeitungskapazität des menschliche Gehirns.

„Wir haben verschiedene Dashboards für Faktoren wie die Liquidität, die Abwicklungsleistung und die Risikoverwaltung entwickelt. Die Innovation ist aber die Ausführung von Machine-Learning-Algorithmen in der Produktionsumgebung zur Erkennung von Anomalien. Wir nutzen die Plattform, um die Signale zu ermitteln, die auf eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für eine verspätete oder erfolglose Abwicklung hindeuten. So konzentrieren wir unsere Datengüteprüfungen auf Aktivitäten, die nicht mit dem typischen erwarteten Verhalten eines bestimmten Clusters im Einklang stehen. Dies ist eine sehr spannende Zeit in unserer Daten-Roadmap“, ergänzt Daniels.

„Die Partnerschaft zwischen der Deutschen Bank und Elastic ist ein Musterbeispiel dafür, welcher Grad an Innovation erreicht werden kann, wenn tiefgreifendes Fachwissen mit dem Elastic Stack kombiniert wird“, kommentiert Dan Broom, Area Vice President, Northern Europe, Middle East and Africa bei Elastic. „Unsere Machine-Learning- und Anomalie-Erkennungstechnologien bringen Innovationen bei der Deutschen Bank entscheiden voran und sorgen für einen echten Wandel bei der Abwicklungsverarbeitung.“


Über die Deutsche Bank

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Über Elastic

Elastic ist ein Search-Unternehmen, in dessen DNA das Motto „kostenlos und offen“ eingebrannt ist. Die Produkte und Lösungen von Elastic sind so gestaltet, dass sie jedem einen schnellen und reibungslosen Start ermöglichen. Elastic bietet drei Lösungen für Enterprise Search, Observability und Security, die auf einem gemeinsamen Technologie-Stack basieren, der sich überall bereitstellen lässt. Ob es um das Finden von Dokumenten, das Überwachen von Infrastrukturen oder die Jagd auf Bedrohungen geht – mit Elastic werden Daten jeder Menge in Echtzeit nutzbar. Tausende Organisationen weltweit, darunter Cisco, eBay, Goldman Sachs, Microsoft, The Mayo Clinic, NASA, The New York Times, Wikipedia und Verizon, nutzen Elastic zur Unterstützung missionskritischer Systeme. Das Unternehmen wurde 2012 gegründet und beschäftigt Mitarbeiter in der ganzen Welt. Seine Aktien werden an der New Yorker Börse unter dem Symbol „ESTC“ gehandelt. Weitere Informationen erhalten Sie unter elastic.co/de.

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