Banken-Compliance heute: Warum die meisten Fehlermeldungen Datenprobleme sind (und was das für 2026 bedeutet)

In nahezu jedem Gespräch mit Bankvorständen ob zu Compliance, Risiko, Finance oder Technologie taucht dieselbe Frustration auf: „Die Regulierung erhöht kontinuierlich den Druck … doch unsere Systeme wurden nie dafür ausgelegt.“ Diese Frustration ist nachvollziehbar und historisch gewachsen. Viele Institute haben ihre Fähigkeiten in isolierten Systemlandschaften aufgebaut, verbunden durch Punkt-zu-Punkt-Integrationen, Excel-Lösungen und informelles Expertenwissen.

Dann kamen regulatorische Rahmenwerke wie European Market Infrastructure Regulation (EMIR), Markets in Financial Instruments Directive / MiFIR, Mindestanforderungen an das Risikomanagement sowie Digital Operational Resilience Act. Sie verlangen mehr als Berichte sie verlangen belastbare Daten, die nachvollziehbar, prüfbar, erklärbar und reproduzierbar sind. Die unbequeme Wahrheit lautet jedoch: In den meisten Compliance-Verstößen liegt das Problem nicht primär in der Regulierung. Es sind die Daten.

Warum Daten zum Engpass der Compliance werden

Betrachten wir EMIR die Regulierung für Derivate-Reporting, die inzwischen in Richtung EMIR 3.0 weiterentwickelt wurde. Gefordert sind nicht einfach zusätzliche Felder in einer Datei. Gefordert werden Konsistenz, Abstimmungsfähigkeit und systemübergreifende Nachvollziehbarkeit.

In vielen Instituten ist jedoch der „Trade Lifecycle“ fragmentiert:

• Ein System erfasst Buchungsdetails

• Ein anderes System verwaltet Gegenparteiinformationen

• Ein drittes gilt als Bewertungs-Quelle („Source of Truth“)

• Ein weiteres System führt die Kundenklassifizierung

Bei Prüfungen akzeptieren Aufsichtsbehörden kein „ausreichend gut“. Erwartet wird vollständige Übereinstimmung über alle Systeme hinweg ohne Ausnahmen. Eine vergleichbare Problematik zeigt sich bei MiFID/MiFIR: Transparenzanforderungen sind nicht nur Reporting-Aufgaben, sondern Fragen der Data Governance. Wenn eine einzelne Instrumentenkennung inkonsistent ist oder eine Legal Entity ID über verschiedene Datenfeeds hinweg nicht übereinstimmt, ist der Bericht formal korrekt inhaltlich jedoch fehlerhaft. Man stelle sich vor, Handelsmeldungen werden abgestimmt und dieselbe Gegenpartei erscheint mit unterschiedlichen Legal IDs in verschiedenen Systemen. Der Bericht ist vollständig aber nicht richtig. An diesem Punkt wird Compliance zu einem Datenproblem.

Wie DORA und MaRisk die Anforderungen verschärfen

Digital Operational Resilience Act geht noch einen Schritt weiter. Gefordert wird nicht nur Compliance, sondern operative Resilienz. Um Resilienz nachzuweisen, braucht es:

• End-to-End-Transparenz über IKT-Systeme

• Steuerung von Drittparteienrisiken im IKT-Bereich

• Incident-Response-Prozesse und vollständige Audit-Trails

Ohne konsolidierte, konsistente Daten sind weder Transparenz noch belastbare Risikobewertungen möglich. Auch Mindestanforderungen an das Risikomanagement unterstreicht diese Denkweise. Gefordert werden Dokumentation, Kontrollrahmenwerke, Eskalationspfade und der Nachweis kontinuierlicher Überwachung. All das setzt Datenintegrität voraus. Compliance findet nicht mehr nur im Reporting statt sie ist Teil des Systemdesigns.

Die versteckten Kosten eines Checklisten-Ansatzes

Viele Institute behandeln Compliance als Projekt als eine Abfolge von Aufgaben mit klaren Fristen. Doch regulatorische Rahmenwerke sind keine einmaligen Initiativen, sondern dauerhafte Governance-Modelle. Liegt der Fokus ausschließlich auf „Abgabeterminen“ und „Anzahl der Felder“, führt jede neue Regulierung zu zusätzlichem taktischem Aufwand: mehr Kontrollen, mehr Prüfungen, mehr manuelle Prozesse und oft zu höherem Risiko. Wer Compliance als Checkliste versteht, verbessert nicht die Datennutzung im Institut, sondern verwaltet lediglich Symptome.

Was zukunftsorientierte Institute anders machen

Institute, die den reaktiven Modus verlassen haben, handeln in drei Dimensionen anders:

1. Sie organisieren sich entlang von Daten nicht entlang von Berichten.

Compliance wird zur organisatorischen Fähigkeit: Data Lineage, Governance und Data Stewardship sind fest verankert.

2. Sie vereinheitlichen ihre Architektur.

Anstelle fragmentierter Reporting-Engines entsteht eine integrierte Daten- und Analyseplattform, die Compliance, Risiko, Finance und Operations gleichermaßen versorgt.

3. Sie automatisieren Kontrollen.

KI und Automatisierung sind integraler Bestandteil des Tagesgeschäfts: kontinuierliche Validierung, automatisierte Abstimmungen, Anomalieerkennung.

Das senkt nicht nur Kosten es schafft Vertrauen. Sind Daten konsistent, sauber und prüfbar, wird Compliance zu einer Form der Absicherung nicht zu einer permanenten Bedrohung.

Ein anderes Wertversprechen für 2026

Die regulatorische Entwicklung zeigt klar: Compliance wird nicht einfacher. Im Gegenteil sie erfordert zunehmend Echtzeit-Überwachung, höhere Nachvollziehbarkeit und größere Transparenz in der Governance. Deutsche Institute stehen dabei nicht nur unter europäischem Regulierungsrahmen, sondern auch unter nationaler Aufsicht durch Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) und Deutsche Bundesbank.

Institute, die Compliance als unternehmensweite Kernkompetenz verstehen und nicht als Aneinanderreihung einzelner Maßnahmen gewinnen jedoch mehr als regulatorische Sicherheit.

Sie gewinnen strategisches Vertrauen bei Kunden, Investoren und Aufsichtsbehörden. Und genau dieses Vertrauen wird im Jahr 2026 und darüber hinaus zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.