Heutzutage kommt man am Thema Künstliche Intelligenz (KI) kaum noch vorbei. Während manche KI als Heilsbringer für Innovation und Effizienz ansehen, befürchten andere, dass sie den Menschen langfristig ersetzen soll. Heilsbringer oder Untergang, die Wahrheit liegt wie bei anderen Innovationen und technischen Entwicklungen wahrscheinlich dazwischen und wird am Ende durch die Art der Anwendung bestimmt. Schon jetzt zeichnet sich ab, dass KI als Schlüsseltechnologie auch den Bankensektor grundlegend verändern wird. Jedoch setzen viele Finanzdienstleister sie ein, ohne zu prüfen, ob die Nutzung wirklich angemessen ist und einen Mehrwert gegenüber existierenden Prozessen bietet. Um den Trend nicht zu verschlafen, werden KI-Anwendungen implementiert, ohne ausreichende Prüfung der Datenqualität und im schlimmsten Fall unter Vernachlässigung von Governance und ethischen Leitlinien. Dabei rückt ESG (Environmental, Social, Governance), das noch vor einigen Jahren Trendthema Nummer 1 war, in den Hintergrund.
ESG ist, getrieben durch gesellschaftliche Erwartungen und regulatorische Vorgaben, in den vergangenen Jahren aus der Nische ins Zentrum des Handelns von Finanzdienstleistern gerückt. Für viele Banken ist es kein Trendthema mehr, mit dem man Kunden gewinnen kann, sondern Pflichtprogramm. Beispielsweise müssen Banken laut MiFID II Nachhaltigkeitspräferenzen in der Anlageberatung berücksichtigen und gemäß MaRisk und EBA-Guidelines die Umwelt- sowie Klimarisiken im Risikomanagement integrieren. Die CSRD macht, trotz der aktuellen Überarbeitungen, Vorgaben zur Nachhaltigkeitsberichterstattung und die SFDR stellt Anforderungen zur unternehmens- und produktbezogenen Offenlegung im Wertpapierbereich. Mit dem EU AI Act kommt zudem erstmals ein spezifischer Rechtsrahmen für KI hinzu. Der risikobasierte Ansatz sieht vor, dass KI-Systeme je nach Risiko Anforderungen erfüllen müssen, um in der EU zugelassen zu werden. Bei einem geringen Risiko gelten begrenzte Informations- und Transparenzpflichten, hochriskante KI-Systeme, beispielsweise in den Bereichen kritischer Infrastruktur, Gesundheits- und auch Bankenwesen, müssen deutlich höhere Anforderungen erfüllen. Die Klassifizierung adressiert bisher vor allem Risiken in Bezug auf Grundrechte der Bürger und Diskriminierung und macht Vorgaben zu notwendigen Governance- und Risikomanagement-Strukturen. Ökologische Auswirkungen von KI werden bislang nur am Rande über Transparenz- und Energieeffizienzanforderungen aufgegriffen.
Diese Entwicklungen erfordern immer größere Mengen an Daten und Datenpunkten, die aufgenommen und ausgewertet werden müssen. Hier bietet KI Chancen, schneller, effizienter und verlässlicher zu werden, wirft jedoch gleichzeitig Fragen zur Einwertung von KI entlang der drei ESG-Dimensionen (Environmental, Social, Governance) und zur Vereinbarkeit mit nachhaltiger Unternehmensführung auf.
Dieser Beitrag schafft Transparenz über die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die drei Dimensionen von ESG, betrachtet aktuelle Anwendungsfälle an der Schnittstelle von KI- und ESG-Aspekten und gibt Impulse zu einer ESG-gerechten KI-Implementierung.
Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial, Nachhaltigkeitsziele entlang der drei ESG-Dimensionen durch Prozessoptimierung und Ressourceneinsparung zu unterstützen. Insbesondere die ökologische Dimension kann profitieren: In der Landwirtschaft lässt sich beispielsweise die Bewässerung durch KI so steuern, dass bis zu 30 % weniger Wasser verbraucht und dennoch höhere Ernteerträge erzielt werden. 1 Äquivalent dazu können in Industrie und Gebäudetechnik KI-basierte Steuerungen den Energieverbrauch senken und so Emissionen reduzieren. Mithilfe von KI lassen sich außerdem Umweltprobleme schneller erkennen und bewältigen. So können KI-gestützte Analysen Ölverschmutzung in Meeren frühzeitig entdecken, Landnutzungsänderungen wie Entwaldung präzise erfassen, Treibhausgasemissionen quantifizieren und die Überwachung des Zustands von Wäldern verbessern, um negativen Effekten frühzeitig gegenzusteuern. Auch im Klimaschutzmanagement (z. B. bei Smart Grids) hilft KI, Energiesysteme effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Sie kann außerdem auf dem Weg zur Kreislaufwirtschaft helfen, indem sie Sortierprozesse im Recycling optimiert, Verschwendung reduziert und ressourcenschonende Produktion fördert.
Mit Blick auf Banken ist der Nutzen von KI insbesondere in der Governance-Perspektive zu sehen, beispielsweise in der Risikoanalyse. Durch die Erkennung von Mustern in Verbindung mit der Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen, lassen sich Risiken frühzeitig erkennen und mitigieren.
Die Kehrseite stellt die negative Wirkung von KI auf alle drei ESG-Perspektiven dar.
Der ökologische Impact von KI erstreckt sich über den gesamten Lebenszyklus: Von der Herstellung der Hardware und dem Bau neuer Rechenzentren über den Energieverbrauch für Training und Betrieb der Modelle bis hin zu einem höheren Bedarf an neuen Elektrogeräten sowie deren Entsorgung (Elektronikschrott). Trotz dieser starken Umweltbelastungen mangelt es an belastbaren Daten, standardisierten Messmethoden und Transparenz über die Auswirkungen. Viele Betreiber und Anbieter veröffentlichen kaum Informationen über den Ressourcenverbrauch ihrer KI-Systeme.
Die prominenteste negative Auswirkung ist der Stromverbrauch von KI-Modellen. Eine Anfrage an ChatGPT verbraucht gegenüber einer Google-Suche laut IEA etwa das Zehnfache an Strom. Die Integration von KI in Suchmaschinen und die wachsende Zahl an Anfragen täglich führt zu einer globalen Zunahme des Energieverbrauchs. Dieser Trend wird sich in kommenden Jahren noch verstärken. 2
Neben Strom verbraucht KI auch große Mengen Wasser und andere Ressourcen. Um die Hitzeentwicklungen in Rechenzentren unter Kontrolle zu halten, ist eine intensive Kühlung erforderlich, häufig mit Frischwasser. In wasserarmen Regionen führt der Kühlungsbedarf zu Wettbewerb mit anderen Nutzenden (z. B. Landwirtschaft, Bevölkerung) und kann lokale Ökosysteme belasten.
Außerdem benötigt die Herstellung der Hardware (Rechenzentren, Server, Chips) große Mengen an Rohstoffen, deren Abbau oft ökologisch problematisch ist. Der Bau und die Erweiterung von Rechenzentren (Baumaterialien, Infrastruktur, Transport) verursacht „eingebettete“ CO₂-Emissionen (sogenanntes „embodied carbon“), da sowohl die Herstellung vieler Baumaterialien, wie beispielsweise Zement, als auch der Transport schwerer Güter mit hohen CO₂-Emissionen verbunden ist. Die verwendete Hardware enthält oftmals giftige Stoffe (z. B. Quecksilber, Blei), die am Ende der Lebensdauer Entsorgung und Recycling erschweren.
Zudem können KI-Anwendungen auch indirekt Umweltbelastungen erzeugen, z. B. wenn autonome Fahrzeuge statt öffentlicher Verkehrsmittel genutzt werden. 3
In Bezug auf die soziale und Governance-Perspektive birgt KI das Risiko, menschliche Vorurteile oder Fehlinformationen als Fakten darzustellen, abhängig davon, mit welchen Daten sie trainiert wurde. Eine neue Studie der Europäischen Rundfunkunion zeigt, dass 45 % aller Antworten verschiedener KIs mindestens ein signifikantes Problem enthielten. Dies waren beispielsweise falsch zitierte Quellen, Aussagen, die ohne Quellenangaben als Fakt präsentiert wurden, oder sogar Falschaussagen. KI wird oft als neutrale Instanz gesehen, die sie jedoch oftmals nicht ist, und kann somit dazu verleiten, falsche oder problematische Informationen als wahr anzusehen. Auch der Einfluss auf Datenschutz und Urheberrecht ist noch nicht in vollem Ausmaß geklärt und wird von KI-Systemen ausreichend berücksichtigt. Politisch versucht die EU, diesen Risiken mit dem AI Act zu begegnen. Dieser Rechtsrahmen legt strenge Vorgaben in Bezug auf Governance, Datenqualität, Transparenz und Risikomanagement für Hochrisiko-Systeme („high risk systems“) fest, etwa im Kredit-Scoring oder bei der Bewertung von Kreditwürdigkeit. Damit adressiert der AI Act vor allem die soziale und Governance-Perspektive von KI, während ökologische Auswirkungen wie Energie- und Ressourcenverbrauch bislang nur teilweise (z. B. zur Energieeffizienz von Rechenzentren) widergespiegelt werden.
Der Nutzung von KI sollten demnach die gesamten ökologischen und sozialen Kosten den Effizienzgewinnen gegenübergestellt werden. Diese ganzheitliche Betrachtung ist notwendig, um abzuwägen, in welchen Anwendungsfällen der Nutzen die Kosten für die Gesellschaft und die Umwelt rechtfertigt. So darf der Einsatz von KI im Namen der Effizienz nicht zulasten sozialer Aspekte wie Fairness oder Datenschutz gehen. KI sollte verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden, um Nachhaltigkeitsziele zu fördern, statt ihnen entgegenzuwirken. Ein möglicher Lösungsansatz ist die Entwicklung und Einführung echter verbindlicher Standards für die transparente Messung und Berichterstattung des Ressourcenverbrauchs (bspw. Energie, Wasser) solcher Systeme und die regelmäßige Prüfung, ob die verwendete Hardware noch auf dem neuesten technischen und energetischen Stand ist. Ergänzt durch konkrete Zielwerte, ein Beschaffungsmanagement und ein Entsorgungssystem für Altgeräte, das auf Recycling, Ressourcenschonung und Kreislaufwirtschaft ausgelegt ist, könnten Unternehmen sicherstellen, dass KI aktiv zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beiträgt.
Mit Blick auf den Finanzsektor ist Künstliche Intelligenz bereits als Unterstützung entlang der gesamten Wertschöpfungskette in der Praxis angelangt. Institute nutzen KI für viele Use Cases, mit dem Ziel, Kosten zu senken und Risiken früher zu erkennen. Kundinnen und Kunden können gleichzeitig noch zielgerichteter bedient werden. Der Weg dorthin folgt einem klaren Muster: Im ersten Schritt braucht es eindeutig definierte, belastbare Daten, die konsistent erhoben werden können und sich dauerhaft im Zugriff befinden. Anschließend müssen Governance- und Modellrisikomanagement ausgearbeitet und schriftlich fixiert werden: Rollen, Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Erklärbarkeit und Kontrollen. Zudem beginnt eine erfolgreiche Umsetzung zunächst mit einem überschaubaren und geschäftsnahen Use Case, der schnell Wirkung zeigt und dann über Plattformen skalieren kann.
Auch im Zahlungsverkehr kommt KI zunehmend zum Einsatz. Insbesondere bei Echtzeitüberweisungen steigt dadurch der Energiebedarf der Bankinfrastruktur. Instant Payments erfordern permanente Systemverfügbarkeit, laufende Risiko- und Betrugsprüfungen sowie KI-basierte Mustererkennung in Millisekunden. Im Gegensatz zu klassischen Batch-Prozessen, die Aufgaben bündeln und in Zeiten niedriger Netzlast ausführen, müssen Echtzeitsysteme 24/7 Rechenkapazitäten vorhalten und auf Spitzenlasten vorbereitet sein. Das erhöht den Grundenergieverbrauch und vergrößert den ökologischen Fußabdruck pro Transaktion. Der Energie- und Rechenaufwand bei Instant Payments fällt nach Einschätzungen von Mitgliedern der European Automated Clearing House Association (EACHA) etwa dreimal höher aus als bei klassischen Batch-Verfahren. Ursache dafür ist vor allem der zusätzliche CPU-Bedarf, der für die Verarbeitung jeder einzelnen Echtzeittransaktion notwendig ist und sowohl Betreiber als auch Banken stärker beansprucht. Darüber hinaus treiben veraltete Softwarelandschaften diesen Verbrauch weiter nach oben, während moderne Anwendungen und cloudbasierte Infrastrukturen spürbare Effizienzgewinne ermöglichen. 4
Banken sollten daher abwägen, in welchen Bereichen Echtzeit wirklich notwendig ist und wie KI-gestützte Systeme energieeffizient gestaltet werden können, ohne den Verlust von Sicherheits- und Komfortgewinnen zu riskieren.
In Risikomanagement und Compliance unterstützt KI bereits heute bei der Unterscheidung zwischen statistischem Rauschen sowie relevanten Daten und Mustern. Moderne AML-Modelle reduzieren Fehlalarme und lenken die Aufmerksamkeit auf tatsächlich auffällige Muster. In der Betrugsabwehr erkennen Modelle Anomalien in Karten- und Online-Transaktionen in Echtzeit, was Verluste senkt und den Kunden mehr Sicherheit bietet. Im Kreditgeschäft werden durch Frühwarnsysteme, die Konto- und Marktsignale einspeisen, mögliche Ausfälle früher vorhergesagt.
Auch der Kundendialog verändert sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz: „Next Best Action“-Empfehlungen machen situative und personalisierte Angebote, Chat- und Voice-Assistenten beantworten Standardfragen rund um die Uhr und entlasten Hotlines.
Die größten Produktivitätsgewinne entstehen jedoch oft im Backoffice. Systeme verstehen und extrahieren Inhalte aus Verträgen oder KYC-Unterlagen, was somit Durchlaufzeiten reduziert und Medienbrüche vermeidet. Posteingänge werden automatisch sortiert und zusammengefasst. Durch eine automatische Weiterleitung landen Vorgänge ohne Umwege zudem direkt bei der zuständigen Bearbeitungsstelle. Im Reporting und bei der Regulatorik generieren Assistenzsysteme bereits erste Entwürfe, markieren Abweichungen und stellen Quellen zusammen, was Teams mehr Zeit für Analyse statt Fleißarbeit schafft. Auch bei Marktanalysen und in der Steuerung zeigt KI ihre Wirkung: Vorhersagen sind besser und Preismodelle robuster, was Margen stabilisiert.
JPMorgan Chase nutzt mit „COiN“ die automatisierte Analyse von Kredit- und ISDA-Klauseln, um das Legal- und Operations-Backoffice deutlich effizienter zu machen. 5
HSBC hat im Bereich Financial-Crime gemeinsam mit Google Cloud ein dynamisches, KI-gestütztes Transaktionsmonitoring aufgebaut und berichtet von zwei- bis viermal so vielen erkannten Fällen bei gleichzeitig höherer Präzision. 6
ING beschleunigt im Bond-Trading mit „Katana“ und „Katana Lens“ die Preisfindung; Pilotergebnisse zeigen um 90 Prozent schnellere Pricing-Entscheidungen und 25 Prozent niedrigere Trading-Kosten. 7
Die Deutsche Bank setzt mit „DB Lumina“ auf eine RAG-basierte Research-Assistenz, die interne Dokumente auswertet, Zusammenfassungen liefert und Q&A ermöglicht. Ein spürbarer Produktivitätshebel für Analystinnen und Analysten im Unternehmen. 8
ABN AMRO skaliert Conversational Services und Hyperautomation mit MS Copilot und Copilot Studio über Millionen von Kundenkontakten und Prozessen hinweg. 9
Auch die Aufsicht sieht die Breitenwirkung: Die European Banking Authority beobachtet derzeit die stärkste KI-Nutzung in Credit Scoring, Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellen, aber Reporting und die Schätzung des ESG-Fußabdrucks holen auf. 10
Was heißt das also für die Betrachtung der Schnittstelle von KI und ESG? KI ist kein Selbstzweck, sondern ein operatives Werkzeug. Grundlage muss immer eine solide Datenbasis und gute Governance sein, um mit einem konkreten und greifbaren Use Case zu starten. Wenn ein Pilotprojekt erfolgreich war, ermöglicht eine schnelle Skalierung sichtbare Effekte und die Ausweitung über verschiedene Bereiche wie Risiko, Vertrieb und Märkte hinweg. So kann aus einem Piloten nachhaltige Wertschöpfung entstehen, die die Ressourcennutzung verringert.
Dennoch bleibt zu beachten, dass KI bereits heute eine negative ökologische und soziale Wirkung hat, die nicht ignoriert werden darf. Wer ESG ernst nimmt, muss zukünftig auch die Auswirkungen, insbesondere die negativen, berücksichtigen und die Nutzung gezielt steuern. Nicht jeder Prozess muss durch KI optimiert und unterstützt und nicht jeder Text muss von einer KI geschrieben oder geprüft werden. In der Praxis bewährt sich dabei eine klare Fokussierung auf Anwendungen mit echtem Risikobeitrag oder operativem Hebel, statt KI flächendeckend in „alles-wird-automatisiert“-Logiken zu denken.
Ein zentraler Hebel, um den KI-Einsatz nachhaltiger zu gestalten, ist beispielsweise die Optimierung der Verarbeitungsweise. Batchverarbeitung (Sammelverarbeitung) bündelt Aufgaben und führt sie gesammelt aus, anstatt Daten punktuell in Echtzeit zu verarbeiten. Studien zu Batchverarbeitung und carbon-aware Scheduling zeigen, dass sich der Stromverbrauch nicht-zeitkritischer Workloads um 20 bis 40 Prozent senken lässt; in idealisierten Szenarien werden sogar Einsparungen von bis zu 50 Prozent realisiert. 11, 12
Nicht zeitkritische KI-Workloads (z. B. das periodische Training von Modellen oder große Analysen) sollten daher im Batch-Modus geplant werden. Solche Jobs lassen sich z.B. nachts oder zu Zeiten geringer Netzlast ausführen, wenn zudem oft ein höherer Anteil an erneuerbarem Strom im Netz verfügbar ist. 13 Demgegenüber steht die Direktverarbeitung in Echtzeit, die immer dann erforderlich ist, wenn Ergebnisse ohne Verzögerung benötigt werden, z. B. bei Fraud Detection während einer laufenden Transaktion oder bei der Interaktion mit einem Servicechatbot. Hier muss das KI-System ständig verfügbar und reaktionsfähig sein, was einen höheren Grundenergieverbrauch bedeutet. Zudem werden bei strikter Echtzeitverarbeitung oft maximale Rechenressourcen vorgehalten, um Spitzenlasten sofort abzudecken. Diese Ressourcen laufen dann auch in Leerlaufzeiten weiter.
Zusätzlich ist absehbar, dass sich der regulatorische Rahmen an der Schnittstelle von KI und ESG weiter verdichten wird. Der EU AI Act setzt erste verbindliche Leitplanken für den Umgang mit KI, während CSRD, CSDDD und branchenspezifische Leitlinien die Erwartungen an transparente Berichterstattung und gute Governance beinhalten. Für Banken bedeutet das zusätzlichen Aufwand für Datenauswertung und Reporting, aber zugleich eröffnet sich die Chance, eine Vorreiterrolle einzunehmen. Institute, die bereits heute ökologische und soziale Auswirkungen ihrer KI-Systeme systematisch auswerten und offenlegen, können regulatorische Anforderungen nicht nur erfüllen, sondern diese als Differenzierungsmerkmal und Baustein einer glaubwürdigen Nachhaltigkeitspositionierung nutzen, wodurch insbesondere die Geschäftsbeziehung zu jungen und klimasensiblen Kunden gestärkt werden kann
Damit die Abwägung über die Einsatzgebiete für KI künftig nicht zufällig erfolgt, sondern systematisch, braucht es jedoch mehr als technische Optimierung und regulatorische Compliance. Empfehlenswert ist ein einheitlicher Bewertungsrahmen, der KI-Vorhaben entlang wirtschaftlicher, ökologischer und sozialer Dimensionen prüft und so eine belastbare Entscheidungsgrundlage schafft. In vielen Häusern wird es sinnvoll sein, eine zentrale Stelle zu etablieren (sei es in Form eines KI-Boards oder einer funktionsübergreifenden Governance-Einheit), die Prioritäten setzt, Nutzungsrahmen definiert und Zielkonflikte auflöst. Eine konsistente Bewertungslogik, auf die sich Fachbereiche und Steuerungseinheiten gleichermaßen stützen können, sorgt dafür, dass Nutzenversprechen, Energieprofil und mögliche soziale Auswirkungen vor Projektstart abgeglichen werden. So entsteht aus einer Vielzahl einzelner Initiativen ein gesteuertes Gesamtportfolio, das technologische Ambition und Nachhaltigkeitsziele miteinander verbindet.
Insgesamt gilt: KI ist gekommen, um zu bleiben. Und sie hat ihre Daseinsberechtigung. Banken sollten auf der Basis von Fakten entscheiden, wo sie KI für ihre Prozesse einsetzen, und die ökologischen und sozialen Auswirkungen gegenüber dem ökonomischen Nutzen abwägen. KI sollte, insbesondere bei nicht zeitkritischen Aufgaben, zeitlich und räumlich flexibel (geografisch in Rechenzentren mit günstigerer Energiebilanz) eingesetzt werden, um Lastspitzen abzufedern und den CO₂-Fußabdruck der KI-Berechnungen zu minimieren. Durch einen solchen „grünen“ KI-Betrieb, unterstützt durch Algorithmen zur Laststeuerung, können Banken die Kosten-Nutzen-Bilanz ihrer KI-Systeme erheblich verbessern, indem sie Energie sparen und Emissionen vermeiden, ohne auf die Vorteile der Technologie verzichten zu müssen. Zudem sollte die technische Basis selbst stärker in den Blick genommen werden: Langlebige Hardware, konsequentes Recycling und der Bezug nachhaltig erzeugter Energie sind zentrale Stellhebel, um den ökologischen Fußabdruck der zugrunde liegenden Zahlungs- und KI-Infrastrukturen weiter zu reduzieren. Auch hier zeigt sich, dass technische Effizienz und Nachhaltigkeit keine Gegensätze sind, sondern bei kluger Systemarchitektur Hand in Hand gehen.
AML: Anti Money Laundering oder auch Anti-Geldwäsche
CSDDD: Die Corporate Due Diligence Directive der Europäischen Union oder auch Lieferkettenrichtlinie
CSRD: EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung
EBA-Guidelines: Die EBA-Guidelines on management of ESG risks verpflichten Finanzinstitute, ESG-Risiken in Governance, ICAAP, Kreditvergabe- und Überwachungsrichtlinien und das Risikomanagement zu integrieren
MiFID II: EU-Richtlinie, die Vorgaben für den Wertpapierhandel definiert, um Markttransparenz zu erhöhen und Anlegerschutz zu erhöhen, Ergänzung um die Abfrage von Nachhaltigkeitspräferenzen seit August 2022
MaRisk: Mindestanforderungen an das Risikomanagement, Ergänzung im Juni 2023 in der 7. MaRisk-Novelle zum Umgang mit Nachhaltigkeitsrisiken
IEA: International Energy Agency
KYC: Know Your Customer
SFDR: Sustainable Finance Disclosure Regulation
Clearstream räumt sein deutsches Zentralverwahrermodell auf, um Settlements effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Das Projekt „Unified for New Opportunities“ (kurz: UNO) ist eine Initiative von Clearstream, mit dem Ziel, möglichst viele Wertpapiere T2S-fähig zu machen, den europäischen Wertpapierhandel auf die Abwicklungsdauer von einem Tag (T+1) zu verkürzen und somit Finanzgeschäfte effizienter, sicherer und nachhaltiger zu gestalten. Project UNO kann für Ihr Unternehmen zum Booster der digitalen Transformation werden. Consileon unterstützt Sie dabei gerne ganzheitlich.
Zur besseren Verständlichkeit sind alle kursiven Fachbegriffe im Abkürzungsverzeichnis am Ende des Beitrags definiert.
Das CSDR-Refit erlaubt Zentralverwahrern erstmals, banknahe Dienstleistungen auszulagern und hat damit den regulatorischen Raum für innovative Modelle wie Project UNO geschaffen. Dringender Handlungsbedarf entsteht zugleich durch die Doppelstruktur aus CEU und 6-series -Konten: Medienbrüche, redundante Stammdaten und schubweise Liquiditätsabflüsse treiben die Betriebskosten nach oben. Hier setzt Project UNO an.
Clearstream hat den Zeitplan klar vorgegeben: Bis November 2026 muss jedes Institut ein sogenanntes CBL-Konto – also ein Verwahrkonto bei Clearstream Banking Luxembourg, dem internationalen Zentralverwahrer der Clearstream-Gruppe – benennen. Im Januar 2027 beginnt eine automatische Zwangsmigration aller Wertpapierbestände, die sich zu diesem Zeitpunkt noch auf alten 6-series-Konten befinden. Ab März 2027 wird das 6-series-Kontensystem endgültig abgeschaltet.
UNO verfolgt ein klares Ziel: ein einziges, harmonisiertes CEU-Konto für alle Euro-Wertpapiertransaktionen, die über das europäische Abwicklungssystem T2S abgewickelt werden können. Ergänzend dazu wird ein verknüpftes CBL-Konto genutzt – für alle anderen Geschäfte wie Transaktionen in Fremdwährungen, Wertpapiere außerhalb von T2S oder Vorgänge im Zusammenhang mit Kreditvergaben. 1
Damit wird eine seit Jahrzehnten bestehende Schwachstelle behoben: Bisher mussten Institute zwischen zwei verschiedenen Kontostrukturen unterscheiden: den klassischen CEU-Konten mit vierstelligen Nummern für den deutschen Markt und den internationalen 6-series-Konten mit sechsstelligen Nummern für grenzüberschreitende Geschäfte. Diese Trennung führte zu Medienbrüchen und ineffizienten Prozessen.
Mit der Umstellung auf eine einheitliche Kontostruktur kann CEU seine Banklizenz zurückgeben, da künftig keine banktypischen Dienstleistungen wie Kreditvergabe mehr nötig sind. Dadurch wird auch das sogenannte regulatorische Kapital verringert, also die Menge an Eigenkapital, die CEU bisher vorhalten musste, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
Stattdessen übernimmt CBL eine neue Rolle als zentrale Plattform für Bankdienstleistungen innerhalb der Gruppe. Dank seiner Größe als internationaler Zentralverwahrer kann CBL grenzüberschreitende Zahlungen in verschiedenen Währungen (Multi-Währungs-Settlement) sowie Kredite effizient für alle verbundenen Marktteilnehmer abwickeln.
Das CSDR-Refit war der entscheidende Türöffner, da sie erstmals das Delegieren banknaher Dienstleistungen an einen zweiten CSD – also einen anderen Zentralverwahrer – erlaubt.2
Herzstück der Transformation ist die erweiterte CEU-CBL-Gateway-Verbindung: Diese neue technische Infrastruktur sorgt dafür, dass Anweisungen für Transaktionen in Fremdwährungen (nicht in Euro) automatisch und ohne Verzögerung von CEUan CBL weitergeleitet werden. Dabei kommen internationale Datenformate nach dem Standard ISO 20022 zum Einsatz – ein einheitliches Format für Finanznachrichten, das weltweit einen reibungslosen Datenaustausch ermöglicht.
Dank dieser vollautomatisierten Prozesse bleibt die sogenannte STP-Quote (Straight-Through Processing) hoch – das bedeutet, dass Transaktionen ohne manuelle Eingriffe abgewickelt werden. Risiken durch Verzögerungen oder fehlerhafte manuelle Dateneingaben entfallen damit vollständig.
Neu ist auch die Erweiterung der NCSC-T-Klassifizierung für Wertpapiere – eine technische Einstufung, die es ermöglicht, bestimmte Wertpapiere, die bisher außerhalb des europäischen Abwicklungssystems („off-platform“ = nicht über T2S abgewickelt) gelagert waren, jetzt über das zentrale europäische System T2S abzuwickeln. Das bringt einen wichtigen Vorteil mit sich: Es ermöglicht eine Abwicklung in Zentralbankgeld, das als besonders sicher, stabil und risikoarm gilt.
Das Ganze mündet im OneClearstream-Standard: Einheitliche Nachrichtenformate, harmonisierte Asset-Servicing-Prozesse und ein durchgängiger Steuer-Workflow ersetzen Legacy-Formate aus beiden Welten. Das Ergebnis: weniger Schnittstellen, höherer Automatisierungsgrad und globale Skalierbarkeit.
Ohne klares Ziel-Account-Design verzögert sich der Schnittstellenumbau. Inkonsistente Mapping-Tabellen (ISIN, Tax-Forms, SSIs) provozieren Abwicklungsbrüche. Unterschätzter Testaufwand kann ganze Migrationswellen stoppen. Hinzu kommt eine Überlastung in Fachbereichen, die parallel ISO-20022-Projekte stemmen. Entscheidend sind deshalb vier Hebel: Erstens eine frühe Architekturentscheidung für die Verteilung der Flows auf CEU und CBL, zweitens stringente Master-Data-Governance noch vor Wave 0, drittens eine mehrstufige Test-Orchestrierung nach dem „Shift-left“-Prinzip und viertens ein konsequentes Change-Management mit Schulungen, kompakten Kurzanleitungen („Quick-Reference-Cards“) für den Arbeitsalltag und abgestimmter Kundenkommunikation. Wer diese Erfolgsfaktoren beherzigt, meistert die Migration planbar – und profitiert von Tag 1 an von einem effizienteren, risikoärmeren Post-Trade-Setup.
Die Umstellung auf Project UNO verlangt klare Transparenz über Ihre aktuelle Kontostruktur, einen fundierten Vergleich möglicher Migrationspfade und eine reibungslose technische Umsetzung. Mit unserem bewährten Vorgehensmodell begleiten wir Sie Schritt für Schritt, von der ersten Analyse bis zum Hypercare-Support nach dem Go-live.
Sprechen Sie mit uns – in einem unverbindlichen UNO Readiness Check zeigen wir, wie Sie minimalinvasiv migrieren und gleichzeitig einen echten Vorsprung in Ihrer Digitalen Transformation erzielen.
T+1 (Tage nach Handelstag + 1): Das ist der geplante Wertstellungsstandard. Ein Handel soll ein Tag nach dem Handelstag (T) erfolgen, um effizienter zu sein und Risiko zu vermindern.
CSDR-Refit (Central Securities Depositories Regulation – Refit): CSDR-Refit ist die Aktualisierung der EU-Verordnung für Zentralverwahrer. Sie bringt neue Möglichkeiten zur Auslagerung banknaher Dienstleistungen mit sich. Das ist ein entscheidender Rahmen für Innovationen wie Project UNO.
CEU-Konten: CEU-Konten sind nationale Verwahrkonten, die bei der Clearstream Europe AG in Frankfurt geführt werden und die Abwicklung von Wertpapiertransaktionen innerhalb Deutschlands ermöglichen. Sie orientieren sich an den spezifischen Regeln und Abläufen des deutschen Marktes.
6-series-Konten: Im Gegensatz dazu stehen die 6-series-Konten, die internationale Verwahrkonten innerhalb desselben Systems darstellen. Diese Konten wurden ins Leben gerufen, um grenzüberschreitende Transaktionen über das europäische Target2-Securities (T2S)-System zu ermöglichen.
CBL: Clearstream Banking Luxembourg
T2S: TARGET2-Securities (T2S) ist eine Plattform für die zentrale Abwicklung von Wertpapiergeschäften in der EU
In den vergangenen Jahren lag der Fokus bei dem Thema Nachhaltigkeit oftmals auf der Bekämpfung des Klimawandels. Dabei hat sich abseits der öffentlichen Aufmerksamkeit eine viel größere Bedrohung für die Grundlage von Wirtschaft und Gesellschaft entwickelt: der Verlust von Biodiversität in allen Ökosystemen der Welt.
Zur Einordnung: Bereits 2020 hatte das World Economic Forum in einem Bericht1 darauf hingewiesen, dass mehr als die Hälfte des globalen BIP von der Natur und von Naturdienstleistungen abhängt und die Menschheit damit einem nicht zu unterschätzenden Risiko durch Biodiversitätsverlust ausgesetzt ist.
Im Jahr 2022 war auf der 15. Weltnaturkonferenz (CBD COP 15) mit dem „Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework“ ein erster Meilenstein zum Schutz der Biodiversität beschlossen worden, in dem vier langfristige und 23 mittelfristige Ziele formuliert sind. Das Wichtigste unter ihnen: Bis 2030 sollen mindestens 30 Prozent der weltweiten Land- und Meeresflächen unter Schutz gestellt werden. Ferner sollten bis 2025 jährlich 20 Milliarden US-Dollar aus Ländern des Globalen Nordens in den Globalen Süden fließen. Auch die Finanzindustrie wird explizit genannt, mit dem Ziel, die negativen Auswirkungen von Wirtschaft und Finanzwesen auf die Biodiversität zu verringern und die positiven Einflüsse zu steigern.
Entsprechend hoch waren die Erwartungen an die 16. Weltnaturkonferenz, die vom 21. Oktober bis zum 1. November 2024 in Kolumbien stattfand. Ziel war es, eine Strategie zu entwickeln, wie Natur- und Umweltschutz finanziert werden kann. In dieser zentralen Frage konnte jedoch keine Einigung erlangt werden. Trotzdem können und müssen Banken wie auch Finanzdienstleister bereits jetzt ihren Beitrag leisten, um den weltweiten Biodiversitätsverlust aufzuhalten.
Der erste Schritt dabei ist die Integration der Biodiversitätsrisiken und -chancen in die Strategien und das Risikomanagement. Eine hohe Portfolio-Allokation in Branchen, die durch eine besonders starke Abhängigkeit von Naturkapital geprägt sind – etwa die Baubranche, die Agrarindustrie oder die Lebensmittelindustrie – kann langfristige Folgen für die Risikotragfähigkeit haben. Die frühzeitige Berücksichtigung dieser Risiken wie auch deren Management durch konkrete Maßnahmen sind daher sinnvoll und können sogar zur Erschließung neuer Geschäftsfelder führen. Mögliche Maßnahmen sind eine Transformationsbegleitung von Kunden oder das Angebot von naturpositiven Produkten und Dienstleistungen. Die BBVA hat beispielsweise in 2024 die erste Biodiversitätsanleihe ausgegeben.
Wichtig ist dabei, dass die Berücksichtigung der wesentlichen Biodiversitätsrisiken bereits eine Anforderung der Bankenaufsicht ist, die ab 2025 auch in den Prüfungsfokus rückt. Doch im europäischen Vergleich hinken deutsche Banken hinterher, während niederländische oder französische Kreditinstitute Biodiversitätsrisiken bereits flächendeckend in ihre Strategien und die Risikomanagementprozesse integriert haben. Beispielsweise hat die ABN AMRO einen Biodiversitäts-Aktionsplan entwickelt, der die Integration von Biodiversitätsaspekten in das Risikomanagement und die Bewertung von Geschäftskunden vorsieht. Ziel ist es, die negativen Auswirkungen auf die Biodiversität zu reduzieren und den positiven Einfluss zu maximieren.
Ein zentrales Problem ist, dass Biodiversitätsrisiken und -chancen selbst bei Kreditinstituten mit ähnlicher Größe und Kundenstruktur (beispielsweise im Fall mittelständischer Unternehmen) stark variieren können. Der Grund dafür sind regionale Unterschiede (Kunden in Küstenregionen gegenüber jenen in den Alpen) oder sektorspezifische Unterschiede (Baubranche versus Landwirtschaft). Dadurch variieren auch die Key Risk Indicators, um die Risiken messbar zu machen, stark. Forscherinnen und Forscher der Universität Stockholm haben am Beispiel der Bergbauindustrie illustriert, dass ähnliche Aktivitäten sehr unterschiedliche Auswirkungen auf das Erdsystem haben können, abhängig vom Standort2. Dafür nutzten sie den Earth System Impact Score (ESI) und verdeutlichten so die Notwendigkeit von sektorspezifischen und standortbezogenen Risikoindikatoren.
Was können Finanzinstitute nun tun, um Biodiversitätsrisiken zu berücksichtigen und zu einem Teil der Lösung dieser globalen Herausforderungen zu werden? Es gibt bereits Rahmenwerke, um naturbezogene Risiken und Chancen in die Strategie- und Risikoprozesse zu integrieren und eine informierte Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ein konkretes Vorgehen unter Mitwirkung unseres Consileon-Expertenteams, orientiert am LEAP-Ansatz (Localize, Evaluate, Assess, Prepare) der TNFD3 (Task Force on Nature-related Financial Disclosure), kann dabei folgendermaßen aussehen:
Sprechen Sie uns an, wenn Sie mehr über den Themenkomplex Biodiversität erfahren möchten. Gerne unterstützen wir Sie dabei, die Biodiversitätsrisiken und -chancen in Ihrem Portfolio zu erkennen und einen Maßnahmenplan zu entwickeln.
