FinGrid

Entwicklung und Analyse von Grid Aplikationen für die Finanzdienstleistungsindustrie

Verstärkter Wettbewerbs- und Kostendruck im deutschen Bankensektor erhöht den Restrukturierungs- und Automatisierungsbedarf IT-basierter Geschäftsprozesse im Banken- und Finanzdienstleistungssektor. Zudem führen nationale und internationale Regulierungsanpassungen (etwa Basel II) sowie die sich verändernden Kundenbedürfnisse nach schnellen und maßgeschneiderten Bankprodukten (wie etwa Online-Kreditvergabe, Derivate, etc.) zu weiterem Anpassungsdruck auf die IT.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich das Projekt FinGrid (Financial Business Grid) zum Ziel gesetzt, geeignete Finanzdienstleistungen und Geschäftsprozesse im Finanzsektor zu identifizieren bzw. neu zu entwickeln, die durch den Einsatz von Grid-basierten Anwendungen effizient reorganisiert oder sogar erstmalig angeboten werden können. Da sich bisherige Grid-Forschungsansätze vornehmlich mit der technischen Umsetzung auseinandergesetzt haben, existieren noch immer zu wenige ökonomische Erkenntnisse zur Vorteilhaftigkeit von serviceorientierten Grid-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor sowie keine geeigneten Plattformen für die Anwendungen.

FinGrid verfolgt deshalb drei Ziele: Zum einen werden durch empirische Untersuchungen die ökonomischen Potenziale von Grid-Architekturen in der Finanzdienstleistungsindustrie analysiert und daraus neuartige Erkenntnisse generiert. Zum anderen werden diese ökonomischen Potenziale nicht nur theoretisch aufgezeigt, sondern auch exemplarisch anhand von drei Grid-basierten Prototypen realisiert. Dafür sind Erweiterungen existierender Grid-Plattformen notwendig, die ebenfalls im Rahmen des Projekts identifiziert und umgesetzt werden.
Um die Relevanz und Nachhaltigkeit für den Banken- und Finanzdienstleistungssektor zu garantieren, arbeiten die universitären Projektpartner mit führenden Unternehmen dieses Sektors eng zusammen. Basierend auf der D-Grid-Infrastruktur werden drei Anwendungen für Bankdienstleistungen mit integrierter Bepreisung und Abrechnung der Dienstleistung entwickelt, getestet und im Finanzdienstleistungssektor implementiert:

  • Prototyp 1 - Bepreisungs- und Abrechungskomponente von Grid-basierten Anwendungen und Services (in Kooperation mit Deutsche Bank und IBM):
    Das Ziel dieses Prototyps besteht darin, Grid-Services nutzungsgerecht zu bepreisen und abzurechnen. Dazu erfolgt eine schrittweise Umwandlung von der aktuellen Preiskalkulation von Grid-Services auf Produktbasis zu einer Bepreisung auf Stückbasis und letztlich auf Basis des aktuellen Marktpreises. Im Gegensatz zur herkömmlichen fixen, monatlichen Bepreisung von Ressourcen verlangen On-Demand-Dienste einen ereigniszentrischen Ansatz, bei dem das Abrechnungsereignis mit der Nutzung einer bestimmten Ressource anfängt und an deren Ende aufhört. Ein solches Abrechnungsschema erlaubt eine flexible und dynamische Nutzung von Grid-Services zu variablen Kosten anstatt der Nutzung dedizierter Hardware zu hohen Fixkosten.

  • Prototyp 2 - Grid-basierte Anwendung zur Bewertung und Renditeberechnung von Kundenportfolios (in Kooperation mit DataSynapse und der Dresdner Bank):
    Aufgrund der stetigen Zunahme der Bedeutung einer zeitnahen Renditeermittlung und dem Bedarf nach einer besseren Vergleichbarkeit von Kundendepots ist die Finanzdienstleistungsindustrie bemüht, die Kalkulation der Rendite zu standardisieren. Um den gegebenen Anforderungen gerecht zu werden, wird die Renditeberechnung von Kundenportfolios mit der sogenannten Money-Weighted-Return-Methode und für das gehobene Privatkundensegment nach der exakteren Time-Weighted-Return-Methode durchgeführt. Da diese beiden Berechnungsmethoden sehr rechen- und somit zeitintensiv sind, besteht das Ziel des Prototypen darin, die Renditeermittlung durch eine skalierbare, Grid-basierte Lösung deutlich zu beschleunigen.

  • Prototyp 3 - Grid-basierte Anwendung zur Bündelung und Verbriefung von Krediten (in Kooperation mit Finanz Informatik und PA Consulting):
    Das Ziel dieses Grid-basierten Prototyps besteht in der effizienten Verbriefung von Krediten (Asset-backed Securities, ABS), die an Börsen gehandelt werden können. Der Ansatz hierbei ist es, zunächst eine ABS-Factory unter der Schirmherrschaft einer großen Landesbank oder eines regionalen Sparkassenverbundes zu errichten, um Darlehen von einzelnen Sparkassen in der ABS-Fabrik zusammen zu legen, die über einen zentralen Datenbank-Provider betrieben wird. Durch die Besicherung von Darlehen können die Sparkassen die Zahl der risikobehafteten Vermögenswerte in ihrer Bilanz reduzieren und sich an gewinnbringenden, kostenpflichtigen Transaktionsgeschäften beteiligen.


Die universitären Partner Marburg und Siegen entwickeln dafür die vom D-Grid vorgegebene Grid-Infrastruktur weiter und passen sie an die Erfordernisse des Finanzsektors an. Im Vordergrund steht hier die technische Sicherheit der Geschäftsprozesse im Grid. Hierbei kommen Virtualisierungstechnologien und IT-Sicherheitsmechanismen zum Einsatz, die die Integrität und den Schutz der Daten und Prozesse gewährleisten. Damit die dabei entstehenden Kosten abgerechnet werden können, werden im Rahmen des Projekts  geeignete Accounting- und Billing-Lösungen untersucht. Geeignete Regeln zur Bepreisung werden von der Universität Frankfurt entwickelt. Ein weiterer wichtiger Punkt in diesem Bereich sind Service Level Agreements, deren Einsatz in der Finanzindustrie durch den Partner HLRS Stuttgart erforscht wird.

Die Zukunftsfähigkeit der Forschungsergebnisse wird durch den direkten Transfer in den Finanzdienstleistungssektor und die zahlreichen Publikationen in nationalen und internationalen Zeitschriften sowie Konferenzen garantiert.

Das FinGrid-Projekt ist in acht Forschungscluster unterteilt, wie aus dem „FinGrid-Tempel“ zu ersehen ist. Die Projektleitung des FinGrid-Projekts obliegt dem E-Finance Lab (www.efinancelab.de). Weitere Informationen zu den einzelnen Forschungsinhalten, Publikationen, Veranstaltungen und zu den Forschungs- und Industriepartnern können der Webseite www.fingrid.de entnommen werden.