SKS AI Lab

Depotzweitschriften

Die Pflicht Wertpapiergeschäfte von Mitarbeitern zu überprüfen besteht in Deutschland schon seit vielen Jahren. Damit wird das Ziel verfolgt, Interessenkonflikte bei der Erbringung von Wertpapier(neben)dienstleistungen sowie die Nutzung von Insiderinformationen zu vermeiden. Mit dem Inkrafttreten der MiFIR und MiFID II Anfang 2018 wurde der von diesen Regularien betroffene Personenkreis deutlich erweitert. Seither zählen auch externe Mitarbeiter, wie Freelancer und Berater zum zu überwachenden Personenkreis. In Deutschland erfolgt die Meldung der Depotbank über Wertpapiergeschäfte mittels des postalischen Depotzweitschriftenverfahrens. Datenschnittstellen mit den Depotbanken bestehen nur in Ausnahmefällen.


Die Compliance-Bereiche stehen vor der Herausforderung diese analogen, unstrukturierten Daten für die weitere Kontrolle erst in eine strukturierte Form überführen zu müssen. Dies geschieht durch eine manuelle und zeitraubende Eingabe der Transaktionsdaten in eine Compliance-Anwendung. Die heutigen Technologien, wie z.B. maschinelles Lernen, ermöglichen es Ihnen diese Routinetätigkeiten zu automatisieren.

Wir unterstützen Sie dabei!

Unser Lösungsangebot
 

Ihre Vorteile

  • Strukturierte Daten: Automatisiertes Auslesen der relevanten Informationen aus den Scans der Depotzweitschriften und Überführung in eine strukturierte Form.
  • Fokussierung: Deutliche Reduzierung der zu kontrollierenden Depotzweitschriften durch das Aussteuern der nicht relevanten Zweitschriften.
  • Flexibilität und nahtlose Prozesse: Übertragung der extrahierten Daten in eine Compliance-Anwendung per Schnittstelle oder RPA.

Ansprechpartner

Christian Becker

Manager Strategic Advisory

Christian Becker verfügt über langjährige Erfahrungen im Prüfungswesen und in der Compliance bei Kreditinstituten. Sein Themenschwerpunkt ist die Digitalisierung von Geschäftsprozessen insbesondere in der Compliance-Funktion. Damit verbunden unterstützt er das SKS AI Lab bei der fachlichen Entwicklung von neuen Produkten.

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