THE BANKING QUARTERLY: A movisco REPORT

Die EBA (European Banking Authority) hat mal wieder Stress gemacht – oder besser gesagt, ihren zweijährlichen Stresstest gemacht – mit über 60 ausgewählten europäischen Großbanken aus EU- und EWR-Ländern. Diese – darunter zwölf deutsche Häuser – mussten beweisen, wie sie mit einem massiven geopolitisch bedingten Abschwung umgehen würden: mit fallendem Bruttoinlandsprodukt (-6,3 % kumulativ über 3 Jahre), steigender Arbeitslosigkeit (+5,8 Prozentpunkte) und einbrechenden Aktien (-50 %) sowie Immobilienmärkten (Wohn und Gewerbe). Die weitere Grundannahme: Kein politisches Eingreifen, kein Rettungspaket („no policy change“).

Das Ergebnis ließe sich wohl so zusammenfassen: „Überraschend robust, aber mit klaren Warnsignalen“. Laut der EBA schrumpft die durchschnittliche Kernkapitalquote (CET1 = Common Equity Tier 1) im adversen Szenario nur moderat – von mehr als 15 auf rund 12 %. Das zeigt: Europas Banken haben Puffer aufgebaut, profitieren von höheren Zinsmargen und starten aus einer komfortableren Profitabilität als noch 2023. Der aggregierte Verlust von 547 Mrd. Euro liegt zwar über dem letzten Test, doch bleibt die Systemstabilität gewahrt.

Neuer Schwerpunkt: „Zinsergebnis im Stress“ (adverses Szenario)

Erstmals legte die EBA den Fokus auf das Net Interest Income (NII) – den Zinsüberschuss. Der konstatierte Rückgang im adversen Szenario zeigt, dass steigende Refinanzierungskosten die Zinserträge (über die angenommenen 3 Jahre) teilkompensieren. Dennoch bleibt das NII ein entscheidender Puffer: Die Institute profitieren von besseren Repricing-Modellen, während die neue EBA-Methodik („CSV_NII_CALC“ und „CSV_NII_CALC_FUNDING MATCH“) für mehr Transparenz und Vergleichbarkeit sorgt – eine echte Herausforderung für Datenhaushalte und IT-Architekturen.

Was heißt das für uns – für Banking & IT?

Der Stresstest liefert keine Schulnoten, sondern Impulse für das SREP („Supervisory Review and Evaluation Process“, also den aufsichtlichen Überprüfungs- und Bewertungsprozess). Dort fließen sowohl quantitative Ergebnisse (z. B. CET1-Rückgang) als auch qualitative Faktoren ein – etwa, wie effizient eine Bank Daten liefern oder Szenarien reproduzieren kann. Mit anderen Worten: Datenqualität ist Kapitalqualität (… und DAS ist eine Aussage, die wir von movisco – siehe auch unser neues Buch „Lösungsmodelle für eine zukunftssichere Business Intelligence-Strategie“ nur unterstreichen können).

Für IT- und Risiko-Teams in Banken bedeutet das konkret: Szenariosimulationen industrialisieren: weg von Excel, hin zu wiederholbaren, versionierten Pipelines.

1. NII-Berechnungssysteme modernisieren: Integration von Repricing-Logiken, Swapkurven und Länderspreads.
2. Governance stärken: Dokumentation, Audit-Trails, einheitliche Templates (z. B. CSV_CAP, CSV_NII_SUM) sind keine Kür, sondern SREP-Pflicht.
3. „What-if“-Fähigkeit: Ad-hoc-Analysen in Vorstandsgremien müssen per Knopfdruck reproduzierbar sein.

Tipp: Unbedingt das Whitepaper „Der EBA-Bankenstresstest 2025. Auswirkungen eines geopolitisch bedingten Abschwungs auf Kapitalquoten und Zinserträge“ von Tim Sutterer und Alexander Müller dazu lesen – hier kostenlos!

Der Stresstest 2025 bestätigt: Europas Banken sind widerstandsfähiger als vor zwei Jahren – aber nicht unverwundbar. Während Kapitalausstattung und Zinsmargen stützen, bleiben Geschäftsmodelle mit hohem Marktrisiko exponiert. Für die IT bedeutet das: Weniger Routine, mehr Agilität. Oder zugespitzt gesagt: Widerstandsfähigkeit ist kein Zustand, sondern ein datengetriebener Prozess.

Wenn wir also am Ende unserer obigen Überlegungen zum EBA-Bankenstresstest feststellen, dass Widerstandsfähigkeit (Resilienz) kein Zustand, sondern ein datengetriebener Prozess ist, dann offenbart sich zugleich die Kehrseite: Wer in diesem Prozess auf starre Reporting-Zyklen und Standard-Nightbatchs setzt, betreibt „Daten-Sterilität“. Die Wahrheit aber liegt oft im Moment – in der Ad-hoc-Abfrage, im Randfall, im Dash, das im Meeting spontan gefragt wird.

Genau hier kommt Embedded Analytics ins Spiel: Embedded Analytics verschmilzt Analyse mit dem operativen Kern. Wer will schon in fünf Minuten erzählen, wie die CET1-Quote aussehen könnte, wenn man stattdessen direkt im System sieht: „Wenn ich heute 50 Mio. mehr Risikovorsorge bilde, wäre ich noch über 11,8 %”? Genau das fordert der moderne Risk/IT-Prozess heute – und Embedded Analytics weist den Weg dahin.

Embedded Analytics in Banken – Ebenen, Trends, Chancen

Embedded Analytics (EA) bezeichnet die Integration analytischer Funktionen direkt in operative Anwendungssysteme – so dass Nutzer (Fachbereiche, Key User, Controller…) nicht in separaten Tools oder Data Warehouses navigieren müssen, sondern Analysen dort erhalten, wo der Geschäftsprozess stattfindet. Im Bankenbereich heißt das häufig: direkt in Kernsysteme, Frontends oder Fachapplikationen (z. B. Kreditmanagement, Handelsbuch, Liquiditätsmonitoring).

EA wird häufig entlang von Ebenen gedacht – je nachdem, wie tief integriert und wie systemübergreifend die Analytics wirken – bekannt sind etwa die Yellowfin Embedded Analytics Maturity Curve oder das Logi Analytics Maturity Model. Fassen wir sie hier aber einmal pragmatisch und beispielhaft in einem einfachen vierstufigen Modell zusammen:

Ebene 1: Basic Embedded Reporting

• Vordefinierte Reports/Dashboards in Applikationen
• Keine Self-Service-Möglichkeiten
• Beispiel: Standardberichte im Kreditmanagement

Ebene 2: Self-Service Dashboards

• Interaktive Dashboards mit Drill-down
• User können eigene Visualisierungen erstellen
• Beispiel: Individualisierbare KPI-Dashboards

Ebene 3: Contextual/Operational Analytics

• Analytics direkt in Geschäftsprozessen integriert
• Real-time Decision Support
• Beispiel: Ausfallwahrscheinlichkeit beim Kreditantrag, Cash-Forecast

Ebene 4: Augmented/Predictive Analytics

• ML/KI-Modelle eingebettet
• Automatisierte Insights & Recommendations
• Beispiel: Predictive Scoring, Simulationen, What-if-Analysen

Tipp: Eine ausführlichere Erläuterung dazu findet sich auch in der Ausgabe II/2025 von THE BANKING QUARTERLY.

1. BW/4HANA vs. S/4HANA Embedded Analytics (Bankenkontext)
   Der Artikel „SAP BW/4HANA vs. S/4HANA Embedded Analytics – Welche BI-Strategie passt zu Banken?“ beleuchtet, wann es Sinn macht, ein separates Data Warehouse (SAP BW/4HANA) parallel zu einem Embedded-Ansatz zu betreiben
2. BI-Strategie mit CDS Views & Virtual Data Model (VDM)
   In „SAP S/4HANA Embedded Analytics: CDS Views & BI-Strategie erfolgreich umsetzen“ wird deutlich: der Kern von Embedded Analytics in S/4HANA ist das Virtual Data Model (VDM), aufgebaut mithilfe von Core Data Services (CDS) Views. Diese mehrschichtige Architektur (Basis-Views, Composite Views, Consumption Views) erlaubt semantisch konsistente und wiederverwendbare Analytics-Schichten.
3. Praxisorientierte Implementierung im Banking
   Der Beitrag „Embedded Analytics für S/4HANA – Business Intelligence in der Praxis“ beschreibt, wie Analysen direkt in Fiori Apps integriert werden und wie Business User ohne separate Tools interaktive Reports erzeugen können. Dort wird auch thematisiert, dass der klassische Data Warehouse-Ansatz (z. B. SAP BW) nicht obsolet wird – insbesondere für übergreifende Fragestellungen und Daten aus Nicht-SAP-Systemen.
4. Magische Datenanalyse – Embedded Analytics als Zauberspruch?
   In „Mit Daten gegen das Dunkle – Embedded Analytics im Einsatz“ setzt movisco-Consultant Nicola Alexandra Hunfeld – und wir empfehlen hier unbedingt das Interview mit ihr im unteren Teil dieses „The Banking Quarterly“- den Begriff „magisch“ mit Bedacht eingesetzt – und gleichzeitig betont, dass der Erfolg von EA nicht aus Magie resultiert, sondern aus sauberer Datenmodellierung, Governance und Disziplin im Lifecycle.
5. Analytical List Pages – UI für Embedded Analytics
   Im zweiten Blogbeitrag ihrer „magischen Reihe“ „Mit Daten gegen das Dunkle: Wie SAP Embedded Analytics Harry Potter beim Kampf gegen Voldemort geholfen hätte“ zeigt Nicola Alexandra Hunfeld, wie mit Analytical List Pages (ALPs) ein benutzerfreundliches UI-Element geschaffen wird, das in Fiori-Apps direkt interaktive Listenanalysen ermöglicht. Damit wird die Lücke zwischen operativem Data Access und Reporting-Erlebnis geschlossen.
6. Kostenloses Whitepaper „Data Analytics“
   In der movisco-Research-Publikation „Data Analytics: Vorteile und Herausforderung“ werden typische Nutzenpotenziale (z. B. bessere Entscheidungen, Automatisierung, Self-Service) gegenüber Herausforderungen (z. B. Datenqualität, Governance, kultureller Wandel) abgewogen – eine gute Grundlage, um zu prüfen, wie Embedded Analytics in Banken sinnvoll verankert werden kann.
7. Embedded Analytics auch embedded in diesem Buch                                               Und natürlich spielt das Thema Embedded Analytics auf und in allen Ebenen des Buches „Bank im Wandel – Lösungsmodelle für eine zukunftssichere Business Intelligence-Strategie“ von Christoph Bauer (herausgegeben von Thomas Arnsberg) aus der neuen movisco-Buchreihe eine wichtige Rolle, denn die Entwicklung einer passenden, zukunftsorientierten BI-Strategie steht am Anfang aller zu treffenden Maßnahmen:

Der EU AI Act – Was Finanzunternehmen jetzt wissen und tun sollten

Mit dem EU AI Act etabliert(e) die Europäische Union den weltweit ersten umfassenden Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz. Für Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister hat diese Regulierung tiefgreifende Auswirkungen – sowohl auf bestehende KI-Systeme als auch auf Innovationsstrategien.

Anwendungsbereich: Welche KI ist betroffen?

Mit dem EU AI Act etabliert(e) die Europäische Union den weltweit ersten umfassenden Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz. Für Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister hat diese Regulierung tiefgreifende Auswirkungen – sowohl auf bestehende KI-Systeme als auch auf Innovationsstrategien.

Hochrelevante KI-Risikoklassen für Finanzdienstleister:

Hochrisiko-KI: Systeme, die wesentliche Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben – darunter:

• Kreditwürdigkeitsprüfung und Scoring
• Versicherungsrisikoanalyse
• Kundenbonitätsbewertung und Risikobewertung
• Automatisierte Personalentscheidungen (z. B. bei Recruiting)
• Transaktionsüberwachung zur Geldwäscheprävention
• KI-gestützte Entscheidungsunterstützung bei Kreditvergabe oder Underwriting

Begrenztes Risiko: Systeme mit Transparenzpflicht, z. B.:

• Chatbots im Kundenservice
• Generative KI in Marketing oder Beratung

Systemische GPAI-Modelle (General-Purpose AI)

Große Sprachmodelle (z. B. GPT, Claude), wenn sie in geschäftskritischen Anwendungen zum Einsatz kommen, unterliegen eigenen Pflichten, insbesondere wenn sie hoch skalierbar oder verbreitet sind.

Ausnahmen & Spielräume

Branchennahe Ausnahmen gelten nur begrenzt. Der AI Act unterscheidet z. B. nicht nach öffentlich vs. privat – wohl aber zwischen Anbietern, Importeuren und Nutzern. Dennoch gibt es wichtige Spielräume für Finanzunternehmen:

• Regulatorische Sandboxes: Erlauben Innovation unter Aufsicht, besonders für neue KI-Produkte in der Entwicklung.
• KMU-Privilegien: Für FinTechs oder InsurTechs mit begrenzter Größe gelten reduzierte Anforderungen.
• Open-Source-Nutzung: Wer Open-Source-Modelle nutzt, profitiert teilweise von erleichterter Dokumentationspflicht – sofern keine Hochrisiko-Anwendung daraus entsteht.

Anforderungen in der Praxis

Banken, Versicherer und Finanzdienstleister, die Hochrisiko-KI nutzen, müssen künftig:

• Risikomanagementsysteme implementieren, die auch Bias und Diskriminierung adressieren
• Datenqualität sichern (z. B. Diversität, Repräsentativität, Fairness in Trainingsdaten)
• Technische Dokumentation führen, inklusive Wirklogik, Entscheidungswege, Tests
• Transparenz gegenüber Kund:innen gewährleisten
• Menschliche Aufsicht sicherstellen
• Konformitätsbewertung (intern oder durch Dritte) vor Markteintritt durchführen
• CE-Kennzeichnung für bestimmte KI-Produkte dokumentieren

Für GPAI-Modelle gelten zusätzlich:

• Offenlegung von Trainingsdaten
• Risikobewertungen bei Einsatz im großen Maßstab
• Regelmäßige Audits und Überwachungspflichten

Tipp 1: Was genau Finanzdienstleister und Banken jetzt tun sollten und wie der regulatorisch vorgegebene Zeitplan aussieht, hat movisco-Senior Manager Daniel Settgast in seinem fundierten Blogbeitrag für Sie zusammengefasst: Der EU AI Act – Was Finanzunternehmen jetzt wissen und tun sollten.

Tipp 2: Lesen ist gut – aber direkt zu prüfen, ob jeder Handlungsbedarf in der eigenen Bank erkannt und schon adressiert worden ist, ist noch smarter. Dafür können Sie einfach unseren Quick Check buchen: Quick Check: Aus Befund wird Fahrplan.

Tipp 3: Sie sind – und nicht nur, weil´s zum Thema passt – risikoavers und lieben daher einen kostenlosen Einstieg? Denn buchen Sie jetzt kostenlos und individuell Ihren Impulsvortrag (60 – 90 Minuten) mit dem IKT-Riskmanagement-Experten Daniel Settgast.

 Tipp 4: Hier finden Sie alles, was Sie beim Thema IKT-Risikomanagement im Banking unterstützen kann. Stellen Sie sich Ihr eigenes Programm zusammen:

Es herbstelt draußen – und was könnte da schöner sein, als eine heiße Tasse Tee und etwas zu Schmökern … wie wär´s da mit ein paar Interna von movisco und vor allem ein im wahrsten Sinne des Wortes ´zauberhaftes Interview´?

1. movisco ganz persönlich: Nicola Alexandra Hunfeld
2. Aus der movisco Academy: die Regulatory Reporting-Schulung
3. Mit dem Team auf Kurs – Quartalsmeeting und Kanutour in Hamburg
4. ´Financial Reporting´ - die vielgelesene Blog-Reihe wird weitergeführt

Wir sind nicht nur die Marke movisco – wir sind viele. Viele Beraterinnen und Consultants, die ihre IT- und Business-Expertise in den Banken-Sektor einbringen. Menschen mit hervorragenden Ausbildungen, Kompetenz und einer Menge an Zertifikaten und Auszeichnungen – aber eben auch Menschen mit Ideen, ganz individuellen Lebenswegen und Visionen. Und genau so wollen wir uns Ihnen vorstellen – in jeder Ausgabe des THE BANKING QUARTERLY als dem Berater-Magazin für Menschen in Banking und IT.

In dieser Ausgabe des THE BANKING QUARTERLY stellen wir vor: Nicola Alexandra Hunfeld

Die studierte Astrophysikerin bewegt sich – und daher stammt auch ihre Faszination für den von J. K. Rowling erdachten Harry-Potter-Kosmos – zwischen Wissenschaft und Magie, die für sie Vieles gemeinsam haben. Ihr Ziel liegt in der Erkenntnis der Dinge und Zusammenhänge – und in der Vermittlung dieser geronnen in Wissen; getreu ihrem Motto: „Erkenntnis ohne Vermittlung ist wie ein schwarzes Loch - voll Energie, doch für andere unsichtbar.“

Mehr zu Nicola und ihrem Spezialthema Embedded Analytics in ihrer zauberhaften Blogreihe:

• Mit Daten gegen das Dunkle – Magie trifft Embedded Analytics
• Datenzauber in Hogwarts: SAP Embedded Analytics enthüllt die Geheimnisse der Kammer des Schreckens
• und auch in der „S/4HANA-Welt bei movisco“.

Vier persönliche Fragen an Nicola Alexandra:

Nicola, du hast deine spannende Blogserie zu Embedded Analytics thematisch mit Harry Potter verknüpft – was verbindet dich persönlich mit der Welt von Hogwarts, und welche Figur passt am besten zu dir und deiner Rolle als Beraterin?

Nicola Alexandra Hunfeld: Ich habe schon früh gemerkt, dass Magie und Wissenschaft gar nicht so weit voneinander entfernt sind. Mein Weg führte über die Sterne zu den Zahlen. Ich habe Astrophysik im Master studiert, weil ich immer wissen wollte, wie Dinge im Innersten funktionieren. Wer einmal Nächte damit verbracht hat, Gravitationswellen oder Quantenfluktuationen zu verstehen, weiß, dass unsere Welt voller unsichtbarer Kräfte ist, ähnlich wie in Hogwarts. Für mich war Harry Potter nie nur eine Geschichte, sondern ein Gefühl: neugierig sein, über Grenzen hinausdenken und sich auf das Abenteuer Wissen einlassen.

Wenn ich eine Figur wählen müsste, wäre es vermutlich Hermine. Nicht wegen ihrer Strebsamkeit, sondern wegen der Art, wie sie mit Wissen umgeht: analytisch, pragmatisch, aber immer mit dem Herzen am richtigen Fleck. In der Beratung geht’s mir ähnlich: Ich will Dinge verstehen, durchdringen, verbessern. Und manchmal eben auch entzaubern, um sie greifbar zu machen.

Wie bist du zum Thema Embedded Analytics gekommen – und was reizt dich daran besonders?

Nicola Alexandra Hunfeld: Embedded Analytics bedeutet, dass analytische Funktionen direkt in Geschäftsprozesse integriert werden. Technisch basiert das auf vordefinierten Datenmodellen (z. B. CDS Views im SAP-System), die so aufbereitet sind, dass sie in Echtzeit im operativen Ablauf genutzt werden können. Anstatt Daten in externe Tools wie Excel zu exportieren, stehen Kennzahlen und Auswertungen unmittelbar dort zur Verfügung, wo Entscheidungen fallen, sei es in der Buchungstransaktion, im Workflow oder in einer App. Strategisch geht es darum, die Kluft zwischen Daten und Handeln zu schließen: schneller, konsistenter, näher am Business. Ziel ist es, dass Daten nicht nachgelagert berichten, sondern aktiv den Prozess steuern.

Ich bin über die Praxis dazu gekommen, über die Beobachtung, dass klassische Reportingansätze oft an den Menschen vorbeigehen, die damit arbeiten sollen. Daten waren da, auch Berichte, aber sie haben nicht wirklich geholfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Embedded Analytics dreht das um: Es bringt die Erkenntnis dorthin, wo sie gebraucht wird. Nicht ins Excel, sondern in den Prozess. Nicht rückblickend, sondern eingebettet ins Jetzt.

Mich reizt daran besonders, dass es nicht nur technisch ist. Es ist strategisch. Es ist kommunikativ. Es fordert, dass man versteht, wie Menschen arbeiten, was sie brauchen und wie man Systeme so baut, dass sie nicht stören, sondern unterstützen. Das ist für mich der Unterschied zwischen „Daten anzeigen“ und „Daten wirksam machen“.

Welche Erkenntnis hat dich im Laufe deiner Karriere besonders geprägt – ob als Frau in der IT-Beratung, als Analytics-Expertin oder einfach als Mensch?

Nicola Alexandra Hunfeld: Eine der wichtigsten Erfahrungen für mich ist: Wirklich gute Arbeit entsteht da, wo man sich aufeinander verlassen kann, auf die Technik, auf die Prozesse, aber vor allem auf die Menschen im Team. Gerade in komplexen Projekten ist es oft nicht die technische Lösung, die den Unterschied macht, sondern wie offen, ehrlich und verlässlich die Zusammenarbeit funktioniert. Ich habe gelernt, dass es hilfreich ist, genau hinzusehen, zuzuhören und nicht vorschnell zu bewerten. Das gilt im Umgang mit Daten genauso wie im Team.

Und was das Thema „Frau in der IT“ betrifft: Ich sehe mich nicht als Ausnahme. Frauen sind längst in der Tech-Welt angekommen und zwar nicht als Sonderfall, sondern als Selbstverständlichkeit. Ich halte nichts davon, aus Diversität ein Alleinstellungsmerkmal zu machen. Entscheidend ist, wie man denkt, arbeitet und mit anderen umgeht. Und da ist für mich Klarheit, Eigenverantwortung und eine gewisse Ruhe in der Umsetzung oft wirksamer als jede Show.

Abschließend: Hast Du ein Lebens- oder Arbeitsmotto?

Nicola Alexandra Hunfeld: Ich habe eigentlich zwei Mottos, und beide haben mit dem Zugang zu Wissen und seiner Vermittlung zu tun: Das eine lautet „Wissen ohne Sprache ist wie ein Universum ohne Teleskop - unendlich, aber unerreichbar.“, und das andere „Erkenntnis ohne Vermittlung ist wie ein schwarzes Loch - voll Energie, doch für andere unsichtbar.“

Regulatorische Themen im Projektalltag souverän meistern – das benötigt nicht nur Wissen, sondern auch konkrete Ansätze, mit denen gearbeitet werden kann. Dies liefert die Regulatory Reporting-Schulung in der movisco Academy, denn mit ihr stärken wir gezielt das interne Fachwissen zu den vielfältigen Anforderungen des aufsichtsrechtlichen Meldewesens. Die Schulung vermittelt ein tiefes Verständnis für die regulatorischen Rahmenbedingungen, die Datenanforderungen und die Zusammenhänge zwischen Fachbereich, IT und Aufsicht.

Unsere Expert:innen zeigen in praxisnahen Sessions, wie sich komplexe Vorgaben effizient umsetzen lassen, und geben Einblicke in erprobte Best Practices aus Kundenprojekten. Die Kombination aus fundiertem Fachinput, interaktiven Elementen und direktem Praxisbezug schafft einen spürbaren Mehrwert für alle, die im Umfeld von Banken, Risikodatenmanagement oder Meldewesen tätig sind. Gemeinsam machen wir uns als movisco-Team fit für aktuelle und kommende Herausforderungen – und erweitern kontinuierlich unser gemeinsames Know-how.

Ziele der Schulung

• Ganzheitliches Verständnis des regulatorischen Meldewesens
• Stärkung der internen Fach- und Methodenkompetenz
• Verbindung von fachlicher und technischer Perspektive
• Unterstützung bei der Umsetzung regulatorischer Anforderungen

Inhalte im Überblick

• Regulatorischer Rahmen: Bundesbank, BaFin, EZB
• Regulatorische Grundlagen: Überblick über CRR/CRD, Basel III/IV, FINREP, COREP
• Meldeprozesse: Von der Datenerhebung über Validierungen bis zur Abgabe
• Datenmanagement: Datenqualität, Aggregation, Schnittstellen und Kontrollen
• Systemlandschaften: Aufbau und Automatisierung von Reporting-Prozessen
• Aktuelle Entwicklungen: ESG-Reporting, DPM 3.3, Basel IV, Digitalisierung, IReF, BiRD
• Praxisbeispiele: Erfahrungen und Best Practices aus movisco-Projekten

Die Teilnehmenden profitieren von einem klaren Überblick über die regulatorische Meldewelt und den zugrunde liegenden Prozessen. Durch praxisorientierte Inhalte und den direkten Austausch mit erfahrenen Kolleg:innen entsteht ein nachhaltiger Wissensgewinn, der unmittelbar in Kundenprojekten eingesetzt werden kann.

So stärkt die Schulung nicht nur das individuelle Know-how, sondern auch die kollektive Expertise innerhalb von movisco – für noch mehr Qualität, Effizienz und Sicherheit in unseren Projekten.

Mit großen Schritten gehen wir inzwischen dem Jahresende entgegen – doch bevor der Blick nur nach vorn geht, möchten wir noch einmal kurz zurückschauen: auf unser Q2 Meeting am movisco Hauptsitz in Hamburg.

Der Vormittag war geprägt von intensiven Diskussionen und – typisch Hamburg – von Regen. Pünktlich zu unserem Teamevent am Nachmittag hatten wir dann aber Glück mit dem Wetter: Gemeinsam ging es mit Kanus vom Bootsverleih ´Zur Gondel´ auf die Hamburger Kanäle. Zwischen entspanntem Paddeln, kleinen Wettrennen und viel Gelächter wurde deutlich: Teambuilding funktioniert manchmal am besten auf dem Wasser. Den Tag ließen wir bei einem gemeinsamen Abendessen ausklingen – ein schöner Mix aus Austausch, Teamgeist und hanseatischer Gelassenheit.

Tipp: Wer den Überblick über die neueren Entwicklungen des Financial Regulatory behalten will, findet hier als movisco-Service den Ablauf speziell der Bankenregulation im Melde- und Berichtswesen Step by Step in mittlerweile neun Folgen:

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