• Umsetzung der BCBS-239-/RDARR-Anforderungen in komplexen Bankarchitekturen – von der Definition kritischer Daten¬elemente bis zur fachlich und technisch vollständigen Nachvollziehbarkeit

• Aufbau und Pflege einer durchgängigen Data Lineage – fachlich, logisch und physisch – inklusive Schnittstellen zu regulatorischen Reporting-Systemen

• Erwartungen der Aufsicht an Dokumentation, Governance und Prüfungsfähigkeit – Lessons Learned aus laufenden und abgeschlossenen Projekten Reserviert für einen unserer Geschäftspartner

• Umgang mit regulatorischen Anforderungen durch eine integrierte Datenmanagement-Plattform

• Wie eine innovative, ganzheitliche Datenarchitektur ein konsistentes Framework für das Management BCBS- 239-relevanter Daten ermöglicht

• Datenmanagement als unterschätzter Erfolgsfaktor für Compliance im Zeitalter von Agentic AI

Tobias Rebele

Data Platform Leader
Informatica

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• Vergleich zentraler, hybrider und dezentraler Governance-Modelle zur Erfüllung von RDARRAnforderungen. • Technische Umsetzung von fachlicher und technischer Data Lineage sowie Definition von Critical Data Elements (CDEs). • Prüfungserfahrungen der Aufsicht inklusive typischer Findings und Erwartungen bei RDARR-Audits. • Organisatorische Best Practices für klare Verantwortlichkeiten und effektive Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT und Compliance. • Balance zwischen regulatorischer Nachvollziehbarkeit und operativer Flexibilität bei Self-Service- Datenzugriff.

Prof . Dr. Andreas Igl

BDO-Stiftungsprofessor für digitale Datenanalyse und Prüfungsunterstützung
Technische Hochschule deggendorf

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Emira Al Baghdadi

Head of Group and AT Data and Reporting Governance
Erste Group Bank AG

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Jan Behling

Head of Data Governance Credit Risk Management
Deutsche Bank AG

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Dr. Martin Kraus

Head of CDO Office
Commerzbank

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• SAP als zentrale Governance- und Reporting-

Plattform kombiniert mit Databricks für agile Analysen

und Self-Service – eine Architektur, die flexible

Datenbereitstellung und BCBS-239-Konformit.t

gleichzeitig erm.glicht

• Integration beider Systeme: klare Verantwortlichkeiten,

konsistente Datenmodelle, geregelte Zugriffe, stabile

Datenqualit.t und Compliance-by-Design entlang der

gesamten Pipeline

• Praxisbeispiele zeigen, wie Automatisierung und eine

gemeinsame Datenbasis regulatorische Anforderungen

erfüllen und zugleich neue analytische und

datengetriebene Use Cases ermöglichen

Andreas Christiansen

Chief Data Officer
Hamburg Commercial Bank

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• Nutzung der für DORA verbesserten CMDB und Erweiterung dieser um Daten/Informationsobjekte

• Unterstützung von Regulatorik (z. B. BCBS 239, RDARR, ESG-Reporting) durch klare Data Lineage, Zugriffskontrollen und Auditierbarkeit

• Beschleunigung von Business- und KI-Initiativen durch flexible Datenbereitstellung für Fachbereiche ohne Verzicht auf Governance und Sicherheit 

Martin Pscheidl

Senior Enterprise Architect
ServiceNow

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• Data Mesh vs. Data Fabric: Welche Architekturansätze setzen sich durch und wie kombinieren Banken zentrale Steuerung mit dezentralem Data Ownership?

• Self-Service, Datenprodukte und Kataloge: Wie gelingt der Spagat zwischen Nutzerfreundlichkeit, Governance und regulatorischer Nachvollziehbarkeit?

• KI-Readiness: Welche Architekturkomponenten sind entscheidend für den produktiven Einsatz von GenAI und Agentic AI?

• Integration von Cloud-First-Strategien mit Legacy- Systemen: Wie bauen Banken zukunftsfähige hybride Landschaften?

• Lessons Learned: Erfolgreiche Implementierungsbeispiele und nächste Evolutionsschritte für hybride Architekturen im Finanzsektor

Andreas Christiansen

Chief Data Officer
Hamburg Commercial Bank

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Florian Kinast

Head of Finance Data, Analytics and Operations
Raiffeisen Bank International

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• Integration von ESG-Kennzahlen in zentrale Datenhaushalte und bestehende Bankarchitekturen

• Sicherstellung von Verlässlichkeit, Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit der Daten – unter Anwendung bewährter Datenqualitätsprinzipien aus dem regulatorischen Umfeld

• Governance-Modelle zur klaren Rollenverteilung und kontinuierlichen Qualitätssicherung von ESGIndikatoren Reserviert für einen unserer Geschäftspartner

• Wie sich KI-gestützte Ansätze auf Marketingprozesse und Dialogsteuerung auswirken können

• Welche Implikationen hat dies auf die Organisation und Wertschöpfung

• Erfahrungen und Insights aus der Praxis der CRONBANK

Patrick Steiner

Bereichsleiter Digital Bancassurance
Cronbank AG

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• Einordnung von GenAI und LLMs in bestehende AI Assurance und Governance Frameworks

• GenAI spezifische Controls wie Prompt Governance, Human in the loop und Audit Logging

• Architektur und Betriebsmodelle für produktive, DORA konforme und skalierbare GenAI Systeme

• Vorgehen bei der umfassenden Metadatenerhebung über die gesamte Systemlandschaft und Lessons Learned aus zwei Jahren Umsetzung

• Aufbau eines Datenqualitäts-Frameworks: Definition von Anforderungen, Messung von Kontrollabdeckung und Integration in die Data Lineage

• Nutzung der Metadatenarbeit für Architekturverbesserungen und nachhaltige Governance im Risikodatenmanagement

Constantin Schröder

Data Governance Lead
Helaba-Landesbank Hessen-Thüringen

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• Aufbau eines strukturierten, wiederholbaren Prozesses zur Erfassung, Bearbeitung und Nachverfolgung von Datenqualitätsproblemen als Bestandteil des Data Governance Frameworks.

• Klare Rollen- und Verantwortlichkeitsmodelle für Data Stewards, Data Owners und Governance-Teams zur nachhaltigen Steuerung von Datenqualität.

• Etablierung eines transparenz- und effizienzorientierten Workflows, der Datenqualität messbar verbessert – auch in Organisationen, in denen Governance-Strukturen noch im Aufbau sind.

Alexander Kraft

Local Data Officer / Director
SMBC Bank EU AG

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• Datenqualität als Teil operativer Prozesse: Kontrolle, Validierung und Verantwortlichkeit entstehen bereits an der Quelle

• Prozessorientierter Governance-Ansatz: klare Zuordnung von Datenquellen, Zuständigkeiten und bereichsübergreifender Zusammenarbeit

• Flexibles Framework zur effizienten Integration neuer regulatorischer Anforderungen mit Fokus auf praktische Umsetzbarkeit und Nachhaltigkeit

Nadine Walch

Vice President - Data Governance Expert
UniCredit Bank GmbH

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• Design und Implementierung von Schnittstellen mit Linked Data

• Integrierte Modell Prüfung und Data Qualitätsvalidierung

• Semantische Verknüpfung zwischen divisionalen Modellen und Konzernmodell

Daniela Paulsen

Vice President Wealth Management, Head of Data Services Regions
UBS

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• Umstellung von einer rein Lineage-basierten Glossarpflege auf ein Top-down-Modell mit erwarteten Datenflüssen als Strukturgeber

• Sicherstellung von Konsistenz, Rückverfolgbarkeit und betriebswirtschaftlicher Nachvollziehbarkeit über den gesamten Datenfluss

• Integration des Glossars in Governance- und Qualitätsprozesse, um die Erfüllung regulatorischer Anforderungen (z. B. BCBS 239) nachhaltig zu unterstützen

• dentifikation von Datenbereichen und Aufbau eines zentralen Governance- Rahmens mit klaren Prozessen und Richtlinien.

• Implementierung eines Datenkatalogs, Festlegung von Qualitätsstandards, und Nutzung geeigneter Plattformen zur Effizienzsteigerung.

• Unterstützung von Data Owners, Priorisierung von Sicherheit und Datenschutz, sowie Förderung von Zusammenarbeit und Kommunikation

• Technische und organisatorische Voraussetzungen, um Multi-Agenten-Architekturen stabil in größerem Umfang zu betreiben

• Umgang mit Abhängigkeiten, Koordination und Schnittstellen zwischen Agenten in komplexen Geschäftsprozessen

• Skalierungsstrategien aus der Praxis: Monitoring, Steuerungslogik und Grenzen heutiger Agentenframeworks

Andreas Sunman

Head AI Execution & Enablement
UBS

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• Architecture of multi-agent credit-risk systems: orchestration, data-flow design, and human-in-theloop control

• Practical lessons from building a real-time credit-risk engine for SME financing

• The future of Agentic AI in risk modelling – transparency, governance, and regulatory alignment

Sidharth Sharma

Head of Credit
Rakuten Europe

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Die Anforderungen aus RDARR und BCBS 239 an technische Data Lineage stellen viele Institute weiterhin vor große Herausforderungen – insbesondere im Hinblick auf Nachvollziehbarkeit, Tooling, Data Ownership und Relevanzfilter. In diesem interaktiven Workshop diskutieren Banken, Aufsicht und gegebenenfalls Berater/ Tool-Anbieter gemeinsam konkrete Umsetzungshürden, Lösungsansätze und Prioritäten.

Teil 1 – Einstieg & Perspektivabgleich

• Vorstellung der regulatorischen Erwartungslage • Bankenseitige Perspektive: Welche Anforderungen sind realistisch umsetzbar, welche nicht?

• Ziel: Verständnis schaffen für die Differenz zwischen regulatorischer Intention und bankfachlicher Realität

Teil 2 – Umsetzungshürden & Lösungsansätze

• Diskussion über konkrete Herausforderungen:

• Technische Lineage vs. dokumentierte Lineage • Auswahl kritischer Daten

• Tracability & Governance entlang der Toolchain • Good Practices und Ansätze: Welche Modelle, Tools oder Zwischenlösungen funktionieren?

Teil 3 – Gemeinsame Reflexion & Ausblick

• Welche Form von Guidance, Austausch oder Standardisierung wäre hilfreich?

• Wie könnte ein kontinuierlicher Dialog zwischen Aufsicht und Banken gestaltet werden?

• Ziel: Herausarbeitung von Vorschlägen für praktikable nächste Schritte (z. B. Followup- Gespräch mit EDM Council, interne Pilotierungen, neue Rollenmodelle)

Diese Masterclass vermittelt praxisorientierte Einblicke in den Einsatz von Agentic AI im Finanzsektor – von der Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse bis hin zu neuen Anwendungsmodellen in Banking und Insurance. Teilnehmer:innen lernen, wie Agentic AI-Architekturen aufgebaut werden, welche regulatorischen Aspekte zu beachten sind und wo die größten Potenziale und Grenzen liegen. Schwerpunkte:

• Grundlagen und Funktionsweise von Agentic AI im Unterschied zu klassischer Generative AI

• Praxisbeispiele: Bonitätsprüfung, Transaktionsüberwachung, Schadensfallbearbeitung, ESG-Datenanalyse

• Architekturansätze für Integration, Orchestrierung und Governance von Agentic- Systemen

• Regulatorische Anforderungen (u. a. EU AI Act) und Compliance-Absicherung im agentischen Kontext • Change Management: Kulturwandel, Rollenveränderung und Mitarbeiterbefähigung bei KI-Einführung