Oliventi
Warum Modellrisiko hier im Mittelpunkt steht
Zahlen überzeugen nur, wenn ihre Bruchstellen sichtbar sind, deshalb verbindet Oliventi
analytische Tiefe mit nüchterner Governance und der Perspektive institutioneller
Anwender.
Modelle versprechen Klarheit, verzerren aber oft genau die Risiken, die sie bändigen sollen. Oliventi setzt deshalb nicht bei der nächsten Kennzahl an, sondern bei der Frage, wie quantitative Verfahren, Governance und Dokumentation zusammenspielen, wenn Märkte aus dem Raster fallen. Im Mittelpunkt stehen institutionelle Praktikerinnen und Praktiker, die bestehende Modelle nicht austauschen, sondern belastbarer machen wollen. Diskutiert werden Validierungslogiken, Szenarioanalysen, Datenqualitätsfragen und Eskalationswege, die sich im Alltag tatsächlich umsetzen lassen, ohne den Betrieb zu blockieren.
Transparente Modellentscheidungen
Fokus auf nachvollziehbare Modellentscheidungen, die interne Gremien, Aufsicht und Revision mit klaren Annahmen, Limiten und Grenzen versorgen, statt nur zusätzliche Kennzahlen zu produzieren.
Pragmatische Governance-Struktur
Verknüpfung von quantitativer Tiefe mit pragmatischen Prozessen, sodass Validierung, Monitoring und Backtesting nicht zu Parallelwelten werden, sondern ins Tagesgeschäft integriert bleiben.
Saubere Dokumentationspraxis
Konsequente Dokumentation von Annahmen, Datenwegen und Grenzen, um Diskussionen mit Prüfung, Aufsicht und internen Stakeholdern auf eine sachliche, belastbare Basis zu stellen.
Modellrisiko konkret denken
Wer Modellrisiko nicht nur spürt, sondern messen will, braucht sparringsstarke Gegenüber, strukturierte Reviews und klare Dokumentation, bevor die nächste Marktstressphase anklopft.
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Gründungsidee aus Praxisdiskussionen
Zu Beginn stand die nüchterne Beobachtung, dass viele Häuser zwar komplexe Modelle einsetzten, aber nur vage Vorstellungen von deren Grenzen hatten. Oliventi entstand aus Gesprächen zwischen Risikocontrolling, Forschung und Rechtsabteilung, die erkannten, dass Modellrisiko häufig erst im Nachhinein sichtbar wird. Der Fokus lag von Anfang an darauf, quantitative Verfahren, Governance und Dokumentation gemeinsam zu betrachten, statt sie in getrennten Silos zu belassen.
Erste institutionelle Projekte
In einem nächsten Schritt wurden erste Projekte mit Instituten umgesetzt, die interne Modelle bereits nutzten, aber ihre Rahmenwerke für Modellrisiko schärfen wollten. Die Erfahrungen aus Validierungen, Aufsichtsgesprächen und internen Revisionen flossen in ein strukturiertes Modellrisiko-Framework ein. Dieses verband quantitative Analysen mit klaren Rollen, Prozessen und Dokumentationsstandards, die sich in bestehenden Strukturen verankern ließen.
Systematische Mustererkennung
Mit der Zeit zeigte sich, dass viele Fragestellungen über einzelne Häuser hinausgingen. Oliventi begann, wiederkehrende Muster in Modellfehlern, Datenlücken und Governance-Schwächen systematisch zu dokumentieren. Daraus entstanden interne Vergleichsrahmen, mit denen Institute ihre eigenen Modelle, Prozesse und Berichte einordnen konnten, ohne dabei auf schematische Standardlösungen reduziert zu werden.
Weiterentwicklung des Ansatzes
Heute arbeitet Oliventi mit einem verfeinerten Modellrisiko-Ansatz, der kontinuierlich an regulatorische Entwicklungen und Markterfahrungen angepasst wird. Im Mittelpunkt stehen Vergleichstabellen, Szenarioanalysen und klare Dokumentationsleitlinien, die Häusern helfen, ihre Modelle und Governance-Strukturen nüchtern zu beurteilen. Der Anspruch bleibt, Modellrisiko weder zu dramatisieren noch zu verharmlosen, sondern transparent und strukturiert zu adressieren.
Werte hinter der Arbeit
Wer mit Modellen arbeitet, braucht mehr als Formeln: Oliventi setzt auf Klarheit,
Widerspruchstoleranz und eine konsequente Dokumentation der eigenen Unsicherheiten.
1
Radikale Transparenz im Rahmen
Transparenz bedeutet hier nicht, jede Formel im Detail offenzulegen, sondern Annahmen, Grenzen und Datenwege so zu beschreiben, dass Fachbereiche, Management und Aufsicht informierte Entscheidungen treffen können. Oliventi legt Wert darauf, dass Modellrisiko nicht in technischen Anhängen verschwindet, sondern im Zentrum der Diskussion steht. Nur wenn Unsicherheiten sichtbar sind, können Organisationen bewusst entscheiden, welches Risiko sie tragen wollen.
2
Rigorose, aber pragmatische Analyse
Rigoros zu arbeiten heißt, Modelle nicht wegen ihrer Eleganz zu bevorzugen, sondern sie an Stabilität, Robustheit und Verständlichkeit zu messen. Oliventi nutzt Vergleichsrechnungen, Szenarien und einfache Benchmarks, um komplexe Verfahren kritisch zu hinterfragen. Ziel ist kein theoretischer Idealzustand, sondern ein tragfähiges Gleichgewicht aus Genauigkeit, Ressourcenaufwand und praktischer Einsetzbarkeit in bestehenden Strukturen.
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Unabhängiger Blick auf Modelle
Unabhängigkeit zeigt sich in der Bereitschaft, auch unbequeme Ergebnisse zu benennen. Oliventi ist darauf ausgerichtet, Modellrahmen kritisch zu beleuchten, ohne Rücksicht auf interne Besitzstände. Das schließt ein, bestehende Praktiken zu würdigen, aber ebenso auf Brüche, Lücken und Fehlanreize hinzuweisen. Nur so entsteht ein Diskurs, in dem Modellrisiko ernst genommen wird, statt als formale Pflichtübung zu gelten.
4
Praxisorientierte Umsetzbarkeit
Praxisnähe bedeutet, Modellrisiko nicht als abstrakte Kategorie zu behandeln, sondern als Teil konkreter Entscheidungsprozesse. Oliventi achtet darauf, dass Empfehlungen sich in realistische Zeitpläne, Budgets und Ressourcen übersetzen lassen. Im Vordergrund stehen klare Prioritäten, einfache erste Schritte und eine verständliche Dokumentation, die den Alltag von Risikocontrolling, Fachbereichen und Management tatsächlich unterstützt.
Team mit Fokus auf Modellrisiko in der Praxis
Hinter Oliventi stehen Fachleute, die Modellrisiko nicht abstrakt diskutieren, sondern täglich mit Validierungen, Gremien und Aufsichtsfragen konfrontiert sind.
Dr. Markus Alexander Lehmann
Verantwortlicher für quantitative Modellrisiken und Governance-Strukturen
Integration von Markt- und Kreditrisikomodellen in konsistente Rahmenwerke
mit klaren Grenzen
Akademischer Hintergrund und Forschung
Promotion in Statistik mit Fokus auf Modellunsicherheit und Schätzfehler in Risikomessverfahren, Universität mit starkem Profil in Finanzmathematik und empirischer Ökonometrie
Als verantwortliche Person für quantitative Verfahren in verschiedenen Häusern hat Dr. Markus Lehmann erlebt, wie kleine Modellannahmen in Stressphasen plötzlich sichtbar werden. Sein Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von Markt- und Kreditrisikomodellen mit einer belastbaren Governance, die nicht nur in Konzeptpapieren existiert. Bei Oliventi bringt er Erfahrung aus internen Validierungen, Prüfungen und Aufsichtsgesprächen ein und übersetzt regulatorische Erwartungen in praktikable Modellrahmen.
Berufliche Stationen und Rollen
Großbank mit ausgeprägtem Kapitalmarktgeschäft
- Leitung Modellrisikosteuerung für Marktpreis- und
Liquiditätsrisiken
Regionales Institut mit Fokus auf Firmenkundengeschäft
- Verantwortlicher für Validierung interner Rating- und
Scoringverfahren
Fachliche Schwerpunkte und Stärken
Modellvalidierung
Stresstests planen
Risikoberichte strukturieren
+1
Arbeitsweisen und interne Rahmenkonzepte
Mehrstufige Modellvalidierung entlang des internen Modellrisiko-Frameworks
Vergleichsanalysen zwischen komplexen Verfahren und einfachen
Benchmark-Ansätzen
Szenario-basierte Governance-Bewertung mit klaren Entscheidungsregeln
Anerkannte Qualifikationen und Zulassungen
Zertifizierter Risikomanager mit Schwerpunkt auf quantitativen Methoden
und Modellvalidierung
Akkreditierung für interne Schulungskonzepte im Bereich
Risikocontrolling und Governance
Prof. Dr. Anna Katharina Keller
Wissenschaftliche Beraterin für Modellunsicherheit und empirische Risikomessung
Empirische Bewertung von Modellgüte, Stabilität und Datenqualität in
Risikomesssystemen
Akademischer Hintergrund und Forschung
Studium und Promotion in Volkswirtschaftslehre mit Ausrichtung auf empirische Kapitalmarktforschung, Forschungsstarke Universität mit internationalem Netzwerk im Bereich Finanzmärkte
Prof. Dr. Anna Keller verbindet akademische Forschung zu Modellunsicherheit mit der Praxis von Banken und Vermögensverwaltern. Sie hat zahlreiche Projekte begleitet, in denen historische Datenlücken, strukturelle Brüche und geänderte Geschäftsmodelle Modellrahmen auf die Probe gestellt haben. Bei Oliventi legt sie Wert darauf, dass theoretische Konzepte erst dann zählen, wenn sie in Entscheidungsprozessen tatsächlich angewandt werden und ihre Grenzen offen benannt sind.
Berufliche Stationen und Rollen
Universität mit finanzökonomischem Schwerpunkt
- Professorin für Finanzökonometrie und Risikomessung
Institute und Häuser mit Fokus auf Risikomanagement
- Externe Gutachterin für Modellvalidierung und Governance-Fragen
Fachliche Schwerpunkte und Stärken
Datenanalyse
Szenarien entwickeln
Modellgrenzen erklären
+1
Arbeitsweisen und interne Rahmenkonzepte
Vergleichende Modellstudien mit Fokus auf Robustheit und Stabilität
Strukturierte Szenarioentwicklung für extremere Marktbedingungen
Dokumentationsleitfäden für komplexe Risikomodelle
Anerkannte Qualifikationen und Zulassungen
Habilitation im Bereich Finanzökonometrie mit Schwerpunkt auf
Risikomodellen
Mitgliedschaft in Fachgremien zu Modellrisiko und regulatorischen
Standards
Jonas Michael Richter
Spezialist für operative Modellprozesse und Risikoreporting
Umsetzung von Modellrisikoanforderungen in praktikable Prozesse und
Berichtsformate
Akademischer Hintergrund und Forschung
Abschluss in Betriebswirtschaftslehre mit Vertiefung Finanzwirtschaft und Risikomanagement, Hochschule mit starkem Praxisbezug und Kooperationen zu Regionalbanken
Jonas Richter kommt aus der Praxis des Risikocontrollings und kennt die Spannungsfelder zwischen ambitionierten Modellansätzen und knappen Ressourcen. In früheren Rollen hat er Modelländerungen durch Gremien begleitet, Datenhaushalte konsolidiert und Reportingstrecken entschlackt. Bei Oliventi konzentriert er sich darauf, Modellrisikoansätze so zu strukturieren, dass operative Teams sie in ihren Alltag integrieren können, ohne zusätzliche Bürokratie zu erzeugen.
Berufliche Stationen und Rollen
Regionalbank mit heterogener Systemlandschaft
- Referent im Risikocontrolling mit Fokus auf Berichte und Limits
Finanzdienstleister mit wachsendem Projektportfolio
- Projektmanager für regulatorische Umsetzungsvorhaben
Fachliche Schwerpunkte und Stärken
Prozessdesign
Reporting strukturieren
Stakeholder abstimmen
Arbeitsweisen und interne Rahmenkonzepte
Prozesslandkarten für Modelllebenszyklen und Verantwortlichkeiten
Schrittweise Implementierung von Monitoring- und Limitkonzepten
Anerkannte Qualifikationen und Zulassungen
Zertifikat im bankaufsichtlichen Meldewesen mit Schwerpunkt
Risikokennzahlen
Weiterbildung in Projektmanagement für regulatorische
Umsetzungsprojekte
Sabine Elisabeth Vogt
Beraterin für regulatorische Rahmenbedingungen und Modell-Governance
Schnittstelle zwischen Aufsichtsrecht, interner Governance und praktischer
Modellnutzung
Akademischer Hintergrund und Forschung
Studium der Rechtswissenschaften mit Vertiefung im nationalen und europäischen Aufsichtsrecht, Juristische Fakultät mit Fokus auf Wirtschafts- und Finanzrecht
Sabine Vogt verbindet juristische Expertise mit einem tiefen Verständnis für die Arbeitsweise quantitativer Teams. Sie hat zahlreiche Richtlinien zu Modellnutzung, Datenzugriff und Dokumentationspflichten formuliert und in Häusern unterschiedlicher Größe verankert. Bei Oliventi achtet sie darauf, dass Modellrisikorahmen nicht nur fachlich stimmig, sondern auch mit regulatorischen Erwartungen und internen Richtlinien konsistent sind.
Berufliche Stationen und Rollen
Auf Finanzrecht spezialisierte Kanzlei
- Juristische Beraterin für Aufsichtsrecht und
Governance-Strukturen
Finanzinstitut mit komplexem Modellportfolio
- Inhouse Counsel für regulatorische Themen und
Richtlinienentwicklung
Fachliche Schwerpunkte und Stärken
Regelwerke auslegen
Richtlinien formulieren
Gremien beraten
Arbeitsweisen und interne Rahmenkonzepte
Analyse regulatorischer Texte mit Übertragung in klare Richtlinien
Bewertung von Modellnutzung aus Governance- und Haftungsperspektive
Anerkannte Qualifikationen und Zulassungen
Zulassung als Volljuristin mit Schwerpunkt Finanzmarkt- und
Aufsichtsrecht
Weiterbildung im Bereich Datenschutz und Governance in
Finanzinstituten
1
Klare Modellgrenzen
Modelle reduzieren Komplexität, verschieben aber zugleich Unsicherheit in Annahmen, Daten und Kalibrierung. Daher betrachtet Oliventi jede Kennzahl im Kontext eines klar definierten Gültigkeitsbereichs und einer expliziten Fehlerkultur. Im Vordergrund steht die Frage, wie Modellgrenzen früh erkannt und kommuniziert werden, bevor sie sich in unerwarteten Verlusten oder Fehleinschätzungen materialisieren.
2
Governance vor Glanz
Rechenleistung und Datenfülle verführen dazu, Governance als nachgelagerten Formalismus zu sehen. Oliventi setzt dagegen auf strukturierte Entscheidungswege, in denen Modellverantwortliche, Risikocontrolling und Management konkrete Schwellen, Override-Regeln und Eskalationspfade vereinbaren, statt sich hinter komplexen Formeln zu verstecken.
3
Einfachheit als Gegengewicht
Selbst ausgefeilte Verfahren bleiben auf historische Daten und vereinfachende Annahmen angewiesen. Oliventi plädiert deshalb für systematische Gegenchecks mit einfachen Heuristiken, Plausibilitätsbändern und Stresstests, um zu verhindern, dass scheinbar präzise Outputs über strukturelle Unsicherheiten hinwegtäuschen.
4
Realistische Weiterentwicklung
Keine Organisation startet auf der sprichwörtlichen grünen Wiese. Oliventi betrachtet bestehende Modelle, Prozesse und Datenlandschaften als Ausgangspunkt und entwickelt schrittweise Anpassungen, die mit begrenzten Ressourcen umsetzbar bleiben, ohne die regulatorischen Erwartungen an Modellrisiko aus den Augen zu verlieren.
Vom Gefühl zur Struktur
Wer Modellrisiko bislang eher intuitiv behandelte, erlebt, wie strukturierte Analysen, klare Grenzen und belastbare Dokumentation den internen Diskurs deutlich versachlichen.
Martin Schulz
Leiter Risiko, Regionalbank
Intransparente Modellkennzahlen im Ausschuss
Ausgangslage
Vorher dominierten uneinheitliche Modellannahmen und schwer nachvollziehbare Kennzahlen die Diskussion, was zu Verzögerungen, Rückfragen und Unsicherheit in den Entscheidungsgremien führte.
Ergebnis
Modellentscheidungen werden heute mit klaren Annahmen, dokumentierten Grenzen und strukturierten Stresstests in den Ausschüssen diskutiert, statt auf Bauchgefühl und Einzelmeinungen zu beruhen.
Veränderung
+strafferSitzungen
Zentrale Effekte:
Weniger Nachfragen
Klare Annahmen
Bessere Protokolle
"Im Risikokomitee war lange unklar, welche Annahmen hinter den Modellen stehen und wie stabil die Ergebnisse wirklich sind. Die strukturierte Aufbereitung von Modellgrenzen, Szenarien und einfachen Vergleichsrechnungen hat die Diskussion spürbar verändert. Entscheidungen basieren nun auf nachvollziehbaren Annahmen, statt auf impliziten Hoffnungen, auch wenn weiterhin bewusst mit Unsicherheiten gelebt werden muss."
Zeitraum der Umstellung mehrere Monate
Laura König
Head Risk, Finanzhaus
Uneinheitliche Modellnutzung im Haus
Ausgangslage
Zuvor arbeitete jeder Bereich mit eigenen Modellregeln, unklaren Freigabeprozessen und informellen Ausnahmen, was die interne Kontrolle von Risiken erheblich erschwerte.
Ergebnis
Heute existiert ein abgestimmter Rahmen, der Modellnutzung, Overrides und Eskalationswege präzise beschreibt und von Fachbereich, Risiko und Revision gemeinsam getragen wird.
Veränderung
+harmonisiertRichtlinien
Zentrale Effekte:
Einheitliche Regeln
Weniger Konflikte
"Die größte Herausforderung war nicht die Berechnung selbst, sondern die Vielzahl unterschiedlicher Auslegungen im Haus. Durch den gemeinsamen Rahmen für Modellrisiko, inklusive klarer Dokumentations- und Eskalationsregeln, wurden Konflikte reduziert. Es gibt weiterhin Diskussionen, aber sie verlaufen strukturierter und auf Basis nachvollziehbarer Kriterien, was die Zusammenarbeit deutlich stabilisiert."
Zeitraum der Umstellung ein Jahr
Stefan Weber
CRO Bereich, Institut
Unsichtbare Modellunsicherheit im Reporting
Ausgangslage
Früher wurden Modellreports vor allem als Sammlung technischer Kennzahlen wahrgenommen, während Unsicherheiten und Annahmen nur in Fußnoten oder gar nicht sichtbar waren.
Ergebnis
Das Management erhält nun Berichte, die Modellunsicherheit, Datenlücken und Stresstestergebnisse explizit ausweisen und damit bewusste Entscheidungen über Risikoakzeptanz ermöglichen.
Veränderung
+präziserBerichte
Zentrale Effekte:
Mehr Transparenz
Klarere Risiken
Besserer Dialog
"Modelle wurden lange als präzise, aber schwer erklärbare Werkzeuge wahrgenommen. Die konsequente Darstellung von Unsicherheiten, Sensitivitäten und alternativen Szenarien im Reporting hat das verändert. Entscheidungen basieren nun auf einem differenzierteren Bild, auch wenn das bedeutet, häufiger mit Bandbreiten statt mit einer scheinbar exakten Zahl zu arbeiten."
Zeitraum der Umstellung wenige Quartale