Eine Bank, ein Versicherer oder ein Vermögensverwalter hat relativ wenig eigenen operativen Ausstoß. Büros, Fuhrpark, Energieverbrauch: das ist vorhanden, aber es wiegt in den meisten Fällen nicht auf gegen das, was über das Portfolio hereinkommt. Das Verhältnis liegt hier fast umgekehrt zu dem, was ein Produktionsunternehmen kennt: Der größte Teil der relevanten Nachhaltigkeitsdaten entsteht nicht innerhalb der eigenen Mauern, sondern bei den Parteien, in die investiert wird, an die Kredite vergeben werden oder die versichert werden. Dieser Unterschied bestimmt, wo Sie suchen müssen, und er erklärt, warum ein Ansatz, der für eine Fabrik funktioniert, hier nicht ohne Anpassung übernommen werden kann.
Die Daten über den eigenen Fußabdruck sind in der Regel am einfachsten zu finden. Das Facility Management hat Energie- und Wasserverbrauch von Bürogebäuden, HR hat Reisedaten und Pendelverkehr, der Einkauf hat Verträge mit Lieferanten von Büromaterial, Catering und IT-Dienstleistungen. Dieser Teil des Datenpunktregisters ist vergleichbar mit dem, was jedes Dienstleistungsunternehmen führt. Die Herausforderung liegt nicht in der Komplexität dieser Daten, sondern in der Aufmerksamkeit, die ihnen gewidmet wird: Da sie im Vergleich zur Portfolio-Wirkung relativ klein sind, wird die Eigentümerschaft hier oft lockerer gehandhabt, als sie sein sollte.
Der größte Teil der relevanten Nachhaltigkeitsdaten liegt in den Finanzprodukten selbst: Kredite, Investitionen, versicherte Risiken, verwaltetes Vermögen. Für jede Gegenpartei muss ermittelt werden, welcher Ausstoß, welches Klimarisiko oder welcher andere Nachhaltigkeitsindikator damit verbunden ist. Diese Daten kommen aus verschiedenen Richtungen: Berichte der Gegenpartei selbst, Daten von externen Anbietern, die Schätzungen liefern, wo direkte Daten fehlen, und interne Modelle, die diese Quellen zu einer Zahl pro Position oder pro Kredit kombinieren.
Die Quellen sind also selten eigene Systeme. Ein Kreditsystem hält fest, wer Geld geliehen hat und unter welchen Bedingungen, nicht welchen Ausstoß dieser Kunde verursacht. Ein Portfoliomanagementsystem hält Positionen und Bewertungen fest, nicht die Klimarisiken, die mit diesen Positionen verbunden sind. Die Nachhaltigkeitskennzahlen werden häufig in einem separaten Prozess berechnet und später mit den Finanzdaten verknüpft, was bedeutet, dass die Verknüpfung selbst ein anfälliger Punkt ist: Ändert eine Gegenpartei Namen, Struktur oder Berichtsjahr, kann die Verknüpfung brechen, ohne dass dies sofort auffällt.
Da nicht jede Gegenpartei selbst gute Nachhaltigkeitskennzahlen veröffentlicht, wird in großem Umfang auf externe Datenlieferanten zurückgegriffen, die Schätzungen, Scores oder Ratings anbieten. Das ist eine praktische Lösung, aber sie verschiebt das Problem nicht weg, sie fügt ein zusätzliches Glied hinzu. Für jeden Datenpunkt, der von einem externen Lieferanten kommt, muss weiterhin festgehalten werden: welche Methode verwendet wurde, welche Annahmen getroffen wurden, wie alt die Zahl ist, und was passiert, wenn zwei Lieferanten eine unterschiedliche Schätzung für dieselbe Gegenpartei liefern. Ohne diese Dokumentation entsteht ein Bericht, der überzeugend aussieht, aber im Hintergrund auf Zahlen basiert, deren Herkunft niemand mehr nachvollziehen kann.
Innerhalb eines Finanzinstituts bestehen häufig mehrere Business Units, die teilweise dieselbe Gegenpartei oder denselben zugrunde liegenden Datenpunkt verwenden: Eine Bank, die sowohl Kreditvergabe als auch Vermögensverwaltung betreibt, kann für denselben Kunden zweimal eine Ausstoßzahl anfordern oder berechnen, über verschiedene Abteilungen und verschiedene Lieferanten. Wer ermittelt, wo ein Datenpunkt bereits bei mehreren Business Units besteht, verhindert, dass dieselbe Frage zweimal separat beantwortet wird, mit zwei möglicherweise unterschiedlichen Ergebnissen. Das ist nicht nur eine Effizienzfrage, es ist auch eine Konsistenzfrage: Eine Gegenpartei kann nicht im einen Bericht ein anderes Klimarisiko haben als im anderen, ohne dass dafür eine Erklärung vorliegt.
Die Methode, ein Datenpunktregister aufzubauen, Quellen zurückzuverfolgen und Eigentümerschaft zuzuweisen, unterscheidet sich nicht grundlegend von dem, was in dem Energiesektor, dem Immobiliensektor oder dem Bausektor erforderlich ist. Was sich unterscheidet, ist, wo der Schwerpunkt liegt: Bei diesen Sektoren liegt der größte Teil der Daten im eigenen Betrieb oder in der direkten Zulieferkette, bei Finanzdienstleistungen liegt der größte Teil bei Dritten, über die Sie keine direkte operative Kontrolle haben. Das ändert nicht die Struktur der Arbeit, aber wohl die Frage, wer für was verantwortlich gehalten werden kann, und welche Datenpunkte überhaupt in Reichweite liegen, um verwaltet zu werden. Bevor Sie diese Frage beantworten, ist es sinnvoll, klarzustellen, welche Datenpunkte wirklich benötigt werden, wenn mehrere Business Units beteiligt sind, damit das Register nicht mit Zahlen wächst, die niemand konsultiert.
Sobald klar ist, welche Datenpunkte es gibt, woher sie stammen und wer sie verwaltet, entsteht eine nächste Frage: wie viel der Arbeit, diese Datenpunkte zu sammeln, zu prüfen und zu aktualisieren, noch Handarbeit erfordert, und welcher Teil repetitiv genug ist, um einem System überlassen zu werden. FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Teil der Arbeit von KI übernommen werden kann, basierend auf den Aufgaben, die aus dem Datenpunktregister hervorgehen, nicht auf einer vorherigen Schätzung.
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