Die Daten-Governance im Rahmen von Data Risk & Privacy (DRP) bildet die grundlegende Säule für das Management von Datenlebenszyklen, mit dem Ziel, die Verfügbarkeit, Nützlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten zu gewährleisten. Dieser systematische Ansatz umfasst die Festlegung klarer Rollen und Verantwortlichkeiten—wie Dateninhaber, Datenverwalter und Governance-Kommissionen—sowie die Formulierung von Richtlinienrahmen, Standards und betrieblichen Verfahren. Durch die Definition von Prozessen für Metadaten-Management, Datenklassifizierung sowie für das Master- und Referenzdatenmanagement entsteht ein optimiertes Ökosystem, in dem Daten als wertvolles Asset genutzt werden können. Im Kontext des Fraud-Managements trägt ein robustes Data-Governance-Rahmenwerk dazu bei, Abweichungen und Manipulationen zu verhindern, wodurch Organisationen sowohl vor direkten als auch indirekten Folgen von finanzieller Fehlverwaltung, Betrug, Bestechung, Geldwäsche und Verstößen gegen internationale Sanktionen geschützt werden.
Finanzielle Fehlverwaltung
Die Kontrolle finanzieller Fehlverwaltung erfordert, dass Datenqualitätsstandards und -kontrollen in allen Phasen des finanziellen Berichtswesens strikt eingehalten werden. Ein Datenqualitätsmanagementprogramm implementiert regelmäßige Validierungen der Vollständigkeit, Richtigkeit, Konsistenz und Aktualität von Finanzdatensätzen. Automatisierte Regeln für die Rekonziliation zwischen Quell- und Zielsystemen erkennen Diskrepanzen, während Daten-Linien-Lösungen die Herkunft jedes Datensatzes bis auf Spaltenebene zurückverfolgen. Zugriffsrechte werden gemäß den Prinzipien der „geringsten Privilegien“ eingerichtet, während die Segregation von Aufgaben (SoD) verhindert, dass ein einzelner Akteur kritische Operationen ohne die Kontrolle von Kollegen ausführt. Periodische Audits von Data-Governance-Prozessen, kombiniert mit Richtlinien-Compliance-Berichten, minimieren die Wahrscheinlichkeit, dass fehlerhafte Finanzdaten in Jahresabschlüsse gelangen.
Betrug
Im Bereich der Betrugsbekämpfung ermöglicht die Daten-Governance die schnelle Erkennung und effektive Bearbeitung von Anomalien in Datensätzen. Datenkataloge und Metadaten-Repositories bieten eine einheitliche Übersicht über alle Datenflüsse und -definitionen, sodass Anomalien in Kunden- oder Transaktionsdaten sofort erkannt werden können. Rollen und Verantwortlichkeiten sind in Dokumenten der Governance festgelegt, wobei Datenverwalter für regelmäßige Überprüfungen kritischer Datensätze verantwortlich sind. Echtzeit-Warnmeldungen, die auf Geschäftsregeln basieren und mit automatisierten Workflows verbunden sind, stellen sicher, dass verdächtige Datensätze—wie doppelte Zahlungen oder ungewöhnliche Kundenprofile—sofort zur weiteren Untersuchung abgefangen werden. Durch die Integration eines zentralen Data-Governance-Tools mit Betrugserkennungsplattformen entsteht eine Synergie zwischen Prozess- und Datenmanagement.
Bestechung
Bestechungsrisiken werden durch die Aufnahme von Antikorruptionsbestimmungen in die Daten-Governance-Richtlinien, verbunden mit strengen Zugriffskontrollen und automatisierten Compliance-Prüfungen, gemindert. Die Lieferantenstammdaten werden mit Due-Diligence-Informationen, wie Eigentümerstrukturen und PEP-Status, angereichert und regelmäßig mit externen Quellen überprüft. Policy-as-Code-Frameworks sorgen für durchsetzbare Regeln bei der Erstellung und Änderung von Lieferantendaten, wobei Änderungen erst nach gültigen Kontrollen und digitaler Unterschrift von autorisierten Personen aktiviert werden. Audit-Trails erfassen jede Änderung unveränderlich, einschließlich Zeitstempel, Akteur und Motivation, sodass geheime Preisabsprachen oder Rechnungsmanipulationen durch bestochene Insider sofort aufgedeckt werden.
Geldwäsche
Die Daten-Governance unterstützt Anti-Geldwäsche-Prozesse, indem sie Datenqualitäts- und Klassifizierungsstandards für Transaktions- und Kundendaten definiert. Kundenidentifikationen und Transaktionshistorien werden über das Prinzip des „Golden Record“ miteinander verknüpft, sodass ein einheitliches und vollständiges Datenmodell entsteht, das unerwünschte Segmentierungen vermeidet. Fortgeschrittene Daten-Linien-Lösungen verfolgen Transaktionsflüsse von der Initiierung bis zum Abschluss, sodass Tarnversuche (Strukturierung) oder Layering-Strategien deutlich sichtbar werden. Automatisch generierte Risikobewertungen werden als Metadaten gespeichert und mit regelmäßigen Dashboards zur Datenqualität kombiniert, sodass Governance-Teams die Wirksamkeit der Anti-Geldwäsche-Maßnahmen kontinuierlich bewerten können.
Korruption
Der Kampf gegen Korruption wird durch eine strikte Governance von Politik- und Entscheidungsdaten verstärkt. Die Governance-Prozesse beinhalten das Versionsmanagement von politischen Dokumenten, digitale Unterschriften und rollenbasierte Genehmigungsworkflows für Änderungen. Integritätsprüfungen von Metadaten und Dateihashes gewährleisten, dass Dokumente nicht heimlich geändert wurden. Ein zentraler Repository für Richtlinien mit nachvollziehbaren Änderungsprotokollen ermöglicht es, zu sehen, wer welche Änderungen vorgenommen hat und mit welcher Autorisierung. Cross-Domain-Analysen, bei denen Daten aus den Bereichen Recht, Compliance und Finanzen zusammengeführt werden, bieten den Governance-Teams eine vollständige Übersicht, um korrupte Muster—wie die Bevorzugung bestimmter Parteien—zu erkennen und zu melden.
Verstöße gegen internationale Sanktionen
Die Daten-Governance trägt zur Einhaltung von Sanktionen bei, indem Sanktionslisten und Watchlists in die Stammdaten integriert und in Echtzeit mit externen Quellen synchronisiert werden. Policy-as-Code-Mechanismen, die in Daten-Pipelines eingebaut sind, verhindern, dass Daten von sanktionierten Entitäten in primäre oder abgeleitete Datensätze gelangen. Prozesse zur Identitätsauflösung verknüpfen Entitäten mit allen bekannten Alias-Namen und Strukturen, sodass verborgene Beziehungen zu sanktionierten Parteien sofort sichtbar werden. Automatisierte Compliance-Audits überprüfen regelmäßig alle Datenentitäten in Übereinstimmung mit aktuellen Sanktionsregeln und erzeugen Berichte für Aufsichtsbehörden, sodass Verstöße frühzeitig erkannt und korrigiert werden.
