Fragestellungen rund um Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG) sind auf der Vorstandsagenda der Banken in den letzten Jahren immer weiter nach oben gerückt. Um ihre Nachhaltigkeitsbemühungen möglichst effektiv voranzutreiben, sind sie jedoch auf ebenso detaillierte wie verlässliche Informationen angewiesen. Gleichzeitig werden die regulatorischen Anforderungen zunehmend anspruchsvoller.

ESG-Daten – zu Themen wie Treibhausgasemissionen über potenzielle Gender-Pay-Gaps bis hin zum Risikomanagement – haben sich daher zu maßgeblichen Indikatoren für die finanzielle Leistungsfähigkeit, Resilienz und Nachhaltigkeit eines Unternehmens entwickelt. Führungskräften und Investoren dienen sie oft als Grundlage, um richtungsweisende strategische Entscheidungen zu treffen. Nicht zuletzt geben ESG-Daten auch der breiteren Öffentlichkeit Einblicke in die Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung der Unternehmen.

ESG-Datenstrategien oft lückenhaft

Viele Banken sind bereits im Begriff, spezifische ESG-Strategien zu entwickeln und zu implementieren. Sie sollen deren Maßnahmen in puncto Umwelt, Soziales und Unternehmensführung bündeln und Kriterien definieren, um Erfolge langfristig zu verankern. Den Knotenpunkt eines holistischen Nachhaltigkeitsansatz bildet dabei eine ESG-Datenstrategie, die die einzelnen Informationsfäden zusammenführt und koordiniert.

Doch bei einigen Kreditinstituten gestaltet sich die Erfassung und Integration von ESG-Daten in ihre Geschäftsstrategie und -berichterstattung noch als schwierig. Im schlechtesten Fall kann dies zu einer ungenauen oder unvollständigen Darstellung und Steuerung ihrer ESG-Performance führen. Zu den häufig anzutreffenden Hürden zählen unter anderem:

• mangelnde Abstimmung, was interne Verantwortlichkeiten und die Bereitstellung bereichsübergreifender Daten betreffen
• fehlende Anreize für die Privat- und Firmenkundschaft zur Mitarbeit
• Singularität von Projekten, wie etwa das Reporting der EU-Taxonomie oder der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD)
• Unklarheit über Auswahl und Gewichtung der Datenquellen, beispielweise hinsichtlich intern erhobener Informationen zu eigenen Aktivitäten oder Prozessen vs. durch externe Provider zur Verfügung gestellte Informationen
• Schwierigkeiten bei der Angleichung der Datentypen und beim Universalzugriff auf den Speicherungsort

Künftig werden darüber hinaus umfangreichere Berichtstandards im Zuge der CSRD und der damit einhergehenden, sich ausweitenden Konkretisierungen erwartet. Belief sich der Informationsbedarf auf ehemals rund 50 bis 70 explizite Datenpunkte, kann er sich heute auf etwa 1.500 oder – je nach Auslegung und Definition – sogar auf bis zu deutlich über 9.000 Fundamentaldatenpunkte erhöhen.

Mehr Transparenz als Ziel

Eine vollintegrierte ESG-Datenstrategie kann Abhilfe schaffen, indem sie dazu beiträgt, die Nachhaltigkeitsinformationen über die gesamte Organisation hinweg präzise darzustellen und nachvollziehbar zu machen. Gleichzeitig ist sie in der Lage, einen größeren operativen Nutzen für das Unternehmen zu generieren.

Zu den Eckpfeilern einer solchen Strategie gehört es, Transparenz in Bezug auf Einzelprojekte – etwa den Erfolg nachhaltiger Produkte oder die Umsetzung regulatorischer Vorgaben – zu schaffen. So wird mittels einer Data Map visualisiert, wie die Informationen aus verschiedenen Eingabemasken oder Projekten in einzelne Anwendungen, wie etwa einen Emissionsrechner, fließen. Diese Visualisierung kann eine strategische Klammer um alle relevanten ESG-Daten bilden.

Erfolgsfaktoren einer ESG-Datenstrategie

Nach Bain-Erfahrungen aus zahlreichen Kundenprojekten sind für Banken fünf Punkte entscheidend, um eine erfolgreiche ESG-Datenstrategie zu weben:

1. Abnehmeragnostische Datennutzung gewährleisten. Die IT-Architektur muss allen Fachbereichen im Unternehmen ermöglichen, die erhobenen ESG-Daten möglichst effektiv und somit barrierefrei zu nutzen. Das gilt sowohl für Themen wie das Produktmarketing als auch für das Risikomanagement, beispielsweise beim Reporting von Treibhausgasen.
2. Kundenkontakt und Partnerstrategien ausbalancieren. Mittels einer Kundenschnittstelle und der gezielten Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartnern, wie etwa Versicherern, können eventuell bestehende Informationslücken mit externen Daten geschlossen werden. Dabei sollten die Anforderungen klar durch konkrete Anwendungsfälle definiert sein.
3. Mehrwerte für Kundschaft kommunizieren. Die Kundenschnittstelle ist möglichst benutzerfreundlich zu gestalten. Das erhöht die Datenteilbereitschaft gerade kleinerer, gewerblicher Kunden, die von der Berichtspflicht befreit sind und nicht mit solchen Anforderungen vertraut sind. Dabei sollte der Fokus stets auf dem Kundennutzen liegen, den ein individualisiertes ESG-Profil mit sich bringt. Für kleine und mittlere Firmenkunden bedeutet dies etwa, konkret über Einsparpotenziale wie Energiekostenreduktion oder Wasserverbrauchsoptimierung nachzudenken und diese zu kommunizieren.
4. Auf neue Technologien setzen. Effiziente Datenströme erfordern möglichst durchgehend automatisierte Prozesse. Insbesondere die Integration innovativer Technologien rund um Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) an der Kundenschnittstelle sowie im Backoffice trägt dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit von ESG-Datenprojekten zu verbessern.
5. Zielbild definieren und Prozesse optimieren. Für eine erfolgreiche ESG-Datenstrategie ist es notwendig, von Beginn an eindeutige fachliche und technische Zielbilder zu definieren sowie robuste Datenmanagement- und Governance-Prozesse zu etablieren, die die Verantwortlichkeit für die Daten sowie deren Bereitstellung und Pflege regeln.

Intelligent umgesetzt, kann eine ESG-Datenstrategie Banken so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Denn sie verbessert die Entscheidungsfindung, stärkt das Risikomanagement, fördert die Transparenz fördert, steigert die Attraktivität für Investoren – und trägt somit zur langfristigen Wertschöpfung des Unternehmens bei.