Ein Beitrag von
Andreas Wegmann & AI friends
Veröffentlicht am
04.08.2026
Aktualisiert am
05.08.2026
Lesezeit
3 min
Die EU steht in dem Ruf gerne Daten von Unternehmen für Statistiken abzufragen. Bei Banken und Finanzdienstleistern in Deutschland werden z.B. via Bundesbank Zahlungsverkehrsdaten zu Statistikzwecken erhoben (Stichwort ZV Statistik).
Darüber hinaus gibt es die
- BSI (Bilanzstatistik der monetären Finanzinstitute)
- MIR (MFI-Zinsstatistik)
- SHS-S (Statistik über Wertpapierbestände – Sektormodul)
- AnaCredit (Analytische Kreditdaten)
Genau diese Meldepflichten werden 2027 neu geregelt.
Integrated Reporting Framework (IReF)
Das künftige IReF der EZB soll die statistischen Meldepflichten für Finanzinstitute im Euroraum grundlegend harmonisiert. Ziel ist es, die hohe Berichtslast und die Fragmentierung durch heterogene nationale Meldesysteme abzubauen. Das IReF ersetzt die bisherigen Vorgaben für Balance Sheet Items (BSI), MFI Interest Rates (MIR), Securities Holdings Statistics (SHS) sowie das Kreditregister AnaCredit. Es vollzieht einen Paradigmenwechsel von traditionellen, aggregierten Vorlagen (Template-based Reporting) hin zur Bereitstellung granularer Einzelgeschäftsdaten (Data-based Reporting), gemäß dem Prinzip „Collect once, use many times“.
Datenmodellierung und Normalisierung
Ein methodischer Kernaspekt des IReF-Datenmodells ist die Normalisierung. Wie vorgegebenen Datenbankschemata verdeutlichen, wird eine redundanzbehaftete flache Tabelle („Flat Table“), in der Schuldnerstammdaten wie der ESA-Sektor oder das Land für jeden Kredit wiederholt werden, systematisch in zwei separate, normalisierte Tabellen aufgeteilt:
- Eine Instrumenten-Tabelle zur Erfassung granularer Kredit- und Wertpapierdaten.
- Eine Gegenparteien-Tabelle zur Speicherung eindeutiger Identifikatoren und Stammdaten der Akteure.
Diese Struktur eliminiert Speicherredundanzen und erhöht die Datenkonsistenz. Ergänzend erfasst eine separate Event-Tabelle Transaktionsereignisse und Zahlungsströme wie Kupons oder Aktiensplits direkt an der Quelle.
Integration länderspezifischer Anforderungen (CSRs)
Trotz Standardisierung verbleiben länderspezifische Besonderheiten (Country-Specific Requirements – CSRs), beispielsweise für nationale Kreditregister. Das Konzept des Extended Technical Layer (ExTL) sieht hierfür zwei Integrationsszenarien vor:- Szenario 1 (Komplementäre Berichte): Nationale Zentralbanken erheben länderspezifische Zusatzvariablen separat über komplementäre Meldewege.
- Szenario 2 (Erweiterte gemeinsame Schicht): Optionale nationale Anforderungen (z. B. engere Laufzeitbänder) werden direkt in das harmonisierte technische Datenmodell integriert. Banken können standardmäßig mehr Daten liefern, um Meldeprozesse für Auslandsfilialen und Tochtergesellschaften konzernweit zu zentralisieren.
Das Daten-Ökosystem: BIRD, JBRC und DPM Alliance
Das optionale, quelloffene Übersetzungswerkzeug BIRD (Banks‘ Integrated Reporting Dictionary) unterstützt die Institute bei der Datenextraktion. Es überführt die Rohdaten stufenweise vom Logical Data Model (LDM) und dem Input Layer (IL) in das meldefertige IReF-Format (Reference Output Layer, ROL). Die semantische Harmonisierung und Definition einheitlicher Begriffe wird durch das im März 2024 gegründete Joint Bank Reporting Committee (JBRC) gesteuert. Dieses wird technisch durch die EBA-ECB-EIOPA Data Point Model (DPM) Alliance flankiert, die mit dem Metadatenmodell DPM 2.1 die Interoperabilität der Wörterbücher sichert.
Technologische Transformation und Datenqualität
Die immense granulare Datenflut erfordert eine Modernisierung der IT-Infrastrukturen. Hierbei setzt das Eurosystem auf das ressourcensparende Übertragungsformat XBRL-CSV, welches Datenmengen auf unter 10 % klassischer XML-Formate komprimiert. Das Datenqualitätsmanagement (DQM) muss vollständig automatisiert an den Beginn der Prozesskette verlagert werden; eine manuelle nachträgliche Korrektur ist unter IReF technisch unmöglich.
Wenn Sie Fragen zu IReF haben oder technische Unterstützung suchen, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.
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