Asset Management und Reporting

Liquidity-Stresstest-Report — ESMA Guidelines 2020/796

anymize entfernt Mandant, KVG und Anlegerliste aus dem Liquidity-Stresstest-Input, bevor er an GPT, Claude oder Gemini geht. So liefern Sie den ESMA-2020/796-konformen Liquidity-Stresstest-Report-Erstentwurf (Asset-Liquiditätsklassen, Liability-Szenarien, Asset-Liability-Mismatch, LRM-Tools) in 1–2 Stunden statt sechs bis vierzehn — mit 100%-Verifikation der Stresstest-Modellierung gegen das Risk-System.

Schwierigkeit: Spezialist · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:

Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

KI im Asset Management und Mandatsreporting

ESMA Guidelines on Liquidity Stress Testing (ESMA34-39-897, anwendbar seit 16.07.2020) verlangen mindestens jährlich Liquidity-Stress-Tests für UCITS und AIFs. Inhalt: Asset-Liquiditätsklassen-Modellierung, Liability-Stress-Szenarien (Rücknahme-Spitzen), Liquidity-Coverage-Ratio, Liquidity Risk Management Tools (Side-Pockets, Gates, Swing-Pricing). Strukturierter Bericht — KI-Drafting wertvoll für den Narrativ-Teil.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
Risiko-Manager KVG; Liquiditäts-Officer; Compliance Officer KVG.
Seniorität
Senior Risk oder Liquiditäts-Officer; Junior-Support via KI.
Kanzleigröße
Alle KVGs mit OGAW oder AIF; besonders relevant bei Renten-OGAWs mit HY-Anteil und Immobilien-Sondervermögen.
Spezifische Kontexte
Renten-OGAWs mit HY-Anteil; Immobilien-Sondervermögen (KAGB § 80b); Hedge-Fonds-ähnliche AIFs; Private-Debt-AIFs.
03

Die Situation in der Kanzlei

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Der Liquidity-Stresstest-Report umfasst 8–18 Seiten je Fonds. Inhalt: Asset-Liquiditätsmodell (Time-to-Liquidate), Liability-Szenarien (Rücknahme-Spitzen historisch + hypothetisch), Asset-Liability-Mismatch, LRM-Tools-Bewertung. Manuelle Erstellung 6–14 h. anymize hält Mandant und Anlegerliste aus dem KI-Kontext; nach der KI-Antwort identifiziert anymize zurück. Halluzinierte Liquiditätsklassen oder LRM-Tool-Bewertungen sind aufsichtsrechtlich kritisch — MIT-Sert dokumentiert Halluzinationsverluste in Risk-Domain.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Report

3–7 h

Frontier-KI strukturiert den Narrativ-Teil in 1–2 Stunden; Stresstest-Modellierung läuft extern im Risk-System.

Strukturierter Output

5 Sub-Sections

Asset-Liquiditätsklassen, Liability-Szenarien, Asset-Liability-Mismatch, LRM-Tools-Status, Liquidity-Risk-Rating.

Vertraulichkeit

strukturell

anymize entfernt Mandant, KVG, AuM und Anlegerliste vor dem KI-Aufruf.

Erkennungsrate

>95 %

Dreifach geprüft.

05

So gehen Sie vor

In 5 Schritten zum Antrag

1

Liquidity-Stresstest aus dem Risk-System ausführen: Asset-Side (Time-to-Liquidate je Bucket) und Liability-Side (historische Rücknahme-Spitzen + hypothetische Szenarien).

Sie + Risk-System (SimCorp Dimension, Aladdin Risk)

Datenbasis aus dem Modell

2

Klasse-Entscheidung: Mandant + Anlegerliste = Klasse A.

Sie

§ 43 KWG · DSGVO bei Anlegerlisten

3

anymize anonymisiert Mandant, KVG, AuM und Anlegerstruktur (Top-3-Anleger-Anteile); Spot-Check.

anymize + Sie

§ 43 KWG · DSGVO Art. 28

4

Frontier-KI erstellt ESMA-2020/796-konformen Stresstest-Report mit Asset-Liquiditätsklassen-Tabelle, Liability-Szenarien-Tabelle (2008/2020-Replay + hypothetisch), Asset-Liability-Mismatch und LRM-Tools-Status; Liquidity-Risk-Rating Low/Medium/High.

GPT / Claude / Gemini in anymize

Strukturiertes Drafting in 1–2 h

5

100%-Verifikation: Liquiditätsklassen-Anteile, Liability-Szenarien-Output und LRM-Tools-Inventur gegen Risk-System; Konsistenz mit BaFin-Annex-IV-Meldung (UC-V-FIN-WEA-006).

Sie

ESMA-Pflicht · Aufsichts-Risiko

6

Re-Identifikation, Senior-Risk-/Compliance-Review, Distribution an BaFin (Annex IV), Archivierung 5–7 Jahre.

anymize + Sie

KAGB · § 83 WpHG

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt Mandant, KVG, AuM, Fondsname und Anlegerstruktur (Top-3-Anteile institutionell vs. Retail) mit über 95 % Erkennungsrate.
  • Dreistufige Prüfung mit Kontext-Sensitivität.
  • Bidirektionale Anonymisierung — Platzhalter im Input, Re-Identifikation im Output.
  • Daten in deutschen Rechenzentren (Hetzner). AVV nach Art. 28 DSGVO mit § 25b KWG-Auslagerung.

Was Sie als Risiko- oder Liquiditäts-Officer tun

  • Liquidity-Stresstest extern im Risk-System ausführen — KI ersetzt nicht die Modellierung, sondern den Narrativ-Wrapper.
  • Klasse-Entscheidung: A bei Mandant und Anlegerliste.
  • 100%-Verifikation der Liquiditätsklassen, Szenarien-Output und LRM-Tools-Inventur.
  • Senior-Risk-Review; Compliance-Sign-off; Distribution an BaFin und Verwahrstelle.

Daten-Input

Time-to-Liquidate-Tabelle, Anlegerstruktur (institutionell vs. Retail-Anteil), historische Rücknahme-Spitzen (2008, 2020), hypothetische Szenarien (Retail-Run + Top-3-Anlegerausstieg), LRM-Tools-Inventur.

Output-Kontrolle

Pseudonymisierter Input geht an die KI. Re-identifizierter Stresstest-Report mit Asset-Liability-Mismatch-Tabelle, LRM-Tools-Status und Liquidity-Risk-Rating kommt zurück.

Freigabeprozess

Sie behalten jederzeit die Hoheit: 100%-Verifikation gegen das Risk-System, Annex-IV-Konsistenz, Senior-Risk-Review, Compliance-Sign-off.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Risk-System-Stresstest-Output in anymize einfügen.

2. Diesen Prompt kopieren und anhängen.

3. Reasoning auf Thinking; nach KI-Antwort: 100%-Verifikation gegen Risk-System; Annex-IV-Konsistenz; Compliance.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Thinking-Modus. Stresstest-Modellierung läuft extern im Risk-System; KI ergänzt nur den Narrativ-Wrapper.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum>. Liquidity-Stresstest-Report nach ESMA
Guidelines 2020/796 und KAGB § 30. Input pseudonymisiert (Mandant +
Anlegerliste); Liquiditätsklassen + Szenarien Klartext.

# Role (R)
Du agierst als Liquidity-Risk-Drafter mit KAGB-/AIFMD-/ESMA-Kenntnis.
Du kennst Time-to-Liquidate-Modellierung, Anleger-Concentration-Effekte,
LRM-Tools (Gates, Side-Pockets, Swing-Pricing).

# Action (A)
1. Asset-Liquiditätsklassen (1d/7d/30d/90d/>90d) Tabelle.
2. Liability-Szenarien: historisch (2008, 2020), hypothetisch (10%
   Retail-Run + 20% Top-3-Anlegerausstieg).
3. Asset-Liability-Mismatch-Tabelle.
4. LRM-Tools-Bewertung: Gates / Side-Pockets / Swing-Pricing —
   verfügbar / aktiviert / empfohlen.
5. Schlussfolgerung: Liquidity-Risk-Rating Low/Medium/High.
6. Tag jede Zahl [Risk-System].

# Format (F)
- 5 Sub-Sections.
- Asset-Liability-Mismatch-Tabelle.
- Szenarien-Tabelle.
- LRM-Tools-Status.
- Unsicherheiten — Präfix "Nicht verifizierbar:".

# Target Audience (T)
BaFin, KVG-Risk-Function, Verwahrstelle. Aufsichts-Diktion.
08

So sieht der Sachverhalt aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Liquidity-Stresstest-Input nach anymize-Anonymisierung.
Fonds: [[Fondsname-a3f9]] — Renten-OGAW EUR (mit HY-Anteil).
KVG: [[KVG-b2e7]]. AuM: [[AuM-c4d1]].

Anlegerstruktur:
 Top-3 Anleger: 18% AuM (institutionell)
 Retail (Plattformen): 42% AuM
 Sonstige institutionell: 40% AuM

Asset-Liquiditätsklassen:
 <=1 Tag: 62%
 <=7 Tage: 18%
 <=30 Tage: 12%
 <=90 Tage: 5%
 >90 Tage: 3% (HY-Sub-Investment-Grade illiquide)

Liability-Stress-Szenarien (Modell-Output):
 2008-Replay (28-Tage-Rücknahme 18% NAV): liquidierbar Day 1 ≤ Day 28.
 2020-Replay (28-Tage-Rücknahme 14% NAV): liquidierbar.
 Hypothetisch 10% Retail-Run + 20% Top-3-Ausstieg = 24% NAV:
 liquidierbar mit teilweisem Verkauf HY-Anteile
 (Spread-Verlust geschätzt 35–55 bps).

LRM-Tools:
 Gates: verfügbar, nicht aktiviert.
 Side-Pockets: nicht implementiert.
 Swing-Pricing: aktiviert.

Liquidity-Risk-Rating: Medium.
09

So liefert anymize zurück

Der Antrags-Entwurf

KI-Output mit Asset-Liquiditätsklassen, Szenarien-Tabelle und LRM-Tools-Status.
## Asset-Liquiditätsklassen
| Bucket | Anteil |
|---|---|
| <=1 Tag | 62% |
| <=7 Tage | 18% |
| <=30 Tage | 12% |
| <=90 Tage | 5% |
| >90 Tage | 3% |

Der >90-Tage-Anteil reflektiert HY-Sub-IG-Positionen mit eingeschränkter
Liquidität.

## Liability-Stress-Szenarien
| Szenario | Rücknahme-Druck (28d) | Ergebnis |
|---|---|---|
| 2008-Replay | 18% NAV | liquidierbar |
| 2020-Replay | 14% NAV | liquidierbar |
| Hypothetisch 10% Retail + 20% Top-3 | 24% NAV | liquidierbar mit teilweisem HY-Verkauf (35–55 bps Spread-Verlust) |

## Asset-Liability-Mismatch
Keine kritischen Mismatches in den getesteten Szenarien.

## LRM-Tools-Status
| Tool | Status |
|---|---|
| Gates | verfügbar, nicht aktiviert |
| Side-Pockets | nicht implementiert |
| Swing-Pricing | aktiviert |

## Schlussfolgerung
**Liquidity-Risk-Rating: Medium.** Im hypothetischen 24%-Szenario
entstehen erhebliche, aber tragbare Spread-Verluste durch HY-Verkauf.
Empfehlung: Side-Pocket-Mechanismus prüfen, falls illiquider Anteil
> 5% steigt.

## Unsicherheiten
Plausibilisiert ohne Beleg: konkreter Spread-Verlust-Schätzbereich
35–55 bps — gegen aktuelle Bloomberg-HY-Bid-Ask-Spread-Daten verifizieren.
10

Was das Berufsrecht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

ESMA Guidelines on Liquidity Stress Testing (ESMA34-39-897)

Mindestens jährlich Pflicht für UCITS und AIFs; bei Liquiditätsrisiko-Indikatoren häufiger. Der Prompt strukturiert die Pflicht-Sub-Sections.

KAGB § 30, § 215 — Risikomanagement

Risikomanagement-Pflichten der KVG; Liquiditätsrisiko ist Pflicht-Bestandteil.

AIFMD — Annex-IV-Reporting

Bei AIF-Mandaten muss der Liquidity-Stresstest zur Annex-IV-Meldung konsistent sein (UC-V-FIN-WEA-006).

§ 43 KWG (SRC-0109)

Bei Spezial-AIFs ist die Anlegerliste bankgeheimnisrelevant. anymize ersetzt sie vor dem KI-Aufruf durch Platzhalter.

BaFin Orientierungshilfe IKT-Risiken bei KI (SRC-0119)

KI ist IKT-Asset; Halluzinationen in Risk-Domain sind dokumentiert (MIT-Sert) — 100%-Verifikation Pflicht.

DSGVO Art. 28 (SRC-0142)

AVV-Pflicht; bei Anlegerlisten erhöhte Anforderungen.

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Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Die aufsichtsrechtlich entscheidende Frage beim Liquidity-Stresstest-Report: Sieht der KI-Anbieter Mandant, KVG und die Anlegerliste? Antwort mit anymize: nein. Mandant, KVG, Fondsname, AuM und Anlegerstruktur werden vor dem KI-Aufruf durch Platzhalter ersetzt. Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner); AVV nach Art. 28 DSGVO und § 25b KWG-Auslagerung. Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. c DSGVO (KAGB-/ESMA-Pflicht).

Was anymize konkret leistet

  • Erkennt Mandant, KVG, Fondsname, AuM und Anlegerstruktur mit über 95 % Genauigkeit.
  • Ersetzt sie durch semantische Platzhalter, bevor der Stresstest-Input an GPT, Claude oder Gemini geht.
  • Re-identifiziert die KI-Antwort automatisch.
  • Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner). AVV nach Art. 28 DSGVO mit § 25b KWG-Auslagerungs-Erklärung.
  • Alternativen für integrierte Liquidity-Stresstest-Tools: SimCorp Dimension, Aladdin Risk, MSCI RiskMetrics, Bloomberg MARS.
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Sicherheitscheck vor der Einreichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Liquidity-Stresstest extern im Risk-System ausgeführt?
  • Time-to-Liquidate-Tabelle (5 Buckets) bereitgestellt?
  • Liability-Szenarien (2008/2020-Replay + hypothetisch) bereitgestellt?
  • LRM-Tools-Inventur vorhanden?

Nach der KI-Antwort

  • Re-Identifikation korrekt?
  • 100%-Verifikation Liquiditätsklassen und Szenarien gegen Risk-System?
  • LRM-Tools-Status korrekt zugeordnet?
  • Liquidity-Risk-Rating PM-validiert?

Vor BaFin-Distribution

  • Konsistenz zur Annex-IV-Meldung sichergestellt?
  • Senior-Risk-/Compliance-Sign-off?
  • Archivierung 5–7 Jahre nach § 83 WpHG?
  • Bei illiquidem Anteil > 5 %: Side-Pocket-Mechanismus geprüft?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • KI verwechselt Asset- und Liability-Buckets — die Pflicht-Tabellen fangen das ab.
  • KI gibt falschen LRM-Tool-Status (Gates aktiviert vs. verfügbar) — der Prompt verlangt explizite Klassifikation.
  • KI halluziniert Spread-Verlust-Schätzungen ohne Bloomberg-Beleg — der Prompt zwingt zu Plausibilisiert-ohne-Beleg-Präfix.
  • KI ordnet Anlegerstruktur falsch zu (institutionell vs. Retail) — Risk-System-Verifikation Pflicht.
  • KI behauptet Konsistenz zur Annex-IV-Meldung ohne Beleg — der Konsistenz-Check ist Pflicht-Reviewschritt.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen — Liquidity und Aufsicht

  • Mindestens jährlich Pflicht für UCITS/AIFs
  • Risikomanagement-Pflichten KVG
  • BaFin-Aufsichtsmeldung
  • Bankgeheimnis bei Anlegerlisten
  • Wohlverhalten
  • Aufsichts-Konventionen
  • KI als IKT-Asset
  • AVV-Pflicht bei Anlegerlisten

Sekundärquellen

  • Halluzination in Risk-Domain dokumentiert
  • Risk-Reporting als KI-Use-Case
  • Deutsche Fondsbranche

Stand: · Nächste Überprüfung:

Hinweis zur Nutzung

Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz

Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.

KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.

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Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.

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