Ein weiterer Unterschied liegt in der Methodik der Datenanbieter. Während einige Anbieter hier ausschließlich auf Künstliche Intelligenz setzen, beschäftigen andere große Analystenteams, die in regelmäßigem Austausch mit den Unternehmen stehen. Letzteres bietet zwar eine qualitative und manuelle Einordnung durch Analysten, ist dafür aber schneller veraltet und tendenziell teurer.
Auch unterscheiden sich die Anbieter hinsichtlich ihrer Produktlandschaft. So stellen manche von ihnen klassische Vollsortimentler dar, die von Nachhaltigkeitsindizes über ESG-Scores bis hin zu Rohdaten alles aus einer Hand anbieten. Andere fokussieren sich dagegen eher auf Spezialgebiete und eine Auswahl weniger Produkte.
Vorsprung durch Kompetenzaufbau
Angesichts der großen Nachfrage nach ESG-Daten ist bei den Anbietern in den nächsten Jahren mit einer Weiterentwicklung des Marktes zu rechnen. Für die Anbieter ein lohnendes Geschäftsmodell, lagen die Ausgaben für ESG-Daten in 2021 laut Opimas Estimates bereits bei etwa einer Milliarde US-Dollar. Für die Asset Manager ist der externe Zukauf der Daten dagegen ein nicht unwesentlicher Kostenpunkt. Und da die Portemonnaies der Unternehmen nicht alle gleich tief sind, stellen ESG-Daten beim Eintritt in den ESG-Markt mittlerweile einen echten Selektionsfaktor dar.
Langfristig empfiehlt es sich deshalb für Asset Manager, einen Mix an verschiedenen Datenanbietern aufzubauen, um ihre Datenlücken möglichst zielgenau und effizient zu schließen. Dabei sollten die eingekauften Daten mit eigenen Informationen ergänzt werden, die die Asset Manager beispielsweise aus Kursdaten oder Gesprächen mit den Unternehmen gewinnen können.
Vom Kostenfaktor zur Ertragsquelle – so die Idee, für die Asset Manager ihr Datenmanagement im ESG-Bereich konsequent vorantreiben müssen. Dafür sollten sie zunächst ihren eigenen Bedarf an ESG-Daten genau kennen. Im zweiten Schritt können sie dann ein Portfolio mit Datenanbietern aufbauen, dass ihre Bedürfnisse möglichst exakt abdeckt. Ergänzend zu diesem Portfolio sollten eigene Informationen gesammelt werden, etwa in Gesprächen mit Unternehmen. Bei der technischen Speicherung all dieser Daten empfiehlt es sich, auf das Konzept eines zentralen ESG-Datenhaushalts mit entsprechender Datenqualitätssicherung zu setzen. Mit ihr lassen sich sowohl die ESG-Zusammenhänge orchestrieren als auch die Bewirtschaftung der ESG-Daten zentral steuern. Dabei werden alle Arbeitsschritte von der Datenanlandung und -harmonisierung über die Qualitätssicherung bis hin zur Analysefähigkeit organisationsübergreifend gebündelt.
Darüber hinaus gilt es ESG-Daten nicht mehr nur im Front-Office, sondern auch in der zweiten und dritten Defence Line des Risikomanagements zu nutzen. Ein Arbeitsprozess, den Asset Manager unabhängig davon etablieren sollten, ob sie ihre Daten noch über Dritte oder bereits vom Kunden beziehen. Das gilt im Übrigen auch für die mögliche Lösung einer zentralen ESG-Datenbank auf EU-Ebene – dem sogenannten European Single Access Point. Mit ihm könnten Asset Manager künftig eine zentrale Anlaufstelle für ESG-Daten bekommen, in der die realwirtschaftlichen Daten direkt von den Unternehmen eingepflegt werden. Doch dieser „Game Changer“ der Europäischen Union ist bis auf weiteres noch Zukunftsmusik und wird voraussichtlich nicht vor 2024 erscheinen.
Über die Autorin:
Maren Schmitz ist Partnerin bei KPMG und leitet das Beratungsgeschäft Asset Management in Deutschland. Ihr Fokus liegt auf Prozessoptimierung bei der Digitalisierung sowie Regulatory und Compliance.