Innovation Challenge 2.0

Die Bundesbank sucht für die "Innovation Challenge 2.0" Unternehmen, die im Rahmen eines Forschungs- und Entwicklungsprojekts eine Lösung zur Evaluation von Klima- und Umweltfolgen auf den Finanz- und Bankensektor entwickeln möchten. Klima- und Umweltrisiken sind keine neuen Risikoarten - vielmehr sind sie Risikotreiber bekannter Risikokategorien wie beispielsweise Kredit- oder Marktrisiken. Ihre Erfassung und Quantifizierung hingegen ist ein neues Themenfeld, bei dem viele herkömmliche Verfahren an Grenzen stoßen. So stützen sich etablierte Methoden der Risikoanalyse in hohem Maß auf historische Daten und der Annahme gleichbleibender Rahmenbedingungen für diese Daten. Aufgrund der fundamentalen Änderungen, die sich durch Klimawandel und Naturverlust ab-zeichnen, eignen sich hergebrachte Daten jedoch nur bedingt als Grundlage, um die Auswirkungen der genannten Risiken zu prognostizieren und in finanzielle Risiken übertragen zu können. Daher besteht die Notwendigkeit, neue Datenquellen und Methoden zu erschließen, um Risikotreiber für Klima- und Umweltrisiken abzubilden. Das Erfassen, Bewerten und Voraussagen physischer Risiken stellt dabei eine besondere Herausforderung dar. Ihre Bedeutung ist jedoch hoch: Im Kontext der Klimakrise und des drastischen globalen Naturverlustes werden physische Risiken steigen. Ereignisse wie beispielsweise Überflutungen oder Dürreperioden stellen bereits jetzt bedeutende Herausforderungen dar, die ökonomische, ökologische und soziale Auswirkungen haben können. Die "Innovation Challenge 2.0" der Bundesbank richtet sich daher an innovative Unternehmen mit dem Ziel, Prototypen zur Analyse volkswirtschaftlicher Risiken im Zusammenhang mit physischen Klima- und Umweltrisiken zu entwickeln. Die Bundesbank sucht nach Lösungen, die zum einen helfen, physischen Risiken, die sich aus dem Klimawandel oder Naturverlust ergeben zu erkennen, zu quantifizieren und zu analysieren. Zum anderen sollen die Lösungen auch in der Lage sein, diese Umwelt- und Klimarisiken in einen sinnhaften Zusammenhang mit den wirtschaftlichen Auswirkungen für den Banken- und Finanzsektor zu setzen, zu analysieren und zu prognostizieren. Dabei sollte eine Bandbreite diverser Sektoren der Volkswirtschaft betrachtet werden (i. F. nur Beispielbranchen). Die im Rahmen der "Innovation Challenge 2.0." zu entwickelnden Lösungen sollten innovative Datenquellen nutzen, um verlässliche Prognosen zu ermöglichen und der Bundesbank die Informationen bereitzustellen, die sie benötigt, um auf potenzielle volkswirtschaftliche Risiken effektiv reagieren zu können. Die Entwicklung einer Open Source Lösung mit Copyleft wird angestrebt. Die folgenden Fragen sollen dabei als erste Orientierung dienen: - Wie kann die Bundesbank die unterschiedlichen physischen Risiken aus Klimawandel und Naturverlust quantifizieren und ihre potenziellen Auswirkungen auf den Finanz- und insbesondere Bankensektor besser verstehen? - Wie könnte die Übertragung unterschiedlicher physischer Risiken aus Klimawandel und Naturverlust über Zweit- und Dritt-Rundeneffekte (z.B. Lieferketten) von einem primär betroffenen Sektor (z.B. Agrarsektor) auf andere Sektoren wirken? - Wie kann die Bundesbank in diesem Kontext Aspekte des Naturverlustes (bspw. Beeinflussung der Aufnahmemenge an Regen durch die Struktur des Bodens) ermitteln und Auswirkungen vorhersagen? - Wie kann die Interaktion zwischen Aspekten des Naturverlustes, z.B. i) die Rodung von Wald mit ii) langen Dürrephasen und iii) dadurch verstärkt in Häufigkeit und Ausmaß auftretendem Waldbrand, in ökonomischen und finanziellen Auswirkungen für bestimmte Sektoren (bspw. Agrarsektor - Ernteeinbußen und Gewinnschmälerungen) dargestellt werden? - Wie kann die Bundesbank neue Datenquellen nutzen, um beispielsweise Überflutungsrisiken anhand von historischen Flutdaten aber auch den Eintrittswahrscheinlichkeiten von Extremwetterereignissen besser einzuschätzen? - Wie kann die Bundesbank beispielsweise Dürreperioden und deren Auswirkungen auf den Schifffahrtsverkehr und die Wasserpegel von Schifffahrtsstraßen vorhersagen und verstehen? - Wie kann die Bundesbank Methoden maschinellen Lernens sinnvoll einsetzen, um ihre Analysefähigkeit in der Ermittlung volkswirtschaftlicher Risiken aus Klimawandel und Naturverlust zu verbessern? - Wie kann die Bundesbank datenbasierte Szenarioanalysen einsetzen, um die Auswirkungen von Umwelt- und Klimarisiken für den Finanz- und Bankensektor besser zu verstehen und zu prognostizieren?