In illiquiden Assetklassen wie Private Equity, Infrastruktur oder Private Debt ist Reporting weit mehr als eine Pflichtübung. Es ist Kommunikationsinstrument, Rechenschaftspflicht und Entscheidungsgrundlage zugleich – für Investoren, Aufsichtsbehörden und interne Gremien. Doch während die Komplexität der Daten steigt, hängen viele Prozesse nach wie vor an manuellen Zwischenschritten: Excel-Exporte, Copy-Paste in PowerPoint oder das händische Anpassen von PDFs. Dabei gibt es längst einen anderen Weg.

Disclaimer:

Dieser Artikel dient ausschließlich Informationszwecken und stellt keine Rechts-, Steuer- oder Finanzberatung dar. Die Informationen sollten vor Entscheidungen individuell geprüft werden.

1. Was bedeutet „vollautomatisiert“ im Reporting?

Vollautomatisiertes Reporting meint einen durchgängigen Prozess von der Datenabfrage bis zur Ausgabe – idealerweise ohne manuelle Formatierung, Umwandlung oder Eingriffe. Das Ziel ist ein stabiler Ablauf, der:

• Rohdaten strukturiert aus Quellsystemen (z.B. IBOR-, ABOR-, DWH-Systeme, CRM, ESG-Datenquellen) zieht,
• diese Daten in einem semantischen Layer harmonisiert, validiert und aggregiert,
• sie in einer Reporting Engine nach standardisierter Logik in Reportstrukturen überführt,
• daraus verschiedene Formate (z.B. PDF, JSON, EET) erzeugt und
• die Reports adressatengerecht verteilt, speichert oder via API überträgt.

Audit-Trails, Versionierung und Freigabemechanismen sind dabei systemisch integriert – idealerweise mit rollenbasierten Workflows.

2. Die Prozesskette: Von Daten zur Ausgabe – ohne manuelle Brüche

Ein typischer automatisierter Reportingprozess besteht aus folgenden Modulen. Diese Funktionen werden oft durch spezialisierte Reporting Engines oder integrierte Software-Suiten unterstützt. Die folgende Tabelle nennt beispielhaft Applikationen oder Systemtypen, die diese Module in der Praxis abdecken können (die Liste ist nicht abschliessend oder eine Empfehlung):

Modul	Aufgabe	Beispielhafte Tools / Systemtypen
Data Layer	Integration von Rohdaten aus Quellsystemen (IBOR, ABOR, CRM, etc.)	ETL/ELT-Tools (z.B. Talend, Informatica), Datenkonnektoren, spezialisierte Data Integrationsplattformen
Semantic Layer	Harmonisierung, Validierung und Aggregation der Daten in einem konsistenten Modell	Data Warehouse (z.B. Snowflake, interne DWH), spezialisierte EDM (z.B. Alveo, GoldenSource), Module in Fund Admin Suiten
Reporting Engine	Übersetzung in Reportstrukturen, KPI-Berechnung, Look-through-Aggregation	Spezialisierte Reporting Engines (z.B. ArcReporting), BI-Tools (z.B. PowerBI, Tableau, Qlik), Workiva, Module in Fund Admin Suiten (z.B. Allvue, eFront)
Template Renderer	Formatierung der Daten in Ausgabeformate (PDF, HTML, XML, JSON) basierend auf Vorlagen	Reporting Engines, spezialisierte Renderer (oft Teil der Reporting Engine oder DMS), Workiva (für komplexe Dokumente), externe Dienstleister
Distribution Layer	Automatischer Versand, API-Bereitstellung, Archivierung, Zugriffskontrolle	Reporting Engines, spezialisierte Investor Portale, API-Management-Tools, DMS, SFTP-Server, Workiva (für regulatorische Einreichungen)

Dabei ist der Schlüssel zur Skalierbarkeit nicht nur technische Automatisierung, sondern die Standardisierung von Reportstrukturen und Datenmodellen – z.B. durch Metadaten, Tags oder modulare Templates.

3. Formatvielfalt: Menschen vs. Maschinen

Moderne Reportingprozesse müssen die Anforderungen unterschiedlicher Abnehmergruppen berücksichtigen:

• Menschen: Investoren, interne Stakeholder. Sie brauchen visuelle, gut lesbare und interpretierbare Formate – z.B. PDF, PowerPoint, druckfähiges HTML. Hier steht die klare Darstellung von Ergebnissen und Botschaften im Vordergrund.
• Systeme/Maschinen: Interne oder externe IT-Systeme, Aggregatoren, Regulierungsbehörden. Sie brauchen strukturierte, maschinenlesbare Formate für die Weiterverarbeitung – z.B. CSV, JSON, XML, XBRL oder API-Endpunkte. Hier steht die Datenintegrität und Standardisierung im Vordergrund.

Ziel ist eine duale Formatstrategie: Ein Report wird nicht einmal erstellt und manuell konvertiert, sondern idealerweise direkt in beiden Formaten (menschlich und maschinell lesbar) ausgegeben – angepasst an den jeweiligen Empfänger. Dies reduziert manuelle Aufwände und sichert die Datenkonsistenz.

4. Formatmatrix: Wer braucht was?

Die Anforderungen an die Ausgabeformate variieren je nach Empfängertyp:

Empfängertyp	Menschliches Format (Beispiele)	Maschinenlesbares Format (Beispiele)	Besonderheiten
LPs (Investoren)	PDF, PowerPoint, Investor Portal (HTML)	CSV, JSON (für eigene Systeme), ggf. spezialisierte Fondsformate	Look-through-Struktur, NAV-Details, individuelle Sichten (Side Letters), Audit-Trails
Interne Systeme (z.B. DWH, PMS, CRM)	–	API, JSON, XML, SQL-Feed	Near-Real-Time, automatische Abfragen, hohe Datenintegrität, Verknüpfung mit Stammdaten
Auditoren	PDF mit Anhängen	CSV mit Audit-Trail, XML der Quelldaten	Versionierung, Time-Stamping, Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft und Berechnungsgrundlagen
Aufsicht/Regulierungsbehörden	–	EET, EMT, TPT, Solvency II XML, AIFMD Annex IV XML, andere regulatorische Formate	ESG-Daten, Taxonomiekonformität, standardisierte Templates, hohe Datenqualität, spezifische Validierungsregeln

Eine moderne Reporting Engine kann intelligent erkennen, welche Formate pro Empfänger erzeugt und über den Distribution Layer verteilt werden müssen.

5. Typische Herausforderungen – und wie man sie löst

Die Implementierung einer vollständig automatisierten Reportgenerierung birgt verschiedene Herausforderungen:

• Manuelle Templates: Viele Reports basieren historisch auf manuell gepflegten Vorlagen in Excel oder PowerPoint. Die Migration auf templatebasierte Renderer mit HTML/CSS, LaTeX oder spezialisierten Reporting-Template-Sprachen ist aufwändig, aber notwendig.
• Brüche zwischen Datenquellen: Daten für einen Report stammen oft aus fragmentierten Systemen (IBOR, ABOR, CRM, Excel, externe Feeds). Der Aufbau eines semantischen Datenmodells mit ETL/ELT-Logik in einem zentralen DWH ist essenziell, um eine Single Source of Truth zu schaffen und die Konsistenz der Daten für das Reporting sicherzustellen.
• Fehlende Versionierung und Audit-Trails: Manuelle Prozesse erschweren die Nachvollziehbarkeit von Datenänderungen und Reportversionen. Automatisierte Systeme erzeugen Report-IDs, Freigabeworkflows und changelogbasierte Archivierung.
• Medienbrüche bei Weitergabe: Reports werden oft manuell per E-Mail oder Upload verteilt. Ein zentraler Report-Hub mit API-Zugriff, Rollensteuerung und automatisiertem Versand löst dieses Problem und erhöht die Sicherheit.
• Umgang mit unterschiedlichen Anforderungen: Jeder Investor oder Regulator hat spezifische Reportingbedürfnisse. Eine Lösung ist die Standardisierung durch modulare Templates und die „Formatabzweigung“ innerhalb des automatisierten Workflows.

5.1 Automatisierung vs. gezielte Message-Übermittlung: Ein Zielkonflikt?

Ein wichtiger Aspekt bei der Automatisierung ist der potenzielle Zielkonflikt zwischen Effizienz und der Fähigkeit, Berichte zur gezielten Message-Übermittlung strategisch zu gestalten:

• Vorteil Automatisierung: Schnelle, konsistente und fehlerreduzierte Lieferung von Standardinformationen an eine breite Masse von Empfängern. Fokus auf Effizienz, Skalierbarkeit und Einhaltung von Fristen.
• Vorteil manuelle Erstellung/Anpassung: Möglichkeit, die Darstellung flexibel anzupassen, bestimmte Aspekte visuell hervorzuheben (Charts, Grafiken), interpretierenden Text gezielt einzusetzen und den Report für ein spezifisches Publikum oder eine strategische Botschaft zu optimieren („Inszene setzen“). Dies ist bei stark automatisierten Templates schwieriger.
• Lösung/Kompromiss: Moderne Reporting-Systeme bieten oft eine Balance:
  • Modulare Templates mit konfigurierbaren Bausteinen erlauben eine gewisse Flexibilität.
  • Systeme unterstützen das Hinzufügen von Kommentaren oder interpretierendem Text.
  • Nutzung von BI-Tools (PowerBI, Tableau) als Reporting-Layer, die umfangreiche Visualisierungs- und Dashboarding-Optionen bieten, die eine „Story“ erzählen können, basierend auf standardisierten Daten.
  • Trennung zwischen vollständig automatisierter Datenlieferung (Maschinenformate, Standard-PDFs für Compliance/Bulk-Reporting) und manuell kuratierten „Highlight Reports“ oder Präsentationen für spezifische Investoren oder interne Stakeholder.

Der Ersteller des Reports verliert durch Automatisierung nicht zwangsläufig die Möglichkeit, sich in Szene zu setzen, aber der Prozess ändert sich. Der Fokus verschiebt sich von der manuellen Datenaufbereitung und Formatierung hin zur Definition standardisierter, aber flexibler Templates und zur Interpretation und Kommentierung der automatisiert gelieferten Ergebnisse.

6. Fallstudie: LP-Report als PDF, CSV und EET

Ein typischer monatlicher LP-Report kann heute vollständig automatisiert und in verschiedenen Formaten erzeugt werden:

• Inputdaten: NAV, Capital Account Details, ESG-Faktoren, Commitments, Cashflow-Historie – automatisiert aus IBOR/ABOR/DWH bezogen.
• Formatausgaben:
  • PDF: Druckfertiger Bericht mit Text, Tabellen, Charts für Investoren.
  • CSV/JSON: Strukturierte Detailpositionen zur Weiterverarbeitung im System des Investors.
  • EET (European ESG Template): ESG-spezifischer Bericht im regulatorischen XML-Format für Dachfonds/institutionelle Investoren.
• Verteilung: Automatischer Versand via SFTP, Upload in ein sicheres Investor Portal, Bereitstellung über einen API-Endpunkt.

Ein solcher Prozess kann bei guter Systemintegration mit keinerlei manuellem Eingriff in die Daten oder Formatierung ablaufen – auch bei mehr als 100 LPs gleichzeitig. Die Flexibilität für spezifische LPs (z.B. zusätzliches ESG-Reporting) wird durch die Formatvielfalt und modulare Templates gelöst.

7. Fazit

Ein modernes Reporting-Setup erfüllt heute nicht nur gesetzliche Vorgaben, sondern wird selbst zur strategischen Infrastruktur. Es entlastet operative Teams, reduziert Fehlerquellen, schafft Vertrauen bei Investoren – und skaliert mit dem Portfolio. Die Zukunft liegt nicht im Entweder-oder von PDF und API, sondern in der intelligenten Kombination beider Welten, unterstützt durch automatisierte Prozesse, standardisierte Datenmodelle und flexible Templates. Während die vollständige Automatisierung für Standardreports Effizienz bringt, erfordern strategische Kommunikation und gezielte Message-Übermittlung weiterhin die Expertise des Report-Erstellers – der sich dabei jedoch auf standardisierte, qualitativ hochwertige Daten aus automatisierten Prozessen stützen kann.

7.1 Recherchequellen & Literatur

• Fachartikel und Studien zu Reporting Automation in Asset Management
• Publikationen von Technologieanbietern für Reporting Engines und Datenmanagement
• Branchenstandards für Daten und Reporting (z.B. ILPA, ESG Reporting Frameworks)