FinGrid - Financial Business Grid
Grid Computing ist eine Technologie, bei der Hardware- und Softwareressourcen, ungeachtet deren jeweiligem geographischen Standort, über das Internet verbunden werden. Anstatt in die eigene IT investieren zu müssen, kann durch die Grid-Technologie standortunabhängig über das Internet auf große Rechenkapazitäten und Spezialressourcen On-Demand zugegriffen werden. Der Zusammenschluss ermöglicht damit eine effizientere Nutzung vorhandener IT-Ressourcen, welche besonders im Banken- und Finanzdienstleistungssektor von hoher ökonomischer Bedeutung ist.
Verstärkter Wettbewerbs- und Kostendruck im deutschen Bankensektor erhöht den Restrukturierungs- und Automatisierungsbedarf IT-basierter Geschäftsprozesse im Banken- und Finanzdienstleistungssektor. Zudem führen nationale und internationale Regulierungsanpassungen (etwa Basel II) sowie die sich verändernden Kundenbedürfnisse nach schnellen und maßgeschneiderten Bankprodukten (wie etwa Online-Kreditvergabe, Derivate, etc.) zu weiterem Anpassungsdruck auf die IT.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich das Projekt „FinGrid“ (Financial Business Grid) zum Ziel gesetzt, geeignete Finanzdienstleistungen und Geschäftsprozesse im Finanzsektor zu identifizieren bzw. neu zu entwickeln, die durch den Einsatz von Grid-basierten Anwendungen effizient reorganisiert oder sogar erstmalig angeboten werden können. Da sich bisherige Grid-Forschungsansätze vornehmlich mit der technischen Umsetzung auseinandergesetzt haben, existieren noch immer zu wenige ökonomische Erkenntnisse zur Vorteilhaftigkeit von serviceorientierten Grid-Applikationen kommerzieller Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor. FinGrid verfolgt deshalb zwei Ziele: Zum einen werden durch empirische Untersuchungen die ökonomischen Potenziale von Grids analysiert und daraus neuartige Erkenntnisse gewonnen. Zum anderen werden diese ökonomischen Potenziale nicht nur theoretisch aufgezeigt, sondern auch exemplarisch anhand von drei Grid-basierten Prototypen realisiert.
Um die Relevanz und Nachhaltigkeit für den Banken- und Finanzdienstleistungssektor zu garantieren, werden die universitären Projektpartner mit führenden Unternehmen dieses Sektors eng zusammenarbeiten. Basierend auf der D-Grid-Architektur werden drei Anwendungen für Bankdienstleistungen mit integrierter Bepreisung und Abrechnung der Dienstleistung entwickelt, getestet und im Finanzdienstleistungssektor implementiert:
- Prototyp I ist eine Bepreisungs- und Abrechungskomponente von Grid-basierten Anwendungen und Services – in Kooperation mit der Deutschen Bank und IBM
- Prototyp II ist eine Grid-basierte Anwendung zur Bewertung und Performance-Messung von Kundenportfolios – in Kooperation mit der Dresdner Bank und DataSynapse
- Prototyp III ist eine Grid-basierte Anwendung zur Bündelung und Verbriefung von Krediten – in Kooperation mit der Finanz Informatik und PA Consulting
Diese Prototypen werden nach existierenden D-Grid-Vorgaben entwickelt und implementiert. Die Zukunfsfähigkeit der Forschungsergebnisse wird durch den direkten Transfer in den Finanzdienstleistungssektor und der erwarteten Publikationen in nationalen und internationalen Journalen garantiert.
Das FinGrid-Projekt ist in 8 Cluster unterteilt. Die Projektleitung obliegt dem E-Finance Lab (http://www.efinancelab.de). Weitere Informationen zu den einzelnen Forschungs-Clustern, Publikationen, Veranstaltungen und zu den Forschungs- und Industriepartnern können unserer Webseite www.fingrid.de entnommen werden.
Neben der Prototypentwicklung ist das Team der Professur für Electronic Commerce hauptsächlich für die folgenden zwei Cluster zuständig:
Cluster 1: Empirische Anforderungen und Markt Evaluation für Grid Services
Im ersten Schritt sollen anhand von Experteninterviews und einer umfangreichen Feldstudie vor allem die folgenden Fragen beantwortet werden:
- Welche Anforderungen müssen aus Sicht der Industrie (Nachfrager & Anbieter) erfüllt sein, um die Adoption der Grid-Technologie zu gewährleisten und zu beschleunigen?
- Welche Prozesse in der Finanzdienstleistungsindustrie können durch die Grid-Technologie vereinfacht werden?
- Wo liegen die Herausforderungen? Welche neuen Möglichkeiten eröffnet die Grid-Technologie auf dem Markt?
Als Ergebnis der ersten Feldstudie soll (1.) der Status Quo der Adaption der Grid-Technologie im Markt und dessen ökonomischen Potenziale ermittelt werden, sowie (2.) eine Datenbank über aktuelle Grid-Projekte erschaffen werden. Eine weitere Feldstudie in der zweiten Hälfte des Fingrid-Projekts soll die entscheidenden Erfolgsfaktoren bei der Adaption identifizieren, indem, unter Zuhilfenahme der Projekt-Datenbank, erfolgreiche und gescheiterte Grid-Projekte verglichen werden.
Zusätzlich werden in Zusammenarbeit mit unseren Partnern Deutsche Bank und IBM die Prozesse identifiziert, die vom Einsatz der Grid-Technologie profitieren. Bereits existierende Grid-Projekte werden anhand von Fallstudien analysiert. Die daraus resultierenden Implikationen werden auf neue Probleme, die bisher noch gar nicht oder nur unzureichend gelöst wurden, angewandt.
Cluster 4: Preismechanismen für Grid Services
Der Aufbau eines Financial Business Grid hängt maßgeblich davon ab, ob wirtschaftliche Anreize für die möglichen Teilnehmer geschaffen werden können. Ohne diese Anreize wird die neue Technologie nicht von den Unternehmen adoptiert werden. Investitionen werden nur getätigt, wenn mittel- oder langfristig ein wirtschaftlicher Vorteil erwartet werden kann. Für eine kommerzielle Anwendung müssen die angebotenen Grid-Serviceleistungen messbar sein und es muss die Möglichkeit geben, die geleisteten Dienste zu bepreisen.
Ein Preismechanismus muss sowohl eine effiziente Ressourcenallokation als auch Planungssicherheit für die Nachfrager und Anbieter vorweisen. Unter normalen Umständen können beide Ziele nicht simultan erreicht werden, sondern ein Trade-Off muss gefunden werden. Während statische Preismechanismen eine hohe Planungssicherheit garantieren, ermöglichen dynamische Preismechanismen insbesondere bei Angebots- und Nachfrageschwankungen eine effizientere Ressourcenallokation. Auf den ersten Blick vielversprechende statische Preismechanismen sind z.B. Preisdifferenzierung (z.B. nach QoS), Peak Load Pricing und Preisbündelung. Bei den dynamischen Preismechanismen sind Yield Management und Priority Pricing weit in der Praxis verbreitet. Als Untergruppe der dynamischen Preismechanismen sind zudem noch die interaktiven Preismechanismen aufzuführen, bei denen der Kunde durch das Abgeben von Geboten den letztendlichen Preis eines Produkts oder Services beeinflussen kann (z.B. Auktionen, Reverse Pricing). Viele der interaktiven Preismechanismen haben gute Vorsaussetzungen zur Anwendung im Financial Business Grid. Da sich ein Grid-Service aus verschiedenen Einzelprodukten bzw. –Services zusammensetzt (CPU-Leistung, Bandbreite, Speicherkapazität, Arbeitsspeicher und Software), bieten sich in der Theorie kombinatorische Auktionen besonders gut zur Preisfindung an.
Das primäre Ziel des Projekts ist die Identifikation von geeigneten Preismechanismen und deren Integration in die schon existierenden technische Schicht (z.B. den OGSA Standard). Zudem sollen Modelle gebildet werden, die den Prozess der Ressourcenbepreisung der technischen Schicht mit der Erhebung von Nutzungsgebühren für spezielle Grid-Services der Anwendungsschicht kombinieren. Die Präferenzen der möglichen Adaptoren bezüglich der verschiedenen Preismechanismen sollen durch Befragungen herausgefunden werden. Die Messung der Allokationseffizienz der verschiedenen Preismechanismen bei Grid-Ressourcen erfolgt anhand von Experimenten und Simulationen.
