{"id":748,"date":"2026-06-18T09:29:09","date_gmt":"2026-06-18T09:29:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rotharia.com\/uncategorized\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/"},"modified":"2026-06-18T09:29:09","modified_gmt":"2026-06-18T09:29:09","slug":"weltweiter-einsatz-von-ki-im-risikomanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rotharia.com\/de\/wealth-management-software\/risk-management-tools\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/","title":{"rendered":"Weltweiter Einsatz von KI im Risikomanagement"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-747\" srcset=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg 1080w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto von lonely blue (@lonelyblue) auf Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n\n\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>Weltweiter Einsatz von KI im Risikomanagement<\/title><p class=\"isSelectedEnd\"><span>K\u00fcnstliche Intelligenz kann ungew\u00f6hnliche Zahlungen erkennen, sich verschlechternde Kreditsignale analysieren und Tausende von Compliance-Warnmeldungen schneller pr\u00fcfen als ein Team aus Menschen. Das macht sie zu einem potenziell wertvollen Instrument des Risikomanagements, jedoch nicht zu einem autonomen W\u00e4chter eines Finanzinstituts. Modelle k\u00f6nnen unbekannte Bedrohungen \u00fcbersehen, Vorurteile reproduzieren und neue Abh\u00e4ngigkeiten von Daten- und Technologieanbietern schaffen. Die praktische Frage lautet daher nicht, ob eine Bank KI einsetzen sollte, sondern welche Risiken sie damit besser bew\u00e4ltigen kann und welche Kontrollmechanismen erforderlich sind, um zu verhindern, dass die Technologie zu einer weiteren Risikoquelle wird.<\/span><\/p><h2><span>Die Einf\u00fchrung schreitet schneller voran als die Regulierung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI ist im Bankensektor bereits weit verbreitet. Die Europ\u00e4ische Bankenaufsichtsbeh\u00f6rde berichtete im Jahr 2025, dass 92 Prozent der EU-Banken KI einsetzten, w\u00e4hrend die \u00fcbrigen Institute Pilotprojekte durchf\u00fchrten oder m\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle diskutierten. Die Bank of England und die Financial Conduct Authority stellten ebenfalls einen umfassenden Einsatz im britischen Finanzdienstleistungssektor fest.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Statistiken zur Einf\u00fchrung von KI k\u00f6nnen jedoch den Reifegrad der Umsetzung \u00fcberbewerten. Eine Bank kann bereits als KI-Nutzer gelten, wenn sie maschinelles Lernen zur Betrugsaufdeckung einsetzt oder ihren Mitarbeitern die Nutzung eines internen generativen Assistenten erm\u00f6glicht. Das bedeutet jedoch nicht, dass k\u00fcnstliche Intelligenz ihre zentralen Entscheidungen in den Bereichen Kredit-, Liquidit\u00e4ts- oder Marktrisiko trifft.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Viele Institutionen zeigen sich nach wie vor zur\u00fcckhaltend, wenn es darum geht, KI direkt in Prozesse mit hoher Auswirkung zu integrieren. Sie nutzen sie m\u00f6glicherweise dazu, F\u00e4lle zu identifizieren, die einer Untersuchung bed\u00fcrfen, behalten dabei jedoch bew\u00e4hrte Modelle bei und lassen die endg\u00fcltige Entscheidung weiterhin von Menschen treffen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Diese Unterscheidung ist wichtig. KI kann eine Kontrollfunktion unterst\u00fctzen, ohne die Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis zu \u00fcbernehmen. Das Finanzinstitut bleibt rechenschaftspflichtig, unabh\u00e4ngig davon, ob der Fehler von einem Mitarbeiter, einem intern entwickelten Modell oder einem externen Technologieanbieter verursacht wurde.<\/span><\/p><h2><span>Die Betrugsaufdeckung ist einer der wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Betrugsbek\u00e4mpfungssysteme m\u00fcssen sehr gro\u00dfe Transaktionsmengen auswerten und dabei entscheiden, bei welchen ein Eingreifen erforderlich ist. Herk\u00f6mmliche Regeln kennzeichnen m\u00f6glicherweise jede Zahlung, die einen bestimmten Betrag \u00fcbersteigt, oder jeden ungew\u00f6hnlichen Ort. Systeme mit maschinellem Lernen k\u00f6nnen eine breitere Palette von Verhaltensmustern analysieren, darunter die Transaktionshistorie, Ger\u00e4teinformationen, den Zeitpunkt der Transaktion und die Beziehungen zwischen Konten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies kann dabei helfen, Muster zu erkennen, die eine feste Regel \u00fcbersehen w\u00fcrde. Au\u00dferdem lassen sich dadurch unn\u00f6tige Warnmeldungen reduzieren, indem zwischen tats\u00e4chlich ungew\u00f6hnlichem Verhalten und einer legitimen \u00c4nderung der Art und Weise, wie ein Kunde sein Konto nutzt, unterschieden wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Vorteil besteht nicht nur in einer h\u00f6heren Erkennungsrate. Zu viele Fehlalarme k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass legitime Zahlungen blockiert werden, sodass Kunden keinen Zugriff auf ihr Geld haben, w\u00e4hrend die Ermittler Zeit damit verbringen, harmlose Aktivit\u00e4ten zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI kann zwar dabei helfen, Warnmeldungen nach Priorit\u00e4t zu ordnen, doch Betrugsmethoden entwickeln sich weiter, um die zu ihrer Bek\u00e4mpfung eingef\u00fchrten Kontrollma\u00dfnahmen zu umgehen. Kriminelle testen Systeme, manipulieren Identit\u00e4ten und passen Transaktionsmuster an. Ein Modell, das auf den Betrugsf\u00e4llen von gestern trainiert wurde, kann bei einer neuen Methode m\u00f6glicherweise nur unzureichende Ergebnisse liefern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Daher ben\u00f6tigen die Einrichtungen eine kontinuierliche \u00dcberwachung, schnelles Feedback von den Forschern und die M\u00f6glichkeit, die Kontrollen anzupassen, ohne davon auszugehen, dass ein zuvor erfolgreiches Modell auf unbestimmte Zeit wirksam bleibt.<\/span><\/p><h2><span>Pr\u00fcfungen zur Bek\u00e4mpfung der Geldw\u00e4sche k\u00f6nnten gezielter werden<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Banken wenden erhebliche Ressourcen f\u00fcr die \u00dcberwachung von Transaktionen und die Untersuchung m\u00f6glicher Geldw\u00e4schef\u00e4lle auf. Bestehende Systeme generieren oft eine gro\u00dfe Anzahl von Warnmeldungen, von denen viele nicht zu einer Meldung verd\u00e4chtiger Aktivit\u00e4ten f\u00fchren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI kann diesen Prozess verbessern, indem sie Kunden, Unternehmen, Konten und Transaktionen miteinander verkn\u00fcpft, die bei separater Betrachtung scheinbar nichts miteinander zu tun haben. Mithilfe von Netzwerkanalysen lassen sich gemeinsame Adressen, Eigentumsverflechtungen oder Zahlungswege zwischen mehreren Einheiten aufdecken.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tools zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache k\u00f6nnen Ermittler zudem dabei unterst\u00fctzen, Fallakten zu ordnen, bisherige Ma\u00dfnahmen zusammenzufassen und relevante Richtlinien abzurufen. Dies kann den Verwaltungsaufwand verringern und es den Fachleuten erm\u00f6glichen, sich auf den Kern des Falles zu konzentrieren.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Technologie sollte nicht eigenst\u00e4ndig feststellen, dass ein Kunde kriminelle Handlungen begeht. Bestimmte Verhaltensmuster k\u00f6nnen legitime Gr\u00fcnde haben, und automatisierte Schlussfolgerungen k\u00f6nnen schwerwiegende Folgen f\u00fcr den Zugriff auf das Konto und den Ruf haben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Banken m\u00fcssen zudem vermeiden, KI lediglich dazu einzusetzen, um Warnmeldungen schneller abzuarbeiten. Effizienz ist nur dann von Wert, wenn sie die Erkennung und Untersuchung echter Risiken verbessert, anstatt lediglich einen schnelleren Weg zur Erledigung von F\u00e4llen zu schaffen.<\/span><\/p><h2><span>Die Bonit\u00e4tspr\u00fcfung erfordert besondere Sorgfalt<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich Jahresabschl\u00fcsse, Zahlungshistorien, Cashflow-Muster und andere Informationen auswerten, um einzusch\u00e4tzen, ob ein Kreditnehmer seinen Kredit wahrscheinlich zur\u00fcckzahlen wird. Dabei k\u00f6nnen Zusammenh\u00e4nge erkannt werden, die mit herk\u00f6mmlichen Scorecards nur schwer zu erfassen sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies kann die Geschwindigkeit und Konsistenz der Bonit\u00e4tspr\u00fcfung verbessern, insbesondere bei kleinen Unternehmen oder Verbrauchern mit begrenzter traditioneller Bonit\u00e4tshistorie. Alternative Daten k\u00f6nnen zudem dabei helfen, Antragsteller zu bewerten, deren Bonit\u00e4t sich andernfalls nur schwer einsch\u00e4tzen lie\u00dfe.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dieser Ansatz kann zu Diskriminierung f\u00fchren. Variablen, die auf den ersten Blick neutral erscheinen, k\u00f6nnen als Indikatoren f\u00fcr gesch\u00fctzte Merkmale oder wirtschaftliche Benachteiligung dienen. Ein Modell kann je nach Wohnort, Beruf oder Ger\u00e4tetyp unterschiedliche Ergebnisse liefern, selbst wenn diese Merkmale nicht ausdr\u00fccklich Angaben zu ethnischer Zugeh\u00f6rigkeit, Geschlecht oder anderen gesch\u00fctzten Merkmalen enthalten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Historische Daten spiegeln auch fr\u00fchere Kreditentscheidungen wider. Wenn bestimmte Gruppen in der Vergangenheit weniger Kredite oder ung\u00fcnstigere Konditionen erhielten, kann ein Modell dieses Muster erlernen und es so reproduzieren, als handele es sich um einen objektiven Risikobeweis.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Kreditentscheidungen erfordern daher Tests in allen relevanten Kundengruppen, klare Begr\u00fcndungen f\u00fcr ablehnende Entscheidungen und sinnvolle M\u00f6glichkeiten zur \u00dcberpr\u00fcfung. Nach dem EU-KI-Gesetz werden bestimmte KI-Systeme, die zur Bewertung der Kreditw\u00fcrdigkeit eingesetzt werden, als risikoreich eingestuft und unterliegen zus\u00e4tzlichen Anforderungen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Erkl\u00e4rbarkeit ist in diesem Zusammenhang nicht nur eine technische Pr\u00e4ferenz. Einem Kunden, dem ein wichtiges Finanzprodukt verweigert wurde, sollte nicht lediglich die Erkl\u00e4rung \u201cDer Algorithmus hat so entschieden\u201d gegeben werden.<\/span><\/p><h2><span>Marktrisikomodelle k\u00f6nnen Muster erkennen, bieten jedoch keine Gewissheit \u00fcber die Zukunft<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Finanzinstitute nutzen Modelle, um abzusch\u00e4tzen, wie sich Portfolios auf Ver\u00e4nderungen bei Zinss\u00e4tzen, Wechselkursen, Kreditspreads und Verm\u00f6genspreisen reagieren k\u00f6nnten. KI kann mehr Variablen verarbeiten und komplexere Zusammenh\u00e4nge modellieren als manche herk\u00f6mmliche Ans\u00e4tze.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dies kann dazu beitragen, Konzentrationen \u00fcber verschiedene Handelsportfolios hinweg zu identifizieren oder aufzudecken, dass mehrere scheinbar unterschiedliche Positionen vom selben zugrunde liegenden wirtschaftlichen Faktor abh\u00e4ngen. Au\u00dferdem kann es die Erkennung von Anomalien in Echtzeit in Zeiten von Marktstress unterst\u00fctzen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Der Nachteil besteht darin, dass sich die finanziellen Rahmenbedingungen \u00e4ndern. Ein Modell, das in einer Phase stabiler Inflation oder reichlich vorhandener Liquidit\u00e4t trainiert wurde, kann sich anders verhalten, wenn sich die Lage aufgrund von Krieg, politischen Ma\u00dfnahmen oder Ver\u00e4nderungen der Marktstruktur pl\u00f6tzlich \u00e4ndert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Historische Daten enthalten m\u00f6glicherweise nur wenige Beispiele f\u00fcr das schwerwiegende Ereignis, das die Institution zu modellieren versucht. Ein System kann zwar gew\u00f6hnliche Zust\u00e4nde \u00e4u\u00dferst genau erkl\u00e4ren, dabei jedoch genau das Ereignis untersch\u00e4tzen, auf das es am meisten ankommt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI sollte Stresstests daher erg\u00e4nzen, anstatt sie zu ersetzen. Die Institute ben\u00f6tigen nach wie vor hypothetische Szenarien, die \u00fcber die historischen Daten hinausgehen und Annahmen hinsichtlich Liquidit\u00e4t, Korrelationen und Marktverhalten auf die Probe stellen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Risikomodell ist nicht glaubw\u00fcrdig, nur weil es mehr Variablen enth\u00e4lt. Es ist glaubw\u00fcrdig, wenn seine Grenzen bekannt sind und die Entscheidungen auch dann noch robust bleiben, wenn sich diese Variablen anders verhalten.<\/span><\/p><h2><span>Beim operationellen Risiko geht es um mehr als nur Cybersicherheit<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI kann Institutionen dabei helfen, Systemabweichungen zu erkennen, Ausf\u00e4lle von Ger\u00e4ten oder Software vorherzusagen und Vorf\u00e4lle zu klassifizieren. Au\u00dferdem kann sie die interne Kommunikation analysieren oder Daten auswerten, um sich abzeichnende operative Schwachstellen aufzudecken.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Generative Tools k\u00f6nnen Mitarbeiter unterst\u00fctzen, indem sie Anleitungen abrufen und ihnen helfen, auf Routineereignisse zu reagieren. Allerdings k\u00f6nnen sie auch genau in dem Moment, in dem die Mitarbeiter verl\u00e4ssliche Anleitung ben\u00f6tigen, falsche Anweisungen liefern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Das operationelle Risiko steigt, wenn ein Institut von einem Modell oder Anbieter abh\u00e4ngig wird, ohne \u00fcber eine praktikable Alternative zu verf\u00fcgen. Sollte ein KI-Dienst ausfallen, sollten kritische Prozesse dennoch weiterlaufen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Bank muss wissen, welche Funktionen auf dem System basieren, was bei einem Ausfall geschieht und wie die Mitarbeiter auf manuelle oder herk\u00f6mmliche Abl\u00e4ufe zur\u00fcckgreifen werden. Pl\u00e4ne zur Aufrechterhaltung des Gesch\u00e4ftsbetriebs sollten getestet und nicht einfach als gegeben vorausgesetzt werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Automatisierung kann zwar eine Art von menschlichem Fehler reduzieren, f\u00fchrt aber gleichzeitig zu einer anderen: dem \u00fcberm\u00e4\u00dfigen Vertrauen in ein System, dessen Ausfall weniger bekannt ist und potenziell weitreichendere Folgen haben kann.<\/span><\/p><h2><span>KI ist sowohl eine Cyberabwehr als auch eine Cyberbedrohung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sicherheitsteams k\u00f6nnen KI einsetzen, um ungew\u00f6hnliche Zugriffe zu erkennen, Netzwerkaktivit\u00e4ten zu analysieren und eine gro\u00dfe Anzahl von Warnmeldungen nach Priorit\u00e4t zu ordnen. Dabei lassen sich subtile Muster \u00fcber verschiedene Ger\u00e4te und Konten hinweg m\u00f6glicherweise schneller identifizieren als durch manuelle Arbeit von Analysten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Angreifer nutzen \u00e4hnliche Technologien. Generative KI kann \u00fcberzeugende Phishing-Nachrichten erstellen, Kommunikationsstile imitieren und bei Social-Engineering-Angriffen helfen. Synthetische Stimmen und Bilder erleichtern es, sich als F\u00fchrungskr\u00e4fte oder Kunden auszugeben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Finanzinstitute sollten daher die technische \u00dcberwachung mit strengen Zahlungs- und Identit\u00e4tskontrollen kombinieren. Eine scheinbar authentische Sprachnachricht von einem leitenden Angestellten sollte nicht Vorrang vor einer doppelten Genehmigung oder einer unabh\u00e4ngigen \u00dcberpr\u00fcfung haben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI-Systeme selbst k\u00f6nnen angegriffen werden. Eingaben k\u00f6nnen manipuliert werden, um die Ausgabe zu ver\u00e4ndern, vertrauliche Informationen k\u00f6nnen extrahiert werden, und in Dokumenten, die von generativen Tools verarbeitet werden, k\u00f6nnen b\u00f6swillige Anweisungen versteckt sein.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Modell, das mit internen Datenbanken verbunden ist oder Aktionen ausl\u00f6sen kann, erfordert strengere Kontrollen als ein System, das lediglich Zusammenfassungen erstellt. Der Zugriff sollte sich nach dem potenziellen Schaden richten, den das Tool anrichten kann, und nicht lediglich nach der Sensibilit\u00e4t der Informationen, auf die es zugreifen kann.<\/span><\/p><h2><span>Datenqualit\u00e4t ist die erste Kontrollma\u00dfnahme<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Bank f\u00fcr Internationalen Zahlungsausgleich berichtete im Jahr 2026, dass die Datenqualit\u00e4t nach wie vor eines der gr\u00f6\u00dften Hindernisse f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI-Systemen im Finanzsektor in den Produktivbetrieb darstellt. Die Institute haben mit Informationen zu k\u00e4mpfen, die unvollst\u00e4ndig, inkonsistent, veraltet oder f\u00fcr den vorgesehenen Zweck ungeeignet sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI korrigiert fehlerhafte Daten nicht automatisch. Sie kann das Problem sogar noch versch\u00e4rfen, indem sie aus unzuverl\u00e4ssigen Eingaben ein klares und \u00fcberzeugendes Ergebnis generiert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Finanzkonzerne speichern Kunden-, Transaktions- und Risikodaten h\u00e4ufig in verschiedenen Systemen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten eingerichtet wurden. Die Definitionen k\u00f6nnen je nach Gesch\u00e4ftsbereich variieren, und durch Unternehmens\u00fcbernahmen k\u00f6nnen mehrere miteinander konkurrierende Versionen desselben Datensatzes entstehen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Bevor ein fortgeschrittenes Modell eingef\u00fchrt wird, muss die Institution festlegen, welche Daten ma\u00dfgeblich sind, wem sie geh\u00f6ren und wie Fehler korrigiert werden. Der Trainingsdatensatz sollte repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Bedingungen sein, unter denen das System betrieben wird.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ebenso wichtig ist die Datenherkunft. Risikoteams sollten in der Lage sein, ein wichtiges Ergebnis bis zu seinen Quellen zur\u00fcckzuverfolgen und nachzuvollziehen, wie die Informationen verarbeitet wurden. Ohne diese Aufzeichnungen gestaltet sich die Untersuchung einer unerwarteten Entscheidung schwierig.<\/span><\/p><h2><span>Die Erkl\u00e4rbarkeit muss den Konsequenzen entsprechen<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Nicht jede KI-Anwendung erfordert denselben Erkl\u00e4rungsgrad. Ein Modell, das interne Dokumente sortiert, hat andere Auswirkungen als eines, das die Kreditvergabe beeinflusst oder eine Transaktion als potenziell kriminell identifiziert.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Aufsichtsbeh\u00f6rden bevorzugen zunehmend einen verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfigen Ansatz. Je gr\u00f6\u00dfer die Auswirkungen auf Kunden, Kapital oder Finanzstabilit\u00e4t sind, desto besser sollte das Institut in der Lage sein, das Modell zu erl\u00e4utern, zu pr\u00fcfen und zu hinterfragen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Einige hochentwickelte Systeme lassen sich nicht f\u00fcr jede interne Berechnung einfach beschreiben. Das macht sie zwar nicht unbrauchbar, doch ben\u00f6tigen die Institute andere Formen der Absicherung. Dazu k\u00f6nnen beispielsweise die \u00dcberpr\u00fcfung geh\u00f6ren, wie sich die Ergebnisse bei ver\u00e4nderten Eingabewerten \u00e4ndern, der Vergleich des Modells mit einem einfacheren Referenzmodell sowie die Untersuchung der Leistung \u00fcber verschiedene Kundengruppen hinweg.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ein Risikomanager sollte in der Lage sein, zu erkl\u00e4ren, wozu das Modell dient, welche Informationen es verwendet, in welchen Bereichen es Schw\u00e4chen aufweist und wann man sich nicht auf seine Ergebnisse verlassen darf.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Undurchsichtige Technologien sollten nicht weniger genau unter die Lupe genommen werden, nur weil ihre Komplexit\u00e4t eine Erl\u00e4uterung erschwert.<\/span><\/p><h2><span>Die Abh\u00e4ngigkeit von Drittanbietern entwickelt sich zu einem systemischen Problem<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Viele Institutionen bauen ihre KI-Infrastruktur nicht vollst\u00e4ndig intern auf. Sie greifen auf Cloud-Anbieter, Entwickler von Basis-Modellen, spezialisierte Datenunternehmen und externe Softwareanbieter zur\u00fcck.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dadurch kann Zugang zu Technologien geschaffen werden, deren eigenst\u00e4ndige Entwicklung kostspielig w\u00e4re. Zudem konzentriert sich dadurch die Bereitstellung wichtiger Dienste auf eine relativ kleine Anzahl globaler Anbieter.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Wenn viele Banken auf dasselbe Modell oder dieselbe Cloud-Plattform angewiesen sind, k\u00f6nnte ein einziger Ausfall, eine Sicherheitsl\u00fccke oder ein fehlerhaftes Update mehrere Institute gleichzeitig beeintr\u00e4chtigen. \u00c4hnliche Modelle reagieren m\u00f6glicherweise auch auf \u00e4hnliche Weise auf Marktinformationen, was die Wahrscheinlichkeit eines korrelierten Verhaltens erh\u00f6ht.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Eine Bank bleibt f\u00fcr ausgelagerte Systeme verantwortlich. In den Vertr\u00e4gen sollten der Zugriff auf Daten, die Meldung von Vorf\u00e4llen, Pr\u00fcfungsrechte, Modell\u00e4nderungen, Unterauftragnehmer sowie das Verfahren zur R\u00fcckgabe von Informationen bei Beendigung der Gesch\u00e4ftsbeziehung geregelt sein.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Einrichtung sollte zudem wissen, ob sie auf einen anderen Anbieter ausweichen oder den Prozess intern fortsetzen kann. Ein rein theoretischer Ausstiegsplan reicht nicht aus, wenn die Datenmigration und der Wiederaufbau der Integrationen Jahre dauern w\u00fcrden.<\/span><\/p><h2><span>In was lohnt es sich zu investieren?<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Bestandsaufnahmen der Modelle sind unerl\u00e4sslich. Eine Einrichtung sollte wissen, welche KI-Systeme sie betreibt, wo diese eingesetzt werden, auf welche Daten sie zugreifen und wem die einzelnen Systeme geh\u00f6ren. Nicht erfasste Tools, die von Mitarbeitern informell eingef\u00fchrt werden, k\u00f6nnen Risiken au\u00dferhalb der formellen Aufsicht mit sich bringen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Auch eine unabh\u00e4ngige Validierung ist eine Investition wert. Die Personen, die ein Modell testen, sollten \u00fcber ausreichende Befugnisse und Fachkenntnisse verf\u00fcgen, um das Team, das es entwickelt oder erworben hat, kritisch hinterfragen zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die \u00dcberwachung muss auch nach der Einf\u00fchrung fortgesetzt werden. Genauigkeit, Fehlalarme, Kundenergebnisse und Betriebsst\u00f6rungen sollten im Laufe der Zeit \u00fcberpr\u00fcft werden. Ein Modell, das die urspr\u00fcnglichen Tests bestanden hat, kann an Leistung verlieren, wenn sich das Verhalten und die Marktbedingungen \u00e4ndern.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Die Schulung der Mitarbeiter sollte \u00fcber die rein technische Handhabung des Tools hinausgehen. Die Mitarbeiter m\u00fcssen sich mit den Themen Vertraulichkeit, Voreingenommenheit und \u00dcberpr\u00fcfung auseinandersetzen und wissen, wann eine Eskalation erforderlich ist.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Investitionen in einfachere Kontrollmechanismen k\u00f6nnen unter Umst\u00e4nden einen gr\u00f6\u00dferen Nutzen bringen. Eine bessere Identit\u00e4tspr\u00fcfung, Zugangsverwaltung oder Datenabgleichung kann Risiken zuverl\u00e4ssiger mindern als ein hochentwickeltes Modell, das auf schwachen Prozessen aufbaut.<\/span><\/p><h2><span>Was Institutionen vermeiden sollten<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>KI sollte nicht allein deshalb angeschafft werden, weil Wettbewerber sie einsetzen. Die Einrichtung ben\u00f6tigt ein konkretes Risikoproblem, eine messbare Ausgangsbasis und eine Begr\u00fcndung daf\u00fcr, warum KI gegen\u00fcber einer etablierten Methode eine Verbesserung darstellt.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Black-Box-Systeme sollten nicht ohne ausreichende Tests und \u00dcberpr\u00fcfungen direkt in Entscheidungen mit weitreichenden Konsequenzen eingesetzt werden. Ebenso wenig sollten die Leistungsangaben eines Anbieters ohne Validierung anhand der eigenen Daten und Betriebsbedingungen der Institution akzeptiert werden.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Banken sollten vermeiden, dass Mitarbeiter vertrauliche Kunden- oder Risikodaten in \u00f6ffentliche generative Dienste eingeben. Zugelassene Tools m\u00fcssen \u00fcber klare Regeln zum Umgang mit Daten und technische Einschr\u00e4nkungen verf\u00fcgen, anstatt sich ausschlie\u00dflich auf schriftliche Richtlinien zu st\u00fctzen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Behauptungen \u00fcber geringere Fehlalarme oder gesenkte Betriebskosten sollten im Zusammenhang mit \u00fcbersehenen F\u00e4llen, Kundenbeschwerden und zus\u00e4tzlichem \u00dcberpr\u00fcfungsaufwand bewertet werden. Ein System kann effizienter erscheinen, weil es Kosten auf eine andere Abteilung verlagert oder Fehler verursacht, die erst sp\u00e4ter zutage treten.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Vor allem sollte KI nicht als Ersatz f\u00fcr erfahrene Risikoexperten betrachtet werden. Die Technologie kann die Analyse erweitern, doch es sind Menschen, die Ausnahmef\u00e4lle interpretieren, unrealistische Ergebnisse hinterfragen und die Verantwortung f\u00fcr die Entscheidung tragen m\u00fcssen.<\/span><\/p><h2><span>Ein praktisches Rahmenwerk f\u00fcr die Bereitstellung<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Beginnen Sie mit einem klar definierten Anwendungsfall und vergleichen Sie das KI-System mit dem derzeitigen Prozess. Legen Sie vor Beginn des Pilotprojekts fest, welche Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten oder Risikoerkennung erforderlich sind.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ordnen Sie die Anwendung entsprechend ihrer potenziellen Auswirkungen ein. Ein interner Assistent mit geringem Risiko erfordert m\u00f6glicherweise nur grundlegende Kontrollma\u00dfnahmen, w\u00e4hrend ein Modell, das Entscheidungen in Bezug auf Kredite, Marktrisiken oder verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten beeinflusst, einer formellen Validierung und der Aufsicht durch F\u00fchrungskr\u00e4fte bedarf.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Testen Sie das Modell anhand repr\u00e4sentativer Daten, einschlie\u00dflich schwieriger F\u00e4lle und Stressphasen. Untersuchen Sie die Leistung \u00fcber relevante Kunden- und Transaktionsgruppen hinweg, anstatt sich auf eine durchschnittliche Genauigkeitsrate zu verlassen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>F\u00fchren Sie eine menschliche \u00dcberpr\u00fcfung an der Stelle ein, an der sie das Ergebnis sinnvoll beeinflussen kann. Eine Person, von der lediglich erwartet wird, dass sie Hunderte automatisierter Empfehlungen genehmigt, kann keine wirksame Kontrolle aus\u00fcben.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Legen Sie Schwellenwerte fest, bei deren Erreichen das Modell ausgesetzt wird, wenn sich die Leistung verschlechtert, die Daten unzuverl\u00e4ssig werden oder sich die Marktbedingungen au\u00dferhalb des getesteten Bereichs bewegen. Halten Sie einen praktikablen Ausweichprozess bereit.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Schlie\u00dflich sollten die Ergebnisse der Gesch\u00e4ftsleitung und dem Vorstand in einer Sprache berichtet werden, die sie hinterfragen k\u00f6nnen. Die Unternehmensf\u00fchrung versagt, wenn KI als technisches Thema dargestellt wird, das au\u00dferhalb des Zust\u00e4ndigkeitsbereichs der Entscheidungstr\u00e4ger liegt.<\/span><\/p><p><span>KI kann das Finanzrisikomanagement schneller und gezielter gestalten, insbesondere bei der Betrugsaufdeckung, der Transaktions\u00fcberwachung, der Datenanalyse und den operativen Kontrollen. Sie kann jedoch auch Voreingenommenheit verschleiern, falsches Vertrauen schaffen und dazu f\u00fchren, dass sich Institute auf dieselben Anbieter und Modelle konzentrieren. Die beste Umsetzung ist daher nicht die autonomste. Es ist jene, bei der die Daten zuverl\u00e4ssig sind, die Grenzen sichtbar sind und qualifizierte Mitarbeiter sowohl die Befugnis als auch die Verpflichtung behalten, einzugreifen.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Einbindung von KI in das Risikomanagement ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Finanzinstitute Investitionen absichern. 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