Strukturiert. Nachvollziehbar. Auditierbar. Von der ersten Idee bis zum Betrieb.

Mit dem EU AI Act wird künstliche Intelligenz erstmals europaweit einheitlich reguliert. Doch das ist erst der Anfang: Banken benötigen ein Governance-Modell, das regulatorische Anforderungen mit Geschäftsprozessen, Technologie und Organisation verbindet. KI ist längst in allen Finanzinstituten angekommen, oft schneller als die Governance. Damit rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie KI organisationsweit gesteuert, dokumentiert und in bestehende Governance-Strukturen eingebunden werden kann. Erfolgreiche Finanzinstitute schaffen die Grundlagen, um Chancen zu nutzen, Risiken zu steuern und regulatorische Anforderungen nachhaltig zu erfüllen.

Regulatorik

EU AI Act, DSGVO, DORA, NIS2, CRA und weitere Vorgaben erhöhen den Handlungsdruck.

Organisation

Wer entscheidet über KI? Klare Rollen- und Rechtekonzepte, sowie Verantwortlichkeit fehlen noch häufig.

Transparenz

Viele Finanzinstitute wissen nicht, welche KI sie bereits einsetzen und mit welchen Risiken diese behaftet sind.

Governance

Ohne strukturierte Steuerung entstehen unkontrollierte Risiken und ineffiziente Prozesse.

KI verändert nicht nur Technologien – sie verändert den Umgang mit den wertvollsten Ressourcen moderner Unternehmen: Wissen und Daten.

Daten bilden heute die Grundlage nahezu jeder unternehmerischen Entscheidung. Künstliche Intelligenz erschließt dieses Wissen in einer neuen Dimension: Sie analysiert Informationen, erkennt Zusammenhänge, unterstützt Entscheidungen und generiert Inhalte in einer Geschwindigkeit und Qualität, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären.

Mit dieser Entwicklung steigt jedoch auch die Verantwortung. Je stärker KI in Geschäftsprozesse integriert wird, desto wichtiger werden Transparenz, klare Verantwortlichkeiten und ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten, Modellen und Ergebnissen.

Der EU AI Act schafft hierfür den regulatorischen Rahmen. Sein eigentlicher Mehrwert entfaltet sich jedoch erst dann, wenn regulatorische Anforderungen in eine Governance übersetzt werden, die Innovation verantwortungsvoll, nachhaltig und skalierbar ermöglicht.

Eine wirksame KI Governance besteht dabei nicht aus einzelnen Dokumenten oder Kontrollen. Sie verbindet Strategie, Organisation und regulatorische Anforderungen in einem durchgängigen Governance-Modell.

„Der Mehrwert von KI Governance liegt nicht darin, Risiken zu dokumentieren – sondern Innovation verantwortungsvoll, nachhaltig und skalierbar zu ermöglichen.“

Nike Diedrich

KI-Strategie und KI-Governance

KI Governance vereint Strategie, Verantwortlichkeiten, Regulatorik und vieles mehr in einem belastbaren Prozess. Hierdurch werden die Pfeiler zum Einsatz von KI festgelegt- und so entsteht Skalierbarkeit für jeden weiteren KI Use Case.

KI Strategie

Entwickeln einer klaren Kl Strategie, die Geschäftsziele, Technologie und Risiken in Einklang bringen.

Governance Framework

Gestaltung eines ganzheitlichen Governance Frameworks, klar, pragmatisch und umsetzbar.

Rollen & Verantwortlichkeiten

Definition von Verantwortlichkeiten entlang der KI-Wertschöpfungskette, sowie Rollen- und Rechtekonzepten.

KI Inventar

Schaffung von Transparenz über alle Kl-Anwendungen, Anbieter und Einsatzbereiche durch anlegen eines KI Inventars.

Risikoklassifizierung

Bewertung der Kl-Systeme nach dem EU AI Act und dementsprechende Ableitung der Maßnahmen.

KI Literacy

Notwendigkeit von zielgruppengerechten Trainings und Awareness Programmen zur Stärkung der Kl Kompetenz.

Seminar: Grundlagen der KI

Der EU AI Act fordert von Unternehmen auch, KI-Kompetenz vorweisen zu können. In unserer Schulung lernen Ihre Mitarbeiter nicht nur, wie KI grundsätzlich funktioniert, sondern ergründet auch gemeinsam mit Ihnen regulatorisch konforme Einsatzmöglichkeiten in realen Problemstellungen. Die Schulung wird auf Ihr Institut und Ihre Wünsche angepasst.

Jetzt anfragen

Der risikobasierte Ansatz des EU AI Acts

Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Regulierungsansatz. Nicht jede KI-Anwendung unterliegt denselben Anforderungen. Umfang und Intensität regulatorischer Pflichten richten sich nach dem potenziellen Risiko, das ein KI-System für Menschen, Unternehmen und Gesellschaft mit sich bringt.

Die Einstufung eines KI-Systems bildet damit den Ausgangspunkt jeder regulatorischen Bewertung. Von ihr hängen unter anderem Transparenzpflichten, Dokumentationsanforderungen, Risikomanagementmaßnahmen sowie Anforderungen an menschliche Aufsicht und Governance ab.

Für Banken bedeutet dies: Eine belastbare KI Governance beginnt nicht mit einzelnen Kontrollmaßnahmen, sondern mit einer nachvollziehbaren und konsistenten Klassifizierung ihrer KI-Anwendungen.

Risikoklassen des EU AI Acts

Die vier Risikoklassen des EU AI Acts und Beispiele für Systeme, die bei Banken im Einsatz oder in der Planung sein könnten.
Die vier Risikoklassen des EU AI Acts und Beispiele für Systeme, die bei Banken im Einsatz oder in der Planung sein könnten.
Die vier Risikoklassen des EU AI Acts und Beispiele für Systeme, die bei Banken im Einsatz oder in der Planung sein könnten.

Handlungsempfehlungen

  1. Transparenz schaffen
    Erfassen Sie bestehende KI-Systeme, Modelle und Anwendungsfälle in einem zentralen KI-Inventar.
  2. Verantwortlichkeiten definieren
    Legen Sie Rollen, Entscheidungswege und Governance-Prozesse unternehmensweit fest.
  3. KI-Anwendungen bewerten
    Klassifizieren Sie KI-Systeme risikobasiert und leiten Sie regulatorische Anforderungen systematisch ab.
  4. Governance operationalisieren
    Integrieren Sie KI Governance dauerhaft in bestehende Prozesse, Kontrollen und Entscheidungsstrukturen.
  5. KI-Kompetenz stärken
    Befähigen Sie Mitarbeitende durch rollenbasierte KI-Literacy und Awareness-Maßnahmen.

KI Governance ist keine einmalige regulatorische Aufgabe – sondern die Grundlage für den verantwortungsvollen und skalierbaren Einsatz von KI. Ob beim Aufbau eines Governance Frameworks, der Klassifizierung von KI-Anwendungen oder der Umsetzung regulatorischer Anforderungen – wir unterstützen Sie dabei, KI Governance praxisnah, nachvollziehbar und wirksam in Ihrem Finanzinstitut zu verankern.

Sprechen Sie mit uns über Herausforderungen und Ziele. Gemeinsam entwickeln wir einen Governance-Ansatz, der zu Ihnen passt.

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FAQs:

Wer ist fachlich und organisatorisch für KI verantwortlich?

KI Governance ist eine bereichsübergreifende Aufgabe. Entscheidend sind klar definierte Verantwortlichkeiten zwischen Geschäftsleitung, Fachbereichen, IT sowie Risiko- und Kontrollfunktion. Ergänzt um eine zentrale Koordinations- oder Orchestrierungsstelle, wo diese Bereiche zusammenlaufen und abgestimmt werden.

Wie wird KI Governance in das bestehende IKS integriert?

KI Governance sollte bestehende Kontrollstrukturen ergänzen, nicht duplizieren. KI-spezifische Risiken werden bestehenden Prozessen und Kontrollen zugeordnet und nur dort durch neue Maßnahmen ergänzt, wo tatsächlich Governance-Lücken bestehen.

Wie lassen sich Doppelkontrollen zwischen EU AI Act, DORA und bestehendem Risikomanagement vermeiden?

Viele Anforderungen überschneiden sich, etwa bei Informationssicherheit, Drittparteienmanagement, Dokumentation oder Monitoring. Ein integriertes Mapping von Anforderungen und Kontrollen verhindert parallele Kontrollwelten und nutzt bestehende Strukturen effizient.

Wie gelingt der Übergang von KI-Pilotprojekten in den produktiven Betrieb?

Governance sollte bereits im Pilotstadium mitgedacht werden. Klare Kriterien für Klassifizierung, Freigabe und Monitoring verhindern Governance-Lücken beim Übergang in den produktiven Einsatz und erleichtern die spätere Skalierung.

Welche Freigabe- und Eskalationsprozesse braucht KI Governance?

Nicht jeder KI use case benötigt dieselbe Governance-Tiefe. Freigaben, Kontrollen und Eskalationswege sollten sich an regulatorischer Einrodnung, Risiko und geschäftlicher Kritikatlität des jeweiligen use cases orientieren.

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