Der EU AI Act verändert das Risikomanagement grundlegend: Banken müssen KI-Systeme künftig nach klar definierten Risikoklassen bewerten und regulatorische Anforderungen in ihre Governance integrieren.
Compliance wird zum strategischen Erfolgsfaktor: Ein robustes internes Kontrollsystem (IKS) und transparente Prozesse sind entscheidend, um Haftungsrisiken und Reputationsschäden zu vermeiden.
Proaktive Anpassung sichert Wettbewerbsvorteile: Frühzeitige Implementierung von KI-Governance und ESG-konformen Richtlinien ermöglicht nicht nur regulatorische Sicherheit, sondern auch nachhaltige Innovation.
Der EU AI Act setzt für Finanzinstitute neue Regeln zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) auch im Risikomanagement fest. Die Europäische Union unterteilt KI-Systeme in vier Risikoklassen und fordert umfangreiche Pflichten. Beispielhaft werden die Anwendungen Kreditvergabe, Scoring-Modelle und ESG-Risiken sowie praktische Tipps zur Verbesserung der Transparenz und regulatorischen Erfüllung angeführt.
Wie Finanzinstitute Verantwortung, Transparenz und Effizienz vereinen können
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts im Jahr 2024 hat die Europäische Union einen Meilenstein in der Regulierung von Künstlicher Intelligenz gesetzt. Für Finanzinstitute, die KI im Risikomanagement einsetzen, ergeben sich daraus neue Chancen – aber auch erhebliche regulatorische Anforderungen. Besonders betroffen im Umfeld von Risk Management sind Anwendungen in der Kreditvergabe, beim Scoring sowie in der Governance von Risikomodellen.
Viele KI-Anwendungen im Finanzsektor fallen unter die Kategorie „Hochrisiko“ und unterliegen damit umfangreichen Pflichten wie:
Beispiel 1: KI in der Kreditvergabe
Ein KI-System, das über die Kreditvergabe entscheidet, muss laut EU AI Act erklärbar, nachvollziehbar und diskriminierungsfrei sein. Banken müssen sicherstellen, dass:
- Trainingsdaten repräsentativ und frei von Bias sind
- Entscheidungen auditierbar und dokumentiert sind
- Kundenrechte gewahrt bleiben (z. B. Widerspruchsrecht)
Praxis-Tipp: Der Einsatz von Explainable AI (XAI) ermöglicht es, die Entscheidungslogik von KI-Systemen transparent darzustellen – etwa, warum ein Kreditantrag abgelehnt wurde. Dies stärkt das Vertrauen von Kunden und erleichtert die Kommunikation mit Aufsichtsbehörden. Gleichzeitig hilft XAI, regulatorische Anforderungen wie Dokumentationspflichten und Fairnessvorgaben effizient zu erfüllen.
Beispiel 2: Scoring-Modelle
Scoring-Systeme zur Bewertung von Bonität oder Risikoprofilen gelten ebenfalls als Hochrisiko-KI. Hier gelten besondere Anforderungen an:
- Modellvalidierung und -monitoring
- Transparenz gegenüber Kunden
- Dokumentation der Entscheidungslogik
Praxis-Tipp: Die Integration von Scoring-KI in bestehende Governance-Strukturen wie IKS oder MaRisk sorgt für eine konsistente Kontrolle und Nachvollziehbarkeit. So lassen sich Modellrisiken frühzeitig erkennen und regulatorische Prüfungen besser bestehen. Eine regelmäßige Validierung der Modelle ist dabei essenziell, um die Qualität und Fairness der Bewertungen sicherzustellen.
Beispiel 3: ESG-Risiken und KI
KI kann ESG-Daten (Environmental, Social, Governance) aus vielfältigen Quellen wie Nachhaltigkeitsberichten, Unternehmenswebsites, Nachrichtenportalen und Social Media analysieren. Durch Natural Language Processing (NLP) und Machine-Learning-Algorithmen lassen sich Muster erkennen, die auf potenzielle Risiken hinweisen – etwa Verstöße gegen Umweltauflagen, soziale Konflikte oder Governance-Schwächen. Dies unterstützt Banken dabei, regulatorische Anforderungen wie die EU-Taxonomie, SFDR und CSRD einzuhalten und ESG-Risiken frühzeitig in die Risikobewertung einzubeziehen.
Praxis-Tipp: Der Einsatz von KI zur ESG-Analyse ermöglicht eine proaktive Steuerung von Nachhaltigkeitsrisiken und verbessert die Compliance-Berichterstattung. Institute sollten sicherstellen, dass die verwendeten Datenquellen vertrauenswürdig, aktuell und breit gefächert sind, um Verzerrungen zu vermeiden. Weiterhin empfiehlt sich die Integration von ESG-KI in bestehende Risikomanagement-Frameworks sowie die Schulung von Mitarbeitenden, um regulatorische Vorgaben effizient zu erfüllen und die Transparenz gegenüber Stakeholdern zu erhöhen.
Fazit
Der EU AI Act bringt Klarheit und Struktur in den Einsatz von KI im Finanzsektor – insbesondere im Risikomanagement. Wer frühzeitig in Transparenz, Governance und Datenqualität investiert, kann nicht nur regulatorische Risiken minimieren, sondern auch das Vertrauen von Kunden und Aufsichtsbehörden stärken. Vor allem die Hochrisiko-KI-Systeme müssen bis zum 2. August 2026 Schritt für Schritt umgesetzt werden.
Bei Fragen kommen Sie gerne auf uns zu oder schauen auf unserer Website vorbei. Wenn Sie wissen möchten, ob Ihre Systeme betroffen sind: Nutzen Sie unseren Quick Check.
Verfasst von
Consultant
