In den vergangenen Jahren drehte sich die Diskussion über künstliche Intelligenz im Bankwesen vor allem um ihre Einführung. Wie können Finanzinstitute KI nutzen, um Kreditentscheidungen schneller zu treffen, Betrug wirksamer zu erkennen, den Kundenservice zu verbessern oder Routineaufgaben zu automatisieren?

Diese Fragen bleiben wichtig, sind aber nicht mehr die einzigen, die zählen.

Da KI zunehmend in die Bankprozesse eingebettet wird, verlagern die Regulierungsbehörden den Fokus der Debatte. Im Mittelpunkt steht nicht mehr nur die Frage, ob Finanzinstitute KI einsetzen, sondern ob sie verstehen, wie KI genutzt wird, wer dafür verantwortlich ist und wie Entscheidungen im Laufe der Zeit gesteuert werden.

Banken, die KI-Governance als reine Compliance-Übung betrachten, riskieren den Anschluss zu verlieren. Immer mehr wird Governance zur Grundlage dafür, dass Finanzinstitute KI verantwortungsvoll einführen, sicher skalieren und das Vertrauen von Kunden, Aufsichtsbehörden und ihren Aufsichtsgremien bewahren können.

Wem gehört KI innerhalb der Bank?

Eine der ersten Fragen, die Finanzinstitute stellen sollten, betrifft nicht die Technologie, sondern die Verantwortlichkeit.

KI ist nicht mehr auf eine einzelne Abteilung beschränkt. Modelle können Kreditentscheidungen, Betrugserkennung, Kundenkommunikation und operative Abläufe beeinflussen und dabei häufig mehrere Geschäftsbereiche und Technologieplattformen übergreifen.

Damit stellt sich eine zentrale Frage: Wer trägt die Verantwortung für das Ergebnis?

Governance beginnt mit einer klaren Definition der Verantwortung. Führungskräfte, Risikomanager, Compliance-Teams und Technologieleiter spielen alle eine Rolle, doch die Zuständigkeit darf nicht zersplittert sein. Finanzinstitute sollten klare Entscheidungsbefugnisse, definierte Aufsichtsverantwortungen und eine Verantwortung der Führungsebene für KI-Initiativen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg festlegen.

Ohne solche Strukturen können selbst gut konzipierte KI-Lösungen unnötige operative und regulatorische Risiken schaffen.

Können Sie erklären, wie KI zu einer Entscheidung gelangt ist?

Der Wert von KI liegt in ihrer Fähigkeit, große Informationsmengen schnell zu analysieren. Doch Geschwindigkeit allein reicht nicht aus.

Ob es um die Prüfung eines Kreditantrags oder die Erkennung verdächtiger Aktivitäten geht, Banken sollten erklären können, wie KI-gestützte Entscheidungen zustande kommen – insbesondere dann, wenn diese Entscheidungen Kunden betreffen.

Hier wird Erklärbarkeit unverzichtbar.

Finanzinstitute müssen nicht zwangsläufig jeden Mitarbeitenden mit den technischen Details eines Modells vertraut machen. Sie benötigen jedoch Governance-Prozesse, die Transparenz darüber schaffen, welche Daten verwendet werden, welchem Zweck das Modell dient, wie die Leistung überwacht wird und wann eine menschliche Überprüfung erforderlich ist.

Erklärbarkeit dient nicht nur dazu, Prüfer zufriedenzustellen. Sie stärkt das Vertrauen im gesamten Unternehmen und festigt das Vertrauen der Kunden.

Wissen Sie, wo KI bereits eingesetzt wird?

Viele Finanzinstitute denken bei KI an einzelne Projekte.

Zunehmend werden Aufsichtsbehörden eher in Begriffen der unternehmensweiten Transparenz darüber nachdenken.

Banken setzen KI häufig durch eine Kombination aus intern entwickelten Modellen und Drittanbieterlösungen ein, die in Kreditplattformen, Betrugssysteme und Technologien für die Kundeninteraktion eingebettet sind. Mit der Zeit kann sich KI auf eine Weise im gesamten Unternehmen verankern, die nicht immer offensichtlich ist.

Deshalb wird es immer wichtiger, ein Verzeichnis der KI-Anwendungsfälle zu führen.

Finanzinstitute sollten verstehen, wo KI eingesetzt wird, welche Geschäftsbereiche sie unterstützt, wer für die Aufsicht verantwortlich ist und wie die Leistung überwacht wird. Ohne diese Transparenz wird Governance reaktiv statt proaktiv.

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Was passiert, wenn ein Anbieter KI einsetzt?

Ein weiterer verbreiteter Irrtum ist, dass der Kauf von KI bei einem vertrauenswürdigen Anbieter die Verantwortung für Governance überträgt.

Das tut er nicht.

Unabhängig davon, ob KI intern entwickelt oder über eine Drittanbieterplattform bereitgestellt wird, bleiben Finanzinstitute dafür verantwortlich zu verstehen, wie diese Systeme Entscheidungen beeinflussen, und für eine angemessene Aufsicht zu sorgen.

Da Banken weiterhin mit Fintech-Anbietern zusammenarbeiten, sollte das Vendor Management über die traditionelle Sorgfaltspflicht hinausgehen und auch KI-Governance-Aspekte umfassen. Dazu gehört zu verstehen, wie Modelle trainiert werden, wie sie überwacht werden, auf welche Daten sie sich stützen und wie Ergebnisse im Laufe der Zeit validiert werden können.

KI von Drittanbietern sollte denselben Governance-Standards unterliegen wie intern entwickelte Systeme.

Können Menschen die Maschine übersteuern?

Trotz rascher Fortschritte in der Automatisierung sollte KI das menschliche Urteilsvermögen stärken, nicht ersetzen.

Es wird immer Situationen geben, in denen erfahrene Mitarbeitende KI-generierte Empfehlungen prüfen, Kontext einbringen oder eingreifen müssen, wenn Ergebnisse nicht mit den Unternehmensrichtlinien oder den Erwartungen der Kunden übereinstimmen.

Die Festlegung, wann menschliche Aufsicht erforderlich ist, wird zu einem wichtigen Bestandteil verantwortungsvoller KI-Governance.

Anstatt menschliche Beteiligung als Einschränkung zu sehen, sollten Finanzinstitute sie als Stärke begreifen. Die Kombination von KI mit erfahrenen Entscheidungsträgern schafft Möglichkeiten, die Effizienz zu verbessern und gleichzeitig Verantwortlichkeit und Kundenvertrauen zu bewahren.

Governance macht KI skalierbar

Die Banken, die den größten Nutzen aus KI ziehen, sind nicht zwingend diejenigen, die die meisten Modelle einsetzen, sondern jene, die Governance parallel zur Innovation etablieren.

Wenn Verantwortlichkeiten klar definiert, KI-Anwendungsfälle dokumentiert, Aufsichtsaufgaben zugewiesen und Überwachungsprozesse in den täglichen Betrieb integriert sind, sind Organisationen besser in der Lage, neue Technologien mit Zuversicht einzuführen.

Die Diskussion über KI im Bankwesen ist ausgereifter geworden. Die Einführung ist nicht mehr der Differenzierungsfaktor, der sie einmal war.

Zunehmend geht es nicht mehr darum, ob Banken KI einsetzen. Entscheidend ist, ob sie nachweisen können, dass KI verantwortungsvoll, transparent und mit angemessener Governance eingesetzt wird. Finanzinstitute, die diese Frage mit Ja beantworten können, sind nicht nur besser auf sich wandelnde regulatorische Erwartungen vorbereitet – sie sind auch besser positioniert, um nachhaltige KI-Programme für die Zukunft aufzubauen.

Über ARGO

ARGO wurde 1980 gegründet und ist ein führender Anbieter von unternehmenskritischer und analytischer Software. Die Lösungen für Finanzdienstleistungen umfassen die Verarbeitung von Zahlungstransaktionen, Vertriebs-, Service- und Beziehungsmanagement sowie Privat- und Geschäftskredite. Die Betrugslösungen erkennen und verhindern Betrug über mehrere Kanäle am Punkt der Vorlage mit proaktiver Positive-Pay-Funktionalität, BSA/AML-Überwachung sowie Transaktions-/Bildanalyse. Die Lösungen für das Gesundheitswesen unterstützen das Patienten-Matching mit biometrischer Verifizierung; die Erkennung und Vermeidung doppelter Datensätze; die Koordination der Versorgung, Überweisungen und Risikominderung; sowie Patientenfinanzierung und den Cashflow von Leistungserbringern.

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