Teil III: Warum KI-Governance im QA jetzt ein globales Bankthema ist
Diese dreiteilige Serie behandelt die KI-Governance im Banking-Qualitätssicherung (QA) und im Softwaretesting. Es wird untersucht, warum moderne KI-Systeme mit regulatorischen Erwartungen in Konflikt geraten, wie Aufsichtsbehörden darauf reagieren und warum QA-Teams in Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen zunehmend dafür verantwortlich gemacht werden, KI-Risiken, Kontrollen und Nachweise zu übernehmen.
Globale Herausforderungen
Wenn die KI-Governance die QA-Funktion erreicht, ist es kein lokales oder isoliertes Thema mehr, sondern ein globales. Internationale Bankengruppen arbeiten in Jurisdiktionen mit unterschiedlichen regulatorischen Philosophien, ungleichen Durchsetzungsfristen und divergierenden Erwartungen an KI-Transparenz und -Kontrolle.
Die zugrunde liegenden Technologien, die sie einsetzen, wie maschinelles Lernen, generative KI-Systeme und synthetische Datenpipelines, verhalten sich jedoch überall ähnlich. Dies schafft eine strukturelle Herausforderung: Ein System, das in einem Markt die Governance-Prüfung besteht, kann in einem anderen durchfallen. QA-Teams sind zunehmend dafür verantwortlich, diese Unterschiede durch Testen, Nachweise und Kontrollrahmen zu reconciliieren, die der Prüfung über Grenzen hinweg standhalten können.
Die jüngste Analyse des Weltwirtschaftsforums hat deutlich gemacht, dass KI-Governance im Finanzwesen kein zukünftiges Anliegen mehr ist. Die Aufsichtsbehörden konzentrieren sich zunehmend darauf, ob Finanzinstitute nachweisen können, dass ihre KI-Systeme zuverlässig, erklärbar und widerstandsfähig sind.
Implikationen für QA-Teams
Für QA-Teams ist die Botschaft klar: Testen ist keine nachgelagerte Aktivität mehr. Es wird zum Mechanismus, durch den Vertrauen aufgebaut und aufrechterhalten wird. Die Analyse des Weltwirtschaftsforums hebt hervor, dass Lücken zwischen den Ambitionen der KI und der operativen Bereitschaft oft im Testen sichtbar werden. Wenn Unternehmen Schwierigkeiten haben, Kontrolle, Aufsicht oder Verantwortlichkeit nachzuweisen, werden diese Lücken zu Testfehlern und nicht zu abstrakten Governance-Problemen.
Die Risiken der KI entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Im Gegensatz zu deterministischen Systemen können KI-Modelle ihr Verhalten ändern, wenn sich Daten verschieben oder Systeme mit anderen Modellen interagieren. Statische Validierung ist daher unzureichend. Kontinuierliches Testen und Monitoring werden zu wesentlichen Governance-Tools.
Allianz und produktionsreife Governance
Einige große Finanzinstitute reagieren bereits, indem sie Governance direkt in Engineering- und Testpraktiken einbetten. Ein Beispiel ist ein großes Versicherungsunternehmen, das KI-Governance als globale Disziplin betrachtet, nicht als lokale Compliance-Übung. Der Fokus liegt auf der Datenqualität, dem Testen und der KI-Governance.
Die Betonung von Datenherkunft, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit ist besonders relevant für QA-Teams. Das Unternehmen hat stark in gemeinsame Datenmodelle und Datenkataloge investiert, die es den Testteams ermöglichen, zu verstehen, woher Daten stammen, wie sie transformiert werden und wie sie in Modellen verwendet werden.
Regulierte Branchen und Governance
Die Governance-Herausforderung ist nicht einzigartig für den Finanzsektor. Auch in hochregulierten Sektoren werden ähnliche Schlussfolgerungen gezogen. Bei einem großen Pharmaunternehmen wird betont, dass KI-Governance in die Testpraktiken integriert wird, anstatt als separate Kontrollschicht behandelt zu werden.
Die Kontinuität ist entscheidend. Während KI neue Risiken einführt, gelten reife Testprinzipien weiterhin. Die strikte Einhaltung der regulatorischen Prinzipien bleibt bestehen.
Qualitätsengineering als Governance-Mechanismus
Die politischen Rahmenbedingungen verstärken diesen Wandel. In einigen Ländern wird darauf hingewiesen, dass Aufsichtsbehörden und Unternehmen auf die Herausforderungen der KI nicht ausreichend vorbereitet sind. Es wird gefordert, dass KI spezifisch getestet wird, um das Finanzsystem vor neuen Formen der Instabilität zu schützen.
QA-Teams sind daher gefordert, kontinuierliche Validierung, synthetische Testdaten, Drift-Erkennung und Feedback-Schleifen bereitzustellen, die von den Regulierungsbehörden zunehmend erwartet werden.
Fazit
Insgesamt zeigt sich ein Muster, dass KI-Governance ohne Testbarkeit scheitert. QA-Teams agieren als Übersetzer zwischen Gesetzgebung und Technologie. Testartefakte werden zu Governance-Artefakten. Die Testabdeckung wird zum Nachweis, und Monitoring-Dashboards werden zu Sicherheiten. Diese Rolle von QA macht die KI-Governance zu einem globalen Anliegen.
Die zentrale Frage wird nicht sein, wie viel KI eingesetzt wird, sondern wie überzeugend die Kontrolle nachgewiesen werden kann. Zunehmend wird diese Antwort in Testergebnissen und nicht in politischen Erklärungen festgehalten.
