Verwaltung der Undurchsichtigkeit von KI-Modellen und Herausforderungen im Risikomanagement
Von Chatbots bis zur Transaktionsüberwachung beeinflussen KI-Modelle heute Entscheidungen, die täglich Millionen von Kunden und Milliarden von Dollar betreffen. Viele Finanzinstitute verfügen jedoch nicht über ausreichendes Wissen über diese Modelle, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Herausforderungen der Undurchsichtigkeit
KI-Modelle funktionieren grundlegend anders als traditionelle Modelle. Im Gegensatz zu linearen, nachvollziehbaren Berechnungen entwickelt KI ihre eigene inferentielle Logik, die von den Eigentümern der Modelle oft nicht vollständig erklärt oder vorhergesagt werden kann.
Risiken durch Abhängigkeit von Dritten
Die meisten traditionellen Finanzinstitute verwenden grundlegende Modelle von externen Anbietern, anstatt proprietäre Modelle selbst zu entwickeln. Dies fügt eine weitere Schicht der Undurchsichtigkeit hinzu, die eine traditionelle Validierung und Überwachung nahezu unmöglich macht.
Regulatorische und Vertrauensimplikationen
Weltweit fordern Regulierungsbehörden Transparenz und Kontrolle trotz dieser Einschränkungen. Die Unfähigkeit, KI-Entscheidungen zu erklären, untergräbt das Vertrauen der Kunden, erschwert die Compliance und schafft Governance-Lücken.
Die Herausforderungen für Finanzinstitute
Die Herausforderung für Finanzinstitute, kundenorientierte oder interne Modelle im KI-Zeitalter zu entwickeln, mag einfach zu verstehen sein, ist aber nicht leicht zu lösen. Finanzinstitute entwickeln Modelle, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, die Finanzberichterstattung zu optimieren und die regulatorische Compliance sicherzustellen. Diese Modelle werden häufig in verschiedenen Banken- und Finanzdienstleistungsoperationen eingesetzt, einschließlich Kreditbewertung, Kreditzulassung, Vermögens- und Haftungsmanagement sowie Stresstests.
Der Einfluss von Drittanbietern
Die meisten Finanzinstitute bauen ihre KI-Modelle nicht von Grund auf neu auf; stattdessen greifen sie auf grundlegende Modelle von Unternehmen zurück. Diese großen Sprachmodelle dienen als Grundlage für alles, von Kundenservice-Chatbots bis hin zu Risikobewertungen. Dies schafft eine neue Dimension der Undurchsichtigkeit.
Probleme beim traditionellen Risikomanagement
Das traditionelle Modellrisikomanagement stützt sich auf drei Komponenten: die anfängliche Validierung, die laufende Überwachung und die Fähigkeit, Modellaussagen herauszufordern. Drittanbieter-KI-Modelle können alle drei stören. Die anfängliche Validierung wird problematisch, wenn man ein System validiert, das nur von außen beobachtet werden kann.
Regulatorische Anforderungen und Realität
Die Anforderungen der Regulierungsbehörden werden zunehmend detaillierter, insbesondere hinsichtlich KI-Modellen. Finanzinstitute müssen Transparenz und Kontrolle über komplexe Systeme nachweisen, einschließlich der von Dritten bezogenen Modelle.
Reale Konsequenzen und Lösungsansätze
Die Risiken erstrecken sich über die regulatorische Compliance hinaus. Wenn ein Modell Ausgaben generiert, die nur von einem Team eines externen Unternehmens verstanden werden, können operationale Risiken entstehen. Dies betrifft beispielsweise die Notwendigkeit, Entscheidungen von Betrugssystemen zu erklären oder spezifische Gründe für Kreditablehnungen bereitzustellen.
Die Branche reagiert mit verschiedenen Ansätzen. Einige Institute fordern mehr Transparenz von KI-Anbietern und verhandeln über den Zugang zu Moduldokumentationen und Leistungskennzahlen. Andere entwickeln Prüfungsrahmen, um Drittanbieter-Modelle durch umfassende Eingabe-Ausgabe-Analysen zu validieren.
Techniken wie SHAP und LIME versuchen, die Entscheidungen der Black-Box-Modelle zu erhellen, indem sie approximieren, wie Modelle verschiedene Faktoren gewichten. Einige Institute übernehmen hybride Ansätze, die einfachere, interpretierbare Modelle mit komplexen Grundmodellen kombinieren.
Was jetzt geschehen muss
Finanzinstitute müssen Erklärbarkeit und Kontrollmechanismen von Anfang an in ihre KI-Reise integrieren. Dies könnte die Bildung interdisziplinärer Teams erfordern, die Datenwissenschaftler, Risikomanager, Compliance-Beauftragte und Anbieter-Management-Spezialisten umfassen.
Institutionen benötigen auch umfassende Governance-Rahmen, die die einzigartigen Herausforderungen von Drittanbieter-Modellen adressieren. Dies könnte eine verbesserte Due Diligence der Anbieter, kontinuierliche Überwachung und vertragliche Bestimmungen für Modelltransparenz und Aktualisierungsbenachrichtigungen umfassen.
Die grundlegende Spannung bleibt jedoch bestehen: Die Macht der KI beruht teilweise auf ihrer Fähigkeit, Trends im großen Maßstab zu identifizieren und funktioniert derzeit auf Weisen, die wir nicht vollständig verstehen. Wenn Drittanbieter ins Spiel kommen, wird Vorhersehbarkeit und Kontrolle noch unsicherer.
Wenn es gelingt, diese Erkenntnis zu erlangen, kann dies ein strategischer Vorteil sein. Institutionen, die die Macht von Drittanbieter-KI nutzen und gleichzeitig echte Aufsicht aufrechterhalten, werden einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Diejenigen, die dies nicht tun, könnten ernsthafte Konsequenzen erleben, wenn Black-Box-Modelle von Dritten Ergebnisse liefern, die sie weder erklären noch vorhersagen können.
