AI-Risikomanagement: Macht verantwortungsbewusst nutzen
Künstliche Intelligenz (KI) verändert jeden Bereich des Bankwesens, von der Kundenbetreuung bis zu den Backend-Operationen. Ihre Kraft liegt in der Steigerung von Geschwindigkeit, Präzision und Einsicht, was es Banken ermöglicht, ihre Betriebsabläufe und die Kundenbetreuung neu zu gestalten.
Doch mit dieser großen Macht kommt die Notwendigkeit für durchdachte Governance und interne Kontrollen.
Wichtige Anwendungsfälle und Herausforderungen
In der Bankenbranche demonstrieren führende Anwendungsfälle für KI sowohl vielversprechende als auch komplexe Aspekte. Jeder dieser Anwendungsfälle erhöht die Effizienz und Einsicht, bringt jedoch auch wesentliche Fragen zu Verantwortung, Transparenz und Vertrauen mit sich. Ohne die richtigen Grundlagen und Kontrollen können dieselben Algorithmen, die Fortschritt ermöglichen, Governance-Lücken, Datenintegritätsfehler, erhöhte Cybersecurity-Bedrohungen und regulatorische Nichteinhaltungen schaffen. Unkontrolliert können diese Probleme das Vertrauen von Kunden und Regulierungsbehörden untergraben und die Führungskräfte daran erinnern, dass nachhaltiger Fortschritt eine verantwortungsvolle Handhabung des immensen Potenzials von KI erfordert, wobei der Mensch im Mittelpunkt bleibt.
Wichtige Risikobereiche
KI bringt eine mächtige, jedoch zweischneidige Dynamik für Finanzinstitute mit sich. Die Fähigkeit der Technologie, automatisiert vorherzusagen und Einsichten in großem Maßstab zu generieren, erhöht auch die Exposition gegenüber Datenmissbrauch, Vorurteilen und betrieblichen Störungen. In stark regulierten Branchen wie dem Bankwesen sind die Folgen von Fehlern verstärkt. Beispielsweise können Fehler in KI-gestützten Entscheidungssystemen oder KI-Modellen innerhalb kürzester Zeit zu Compliance-Verstößen, finanziellen Verlusten und Rufschädigung führen. Mit zunehmender Autonomie und Generativität wird die Grenze zwischen menschlicher Aufsicht und algorithmischer Kontrolle sowohl dünner als auch kritischer. Kurz gesagt, die Governance muss sich so schnell weiterentwickeln wie die Technologie selbst. Daher sollten folgende Risikokategorien im Auge behalten werden, während Sie Ihr KI-Governance-Programm aufbauen oder weiterentwickeln:
Daten- und Modellintegritätsrisiken – Unvollständige, voreingenommene oder von schlechter Qualität stammende Daten untergraben die Zuverlässigkeit von Modellen. Eine schlechte Modellarchitektur kann zu Halluzinationen und der Erzeugung von Ausgaben führen, die glaubwürdig erscheinen, aber faktisch falsch sind.
Compliance- und Fairnessrisiken –
